Avancer les tâches de contrôle avec des modèles de dynamique Transformer

Cet article parle de l'utilisation de modèles de séquence transformateurs comme modèles dynamiques pour des tâches de contrôle. On a fait des expériences avec la suite de contrôle DeepMind pour évaluer comment ces modèles se comportent dans différents contextes.

#Résultats Clés

Dans nos expériences, on a constaté que les modèles dynamiques transformateurs (TDMs) sont efficaces dans un scénario d'apprentissage en environnement unique, montrant de meilleures performances par rapport aux modèles traditionnels. On a aussi observé que les TDMs s'adaptent bien à de nouveaux environnements inconnus. Cette adaptabilité se fait de deux manières : d'abord, dans un cadre few-shot, où le modèle est affiné avec une petite quantité de données de l'environnement cible ; et ensuite, dans un cadre zero-shot, où le modèle est utilisé directement dans un nouvel environnement sans formation supplémentaire.

On a aussi trouvé qu'en se concentrant sur la dynamique du système, ça donne souvent de meilleures performances que de se concentrer directement sur le comportement optimal.

#Aperçu des Expériences

On a conçu une série d'expériences pour tester les TDMs dans différentes conditions. Ces conditions dépendaient de la quantité de données provenant de l'environnement cible et de l'expérience d'autres environnements pouvant être appliquées. Les expériences ont confirmé que les TDMs peuvent fonctionner comme des modèles capables dans des environnements individuels et peuvent généraliser à travers divers environnements.

1. Apprentissage en Environnement Unique : S'il y a suffisamment de données de l'environnement cible, on peut développer un modèle qui se spécialise dans cet environnement.
2. Apprentissage Few-shot : Quand il n'y a qu'une petite quantité de données de l'environnement cible, on peut pré-entraîner un Modèle généraliste sur des données d'autres environnements et ensuite l'affiner sur l'environnement cible.
3. Apprentissage Zero-shot : Si le modèle est formé sur une grande variété d'environnements, il peut être appliqué à un nouvel environnement sans formation supplémentaire.

#Importance de la Généralisation en Robotique

Un objectif majeur en robotique est de créer des agents capables de réaliser diverses tâches dans de nombreux environnements complexes. La dernière décennie a vu des avancées en intelligence artificielle, notamment avec les réseaux neuronaux, qui ont fait avancer ce domaine. Des exemples incluent l'apprentissage profond pour le mouvement robotique et les tâches coopératives avec plusieurs robots.

Cependant, de nombreuses approches à la pointe créent souvent des agents spécialisés qui nécessitent de grandes quantités de données. Une qualité cruciale souvent manquante est la capacité à généraliser les expériences précédentes à de nouveaux environnements inconnus.

Former de grands modèles sur de grands ensembles de données a conduit à des améliorations dans des domaines comme le traitement du langage. Cela a suscité un intérêt pour l'application de techniques similaires aux agents robotiques pour les aider à mieux généraliser. Dans ce travail, on se concentre sur l'utilisation de grands modèles transformateurs pour des tâches de contrôle.

#Modèles Dynamiques vs. Apprentissage de Politiques

La plupart des recherches passées se sont concentrées sur l'utilisation de transformateurs pour apprendre des politiques, mais nous explorons leur rôle en tant que modèles dynamiques. L'avantage d'utiliser des modèles dynamiques est qu'ils fournissent un moyen de comprendre comment les actions affectent l'environnement. Une fois qu'un modèle dynamique est établi, il peut être réutilisé pour différents objectifs.

On montre que dans certains cas, un modèle dynamique peut mieux généraliser qu'une politique de comportement à de nouveaux environnements. Nos expériences mettent en avant deux aspects importants des TDMs :

1. Modèles Spécialistes : Les TDMs fonctionnent bien lorsqu'ils sont formés sur des données d'un environnement spécifique.
2. Modèles Généralistes : Les TDMs montrent de fortes capacités à généraliser à travers les environnements, que ce soit dans des scénarios few-shot ou zero-shot.

#Contributions

Nos contributions dans cette recherche sont claires :

• On présente une approche utilisant des modèles de séquence transformateurs comme TDMs pour des tâches de contrôle.
• On décrit une configuration simple pour tester ces modèles dans un cadre de planification.
• On montre que les TDMs surpassent les modèles traditionnels tant dans les contextes spécialistes que généralistes.

#Travaux Connus

On a examiné les recherches existantes sur les modèles appris pour la prise de décision et l'apprentissage basé sur des modèles. Les algorithmes de prise de décision basés sur des modèles s'appuient souvent sur des modèles dynamiques appris pour guider leurs actions. Il existe des approches de planification qui trouvent des solutions simples et des techniques d'apprentissage par renforcement qui visent des politiques plus complètes.

On a aussi regardé la tendance récente à utiliser des modèles transformateurs pour la prise de décision dans des tâches séquentielles. Certaines études se sont concentrées sur l'utilisation de transformateurs pour apprendre les distributions conjointes d'observations, d'actions et de récompenses.

#Le Rôle des Agents de Contrôle

Les agents de contrôle sont conçus pour fonctionner avec succès dans différents environnements. Les premières approches pour créer ces agents consistaient à comprendre la dynamique du système. Les développements plus récents ont utilisé des réseaux neuronaux avancés, et spécifiquement des architectures transformateurs, pour créer des agents généralistes qui performent bien dans des tâches variées.

On base notre travail sur l'architecture Gato, qui démontre de la flexibilité dans l'exécution de diverses tâches de contrôle. Cependant, les recherches précédentes ont principalement utilisé ces modèles comme politiques de comportement plutôt que comme modèles dynamiques.

#Modélisation avec des Transformateurs

Notre travail met l'accent sur l'utilisation de l'architecture transformateur Gato, qui modélise des séquences d'actions et d'observations tokenisées. On tokenize notre entrée en attribuant des entiers aux éléments des séquences d'entrée. Cette approche permet de construire une interface unifiée pour nos TDM.

#Contrôle Prédictif par Modèle (MPC)

Le contrôle prédictif par modèle est un ensemble d'algorithmes qui utilisent des modèles de l'environnement pour décider des actions. Étant donné un modèle, il peut prédire de futures observations basées sur une série d'actions. Un contrôleur MPC fonctionne en comparant diverses séquences d'actions pour identifier celle qui maximise les récompenses attendues.

Dans nos expériences, on applique le MPC de différentes manières, en conditionnant le modèle en fonction de ce qu'on vise à prédire. Cela nous permet de tester plusieurs actions candidates et d'évaluer leur efficacité.

#Configurations d'Entraînement

On a évalué les TDMs en utilisant deux configurations d'entraînement différentes :

1. Modèle Spécialiste : On a formé le modèle en utilisant des données d'un seul environnement.
2. Modèle Généraliste : On a changé pour entraîner le modèle sur des données provenant de divers environnements pour évaluer ses capacités de généralisation.

#Sources de Données

Nos expériences reposent sur des environnements de la suite de contrôle DeepMind. Cette suite fournit une gamme de tâches avec des niveaux de complexité croissants. Pour nos tests de modèle généraliste, on a formé sur divers environnements, y compris des versions randomisées et des environnements générés procéduralement.

#L'Univers du Walker Procédural

Pour examiner la généralisation zero-shot, on a utilisé l'univers du walker procédural, qui présente une gamme d'environnements de locomotion. Ces environnements ont des structures et des niveaux de complexité différents, ce qui les rend idéaux pour tester la généralisation. Chaque environnement est créé en ajoutant des liens aux membres et en établissant divers arbres cinématiques.

#Collecte de Données d'Entraînement

On a rassemblé des données d'entraînement à partir de politiques d'experts ou de quasi-experts. Ces données d'experts sont plus difficiles à modéliser, car elles suivent une autre distribution que les actions aléatoires utilisées pendant les tests. Cette configuration influence la capacité des modèles à apprendre les dynamiques dans un environnement complexe.

#Aperçu des Résultats

Nos expériences ont mis en évidence deux aspects principaux des TDMs. On a montré qu'ils peuvent servir de Modèles spécialisés capables de prédire correctement des résultats basés sur les données sur lesquelles ils sont formés. On a également démontré qu'ils peuvent généraliser efficacement, que ce soit dans des scénarios few-shot ou zero-shot.

1. Modèles Spécialistes : Les TDMs étaient précis lorsqu'ils étaient formés sur des environnements spécifiques, dépassant constamment d'autres modèles.
2. Modèles Généralistes : Les TDMs ont montré une forte généralisation, leur permettant de bien s'adapter à de nouveaux environnements avec peu de données d'entraînement.

#Performance sous Différentes Conditions

Dans nos évaluations, on a testé les TDMs dans diverses conditions. Pour les tâches avec des données disponibles limitées, les TDMs ont montré des améliorations notables par rapport aux modèles traditionnels. On a observé des effets significatifs de généralisation few-shot lorsqu'on a affiné les modèles sur de petits ensembles de données.

Lorsqu'on a testé les capacités d'apprentissage zero-shot, on a trouvé que les TDMs ont atteint des niveaux de performance substantielles sans nécessiter d'entraînement supplémentaire.

#Limitations et Directions Futures

Il reste encore des défis à surmonter en matière de généralisation. Bien que les TDMs aient bien performé dans de nombreux cas, ils ont besoin de suffisamment de données pour généraliser efficacement à des environnements inconnus. Si le pré-entraînement est rare, le modèle peut avoir du mal, surtout dans des scénarios plus complexes.

À l'avenir, il y a un potentiel à explorer l'efficacité des TDMs dans des contextes plus compliqués, y compris les observations basées sur des pixels. Utiliser des images pourrait offrir un contexte plus riche pour le modèle et lui permettre de s'adapter plus efficacement aux environnements réels.

#Conclusion

En conclusion, on plaide pour l'utilisation de modèles dynamiques transformateurs comme outils efficaces pour les tâches de contrôle. Les TDMs ont montré des résultats prometteurs en tant que modèles spécialistes dans des environnements spécifiques et en tant que modèles généralistes capables de s'adapter à de nouveaux scénarios. Cette flexibilité fournit une base solide pour les futurs développements dans le contrôle robotique et les capacités de généralisation.

#Remerciements

On remercie tous ceux qui ont contribué aux discussions et aux retours tout au long de cette recherche. Leurs idées ont été précieuses pour façonner l'étude.

#Références

Distribution des Données d'Entraînement : On a fourni des informations sur la distribution des récompenses dans nos données d'entraînement pour divers environnements, démontrant comment le comportement expert influence la performance du modèle.

Fenêtre de Contexte Variée : On a brièvement examiné comment différentes longueurs de fenêtres de contexte ont affecté la performance des TDM, montrant que bien qu'un contexte supplémentaire soit bénéfique, les capacités générales du modèle étaient robustes même avec moins qu'un historique multi-étape complet.

Exemple de Généralisation Négative : On a rapporté des cas où notre modèle n'a pas beaucoup généralisé, soulignant l'importance d'une couverture de pré-entraînement adéquate et comment cela impacte la performance.

Tokenisation et MLPs : On a exploré les effets de la tokenisation sur l'apprentissage multitâches, montrant que des tokens intégrés amélioraient la performance du modèle en tant que modèle dynamique.

Erreurs de Prédiction : On a comparé la précision des prédictions des TDM par rapport à différentes références, observant que les TDMs montraient des performances nettement meilleures, particulièrement dans des environnements complexes nécessitant de plus longues horizons de prédiction.