Avançando Tarefas de Controle com Modelos Dinâmicos de Transformadores

Este artigo discute o uso de modelos de sequência baseados em transformer como modelos dinâmicos para tarefas de controle. Fizemos experimentos usando a suíte de controle da DeepMind para avaliar como esses modelos se saem em diferentes cenários.

#Principais Descobertas

Nos nossos experimentos, descobrimos que os modelos dinâmicos de transformer (TDMs) são eficazes em um cenário de aprendizado em um único ambiente, mostrando um desempenho melhor em comparação com modelos tradicionais. Também vimos que os TDMs conseguem se adaptar bem a novos ambientes não vistos. Essa adaptabilidade acontece de duas maneiras: primeiro, em um cenário de few-shot, onde o modelo é ajustado com uma pequena quantidade de dados do ambiente-alvo; e segundo, em um cenário de zero-shot, onde o modelo é usado diretamente em um novo ambiente sem treinamento adicional.

Além disso, constatamos que focar na dinâmica do sistema geralmente leva a um desempenho melhor do que focar diretamente no comportamento ideal.

#Visão Geral dos Experimentos

Desenhamos uma série de experimentos para testar os TDMs em diferentes condições. Essas condições se basearam em quanta informação do ambiente-alvo estava disponível e quanto da experiência de outros ambientes poderia ser aplicada. Os experimentos confirmaram que os TDMs podem funcionar como modelos competentes em ambientes individuais e podem generalizar entre vários ambientes.

1. Aprendizado em Ambiente Único: Se houver dados suficientes do ambiente-alvo, conseguimos desenvolver um modelo que se especializa nesse único ambiente.
2. Few-shot Learning: Quando há apenas uma pequena quantidade de dados do ambiente-alvo, podemos pré-treinar um modelo generalista com dados de outros ambientes e, em seguida, ajustá-lo no ambiente-alvo.
3. Zero-shot Learning: Se o modelo é treinado em uma grande variedade de ambientes, pode ser aplicado em um novo ambiente sem nenhum treinamento adicional.

#Importância da Generalização na Robótica

Um dos principais objetivos na robótica é criar agentes que consigam realizar várias tarefas em muitos ambientes complexos. Na última década, avanços em inteligência artificial, especialmente com redes neurais, têm empurrado esse campo para frente. Exemplos incluem aprendizado profundo para movimentos robóticos e tarefas cooperativas com múltiplos robôs.

No entanto, muitas abordagens inovadoras tendem a criar agentes que são especializados e precisam de grandes quantidades de dados. Uma qualidade crucial que frequentemente falta é a capacidade de generalizar experiências anteriores para novos ambientes não vistos.

Treinar modelos grandes em grandes conjuntos de dados levou a melhorias em áreas como processamento de linguagem. Isso gerou interesse em aplicar técnicas similares a agentes robóticos para ajudá-los a generalizar melhor. Neste trabalho, focamos no uso de grandes modelos de transformer para tarefas de controle.

#Modelos Dinâmicos vs. Aprendizado de Política

A maioria das pesquisas anteriores focou no uso de transformers para aprender políticas, mas nós exploramos seu papel como modelos dinâmicos. A vantagem de usar modelos dinâmicos é que eles oferecem uma maneira de entender como as ações afetam o ambiente. Uma vez que um modelo dinâmico é estabelecido, ele pode ser reutilizado para vários objetivos.

Mostramos que, em alguns casos, um modelo dinâmico pode generalizar melhor do que uma política de comportamento para novos ambientes. Nossos experimentos destacam dois aspectos importantes dos TDMs:

1. Modelos Especialistas: TDMs se saem bem quando treinados com dados de um ambiente específico.
2. Modelos Generalistas: TDMs demonstram fortes capacidades de generalização entre ambientes, seja em cenários de few-shot ou zero-shot.

#Contribuições

Nossas contribuições nesta pesquisa são claras:

• Apresentamos uma abordagem usando modelos de sequência de transformer como TDMs para tarefas de controle.
• Esboçamos uma configuração simples para testar esses modelos dentro de um framework de planejamento.
• Mostramos que os TDMs superam modelos tradicionais tanto em configurações especialistas quanto generalistas.

#Trabalhos Relacionados

Examinamos pesquisas existentes sobre modelos aprendidos para tomada de decisão e aprendizado baseado em modelos. Algoritmos de tomada de decisão baseados em modelos muitas vezes dependem de modelos dinâmicos aprendidos para guiar suas ações. Existem abordagens de planejamento que encontram soluções simples e técnicas de aprendizado por reforço que visam políticas mais abrangentes.

Também observamos o recente impulso para usar modelos transformer em tomada de decisões em tarefas sequenciais. Alguns estudos se concentraram em usar transformers para aprender distribuições conjuntas de observações, ações e recompensas.

#O Papel de Agentes de Controle

Agentes de controle são projetados para operar com sucesso em diferentes ambientes. Abordagens iniciais para criar esses agentes envolviam entender a dinâmica do sistema. Desenvolvimentos mais recentes usaram redes neurais avançadas, e especificamente arquiteturas de transformer, para criar agentes generalistas que se saem bem em várias tarefas.

Baseamos nosso trabalho na arquitetura Gato, que demonstra flexibilidade ao realizar várias tarefas de controle. No entanto, pesquisas anteriores usaram esses modelos principalmente como políticas de comportamento e não como modelos dinâmicos.

#Modelagem com Transformers

Nosso trabalho enfatiza o uso da arquitetura transformer Gato, que modela sequências de ações e observações tokenizadas. Nós tokenizamos nossa entrada atribuindo inteiros aos elementos das sequências de entrada. Essa abordagem nos permite construir uma interface unificada para nosso TDM.

#Controle Preditivo de Modelos (MPC)

O Controle Preditivo de Modelos é um conjunto de algoritmos que utilizam modelos do ambiente para decidir sobre ações. Dado um modelo, ele pode prever observações futuras com base em uma série de ações. Um controlador MPC funciona comparando várias sequências de ações para identificar a que maximiza as recompensas esperadas.

Nos nossos experimentos, aplicamos MPC de várias maneiras, condicionando o modelo com base no que queremos prever. Isso nos permite testar várias ações candidatas e avaliar sua eficácia.

#Configurações de Treinamento

Nós avaliamos os TDMs usando duas configurações de treinamento diferentes:

1. Modelo Especialista: Treinamos o modelo usando dados de um único ambiente.
2. Modelo Generalista: Mudamos para treinar o modelo com dados de uma variedade de ambientes para avaliar suas habilidades de generalização.

#Fontes de Dados

Nossos experimentos dependem de ambientes da suíte de controle da DeepMind. Essa suíte fornece uma variedade de tarefas com complexidade crescente. Para nossos testes com o modelo generalista, treinamos em vários ambientes, incluindo versões aleatórias e ambientes gerados proceduralmente.

#O Universo do Caminhador Procedimental

Para examinar a generalização zero-shot, utilizamos o universo do caminhador procedimental, que apresenta uma variedade de ambientes de locomoção. Esses ambientes têm diferentes estruturas e níveis de complexidade, tornando-os ideais para testar a generalização. Cada ambiente é criado adicionando links aos membros e estabelecendo várias árvores cinemáticas.

#Coleta de Dados de Treinamento

Coletamos dados de treinamento a partir de políticas de especialistas ou quase especialistas. Esses dados de especialistas são mais desafiadores de modelar, pois seguem uma distribuição diferente das ações aleatórias usadas durante os testes. Essa configuração influencia o quão bem os modelos conseguem aprender as dinâmicas em um ambiente complexo.

#Visão Geral dos Resultados

Nossos experimentos destacaram dois aspectos principais dos TDMs. Mostramos que eles podem servir como modelos especialistas competentes, prevendo resultados com precisão com base nos dados com os quais foram treinados. Também demonstramos que eles podem generalizar efetivamente, seja em cenários de few-shot ou zero-shot.

1. Modelos Especialistas: Os TDMs foram precisos quando treinados em ambientes específicos, superando consistentemente outros modelos.
2. Modelos Generalistas: Os TDMs mostraram forte generalização, permitindo que se adaptassem bem a novos ambientes com dados de treinamento limitados.

#Desempenho em Diferentes Condições

Nas nossas avaliações, testamos os TDMs em várias condições. Para tarefas com dados limitados disponíveis, os TDMs mostraram melhorias notáveis em relação aos modelos tradicionais. Observamos efeitos significativos de generalização few-shot quando ajustamos os modelos em pequenos conjuntos de dados.

Ao testar as capacidades de aprendizado zero-shot, encontramos que os TDMs alcançaram níveis de desempenho substanciais sem precisar de nenhum treinamento adicional.

#Limitações e Direções Futuras

Ainda há desafios a serem superados em relação à generalização. Embora os TDMs tenham se saído bem em muitos casos, eles precisam de dados suficientes para generalizar efetivamente para ambientes não vistos. Se o pré-treinamento for escasso, o modelo pode ter dificuldades, especialmente em cenários mais complexos.

Olhando para o futuro, há potencial para explorar a eficácia dos TDMs em configurações mais complicadas, incluindo observações baseadas em pixels. Usar imagens pode fornecer um contexto mais rico para o modelo e permitir que ele se adapte de forma mais eficaz a ambientes do mundo real.

#Conclusão

Em conclusão, defendemos o uso de modelos dinâmicos de transformer como ferramentas eficazes para tarefas de controle. Os TDMs mostraram resultados promissores como modelos especialistas em ambientes específicos e como modelos generalistas que podem se adaptar a novos cenários. Essa flexibilidade proporciona uma base robusta para futuros desenvolvimentos em controle robótico e capacidades de generalização.

#Agradecimentos

Agradecemos a todos que contribuíram com discussões e feedback durante esta pesquisa. Suas percepções foram invaluáveis na formação do estudo.

#Referências

Distribuição dos Dados de Treinamento: Fornecemos insights sobre a distribuição de recompensas em nossos dados de treinamento para vários ambientes, demonstrando como o comportamento de especialistas influencia o desempenho do modelo.

Janela de Contexto Variada: Examinamos brevemente como diferentes comprimentos de janela de contexto afetaram o desempenho do TDM, mostrando que, enquanto algum contexto adicional foi benéfico, as capacidades gerais do modelo eram robustas mesmo com menos que uma história de múltiplos passos.

Exemplo de Generalização Negativa: Reportamos casos em que nosso modelo não generalizou significativamente, enfatizando a importância de uma cobertura adequada de pré-treinamento e como isso impacta o desempenho.

Tokenização e MLPs: Exploramos os efeitos da tokenização no aprendizado multitarefa, mostrando que tokens embutidos melhoraram o desempenho do modelo como modelo dinâmico.

Erros de Previsão: Comparamos a precisão de previsão do TDM com várias referências, observando que os TDMs demonstraram desempenho significativamente melhor, particularmente em ambientes complexos que exigem horizontes de previsão mais longos.