Оптимизация обучения с подражанием: Как X-IL формирует будущее робототехники
Проектирование политик обучения с подражанием (IL) включает множество выборов, таких как выбор признаков, архитектуры и представления политики. Эта область быстро развивается, вводя новые техники и увеличивая сложность, что затрудняет исследование всех возможных дизайнов и понимание их влияния. IL позволяет агентам обучаться через демонстрации, а не через подходы, основанные на вознаграждении. Увеличение числа прорывов в области машинного обучения делает их оценку и интеграцию в IL сложной задачей.
Проблемы существующих методов
В настоящее время обучение с подражанием основано на методах, ориентированных на состояние и изображения, но оба имеют ограничения в практическом использовании. Методы, ориентированные на состояние, неточны; методы, основанные на изображениях, не могут представлять 3D-структуры и имеют неопределенное представление целей. Добавление естественного языка улучшает гибкость, но его сложно правильно интегрировать. Последовательные модели, такие как RNN, страдают от исчезающих градиентов, что делает обучение неэффективным, в то время как Transformers предлагают лучшую масштабируемость. Однако SSMs демонстрируют более высокую эффективность, но остаются недоиспользованными. Существующие библиотеки IL не поддерживают современные техники, такие как модели диффузии, а инструменты, такие как CleanDiffuser, ограничены простыми задачами, что сдерживает общий прогресс в обучении с подражанием.
Решение: X-IL
Чтобы смягчить эти проблемы, исследователи из Карлсруэского технологического института, Meta и Университета Ливерпуля предложили X-IL, открытый фреймворк для обучения с подражанием, который позволяет гибко экспериментировать с современными техниками. В отличие от существующих методов, которые сталкиваются с трудностями при интеграции новых архитектур, X-IL систематически делит процесс IL на четыре ключевых модуля: представления наблюдений, основы, архитектуры и представления политики. Эта модульная архитектура облегчает замену компонентов и позволяет тестировать альтернативные стратегии обучения.
Преимущества X-IL
X-IL может интегрировать многомодальное обучение, используя RGB-изображения, облака точек и язык для более комплексного представления. Он также включает современные техники последовательного моделирования, такие как Mamba и xLSTM, которые повышают эффективность по сравнению с Transformers и RNN. Фреймворк состоит из взаимозаменяемых модулей, которые позволяют настраивать каждый этап IL-процесса.
Результаты исследований
Исследователи оценили архитектуры обучения с подражанием для робототехнических задач, используя бенчмарки LIBERO и RoboCasa. В LIBERO модели были обучены на четырех наборах задач, где xLSTM достиг наивысших показателей успеха 74.5% с 20% данных и 92.3% с полными данными. RoboCasa представил больше вызовов, где xLSTM превзошел BC-Transformer с 53.6% успеха, демонстрируя свою адаптивность. Результаты показали, что комбинирование RGB и облаков точек улучшает производительность.
Заключение
Предложенный фреймворк предоставляет модульный подход для изучения политик обучения с подражанием через архитектуры, представления политики и модальности. Поддержка современных энкодеров и эффективных последовательных моделей улучшает эффективность данных и обучение представления, достигая сильных результатов на LIBERO и RoboCasa. Этот фреймворк может стать базой для будущих исследований, позволяя сравнивать дизайн политик и продвигать масштабируемое обучение с подражанием.
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на наш Telegram, чтобы быть в курсе последних новостей ИИ.
Посмотрите практический пример решения на базе ИИ: бот для продаж, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами.
“`
