Scaling Offline RL via Efficient and Expressive Shortcut Models
Created by
Haebom
저자
Nicolas Espinosa-Dice, Yiyi Zhang, Yiding Chen, Bradley Guo, Owen Oertell, Gokul Swamy, Kiante Brantley, Wen Sun
개요
본 논문은 확산 및 흐름 모델의 강력한 생성 능력에도 불구하고, 반복적인 노이즈 샘플링 과정으로 인해 오프라인 강화학습(RL)에 적용하는 데 어려움이 있음을 지적합니다. 이에 본 논문에서는 새로운 오프라인 RL 알고리즘인 SORL(Scalable Offline Reinforcement Learning)을 제시합니다. SORL은 새로운 유형의 생성 모델인 shortcut model을 활용하여 학습 및 추론의 확장성을 높입니다. SORL의 정책은 복잡한 데이터 분포를 포착할 수 있으며, 1단계 학습 절차로 간단하고 효율적으로 학습될 수 있습니다. 테스트 시에는 학습된 Q-함수를 검증자로 사용하여 순차적 및 병렬적 추론 확장성을 제공합니다. 다양한 오프라인 RL 작업에서 강력한 성능을 달성하며, 테스트 시간 계산량 증가에 따라 긍정적인 확장성을 보임을 실험적으로 증명하고, 코드를 공개합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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shortcut model을 이용한 오프라인 RL 알고리즘 SORL 제시.
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1단계 학습 절차를 통해 학습 효율 증대.
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테스트 시간 계산량 증가에 따른 긍정적인 확장성.
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학습된 Q-함수를 활용한 순차적 및 병렬적 추론 확장성.
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다양한 오프라인 RL 작업에서의 강력한 성능.
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코드 공개를 통한 재현성 확보 및 연구 확장 용이성.
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한계점:
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shortcut model의 일반화 성능 및 다양한 환경에 대한 적용성에 대한 추가적인 연구 필요.
