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使用稀疏自编码器解释 RLHF 调整的语言模型中的奖励模型
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内容提要
本文提出了一种名为LAMP的方法，利用Vision-Language Models的零样本能力作为预训练工具，生成探索奖励，以获得受语言条件约束的预训练策略。该方法可以在RLBench的机器人操作任务上启动样本效率高的学习。
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关键要点
- 使用基于学习的奖励函数（LRFs）解决稀疏奖励强化学习（RL）任务取得稳定进展。
- 提出了一种名为LAMP的方法，将LRFs作为RL的预训练信号。
- LAMP利用Vision-Language Models (VLMs)的零样本能力作为预训练工具。
- 通过对比对齐语言指令与图像观察，LAMP生成嘈杂但有形状的探索奖励。
- LAMP优化探索奖励以获得受语言条件约束的预训练策略。
- LAMP方法在RLBench的机器人操作任务上实现了高样本效率学习。
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