本文探讨了通过无监督学习和序列建模技术提升离线强化学习模型性能的方法，提出了广义决策转换器（GDT）和基于未来信息的预训练决策转换器（PDT）等算法，并通过实验验证了其在不同环境下的有效性。这些方法显著加速了训练过程，并在多任务和上下文感知决策中表现出色。

本文探讨了一种新的离线强化学习方法，将其视为序列建模任务，利用Transformer架构提升模型性能。研究表明，决策转换器（DT）在学习效率和泛化能力上优于传统方法，并引入多头DT和低秩自适应DT以减轻遗忘问题。实验结果显示，这些方法在多个基准测试中表现出色，推动了离线强化学习的发展。