- 论文题目：Preference Transformer: Modeling Human Preferences using Transformers for RL，ICLR 2023，5 6 6 8，poster。
- pdf：https://arxiv.org/pdf/2303.00957.pdf
- html：https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2303.00957
- open review：https://openreview.net/forum?id=Peot1SFDX0
- 项目网站：https://sites.google.com/view/preference-transformer
- GitHub：https://github.com/csmile-1006/PreferenceTransformer
内容总结
- （为什么感觉挺 A+B 的，有点想不明白为何会中…… 不过 writing 貌似很好）
- 提出了新的 preference model，0＞1 的概率仍然是 exp / (exp + exp) 的形式，但 exp[] 里面的内容从 reward 求和（discounted reward 求和）变成 r w，其中 w 是一个 importance weight。
- 这里的 motivation：
- ① human preference 可能基于 non-Markovian reward，因此用 transformer 建模 trajectory，作为 reward model 的一部分；
- ② human 可能会关注关键帧，因此需要一个 importance weight，为先前提到的 non-Markovian reward 加权。
- 然后，利用 attention layer 的 key query value 形式，将 value 作为 reward，softmax(key query) 作为 importance weight。（正好跟 attention 的形式 match 上）
0 abstract
Preference-based reinforcement learning (RL) provides a framework to train agents using human preferences between two behaviors. However, preference-based RL has been challenging to scale since it requires a large amount of human feedback to learn a reward function aligned with human intent. In this paper, we present Preference Transformer, a neural architecture that models human preferences using transformers. Unlike prior approaches assuming human judgment is based on the Markovian rewar服务器托管网ds which contribute to the decision equally, we introduce a new preference model based on the weighted sum of non-Markovian rewards. We then design the proposed preference model using a transformer architecture that stacks causal and bidirectional self-attention layers. We demonstrate that Preference Transformer can solve a variety of control tasks using real human preferences, while prior approaches fail to work. We also show that Preference Transformer can induce a well-specified reward and attend to critical events in the trajectory by automatically capturing the temporal dependencies in human decision-making.
- background：
- PbRL 框架用于在两种行为之间使用 human preference 来训练 agent。然而，需要大量 human服务器托管网 feedback，来学习与人类意图一致的 reward model。
- method：
- 在本文中，我们介绍了 preference transformer，使用 transformer 架构模拟 human preference。
- 以前方法假设，人类判断基于 Markovian reward，而 Markovian reward 对决策的贡献相同。与先前工作不同，我们引入了一种 preference model，该模型基于 non-Markovian reward 的加权和。
- 然后，我们在 preference model 的 transformer 设计里，堆叠 causal self-attention layers 和 bidrectional self-attention layers。
- results：
- Preference Transformer 可以使用真实 human feedback 来解决各种控制任务，而以前的方法无法奏效。
- Preference Transformer 可以通过自动捕获人类决策中的时间依赖性（temporal dependencies），来得到一个 well-specified reward 并关注轨迹中的关键事件。
open review 与项目网站
- open review：
- 主要贡献：① 提出了一个基于 non-Markovian reward 加权和的新 preference model，② 引入 PT 来模拟所提出的 preference model。
- 如果奖励实际上是 non-Markovian 的，那么 Transformer 的想法是有动机的（well motivated）。
- The paper is well written. 论文写得很好。
- scripted evaluation（大概是 scripted teacher）使用 Markovian reward，但 NMR（non-Markovian reward）和 PT 仍能在多个领域优于 MR（Markovian reward）变体。这需要得到更好的解释和评估。事实上，应该使用 non-Markovian reward 进行评估。
- 项目网站：
- Preference Transformer 将 trajectory segment 作为输入，从而提取与任务相关的历史信息。
- 通过堆叠 bidirectional 和 causal self-attention layers，Preference Transformer 生成 non-Markovian reward 和重要性权重（importance weights）作为输出。（貌似 importance weight 越高，某帧在整个 trajectory 里越重要）
- 我们利用它们来定义 preference model，并发现 PT 可以得到 better-shaped reward，并从 human preference 中关注关键事件。
- 实验证明，PT 可用于学习复杂的新行为（Hopper 多次后空翻），这很难设计合适的奖励函数。与单个后空翻相比，这项任务更具挑战性，因为奖励函数必须捕获 non-Markovian 上下文，包括旋转次数（有必要嘛？）。观察到，PT agent 在稳定着陆的情况下执行多个后空翻，而基于 MLP 的 Markovian reward 的 agent 很难着陆。
1 基于 non-Markovian reward 的 preference model
- motivation：
- 首先，在许多情况下，很难使用 Markovian reward 来给出任务的描述。
- 此外，由于人类对于非凡的时刻很敏感，因此可能需要在轨迹内分配 credit（大概是权重的意思）。
- non-Markovian reward function：
- reward function 的输入：先前的完整的 sub-trajectory。
- 同时再整一个权重函数 w = w({s, a, s, …})，其输入也是 t 时刻之前的完整 sub-trajectory。
- 用 r() w() 来改写 (P(sigma^1succsigma^0)=bigg[expbig(sum_tr(tau_t)cdot w(tau_t)big)bigg]/bigg[exp(sum rcdot w)_{sigma^0}+exp(sum rcdot w)_{sigma^1} bigg]) 的公式。
2 PT 的架构
- 感觉 causal transformer 相对好理解，以及 GPT 具有 causally masked self-attention。
- preference attention layer：
- causal transformer 生成的 {x, x, …} sequence，过一个线性层，会得到它们的 key query value。
- 认为得到的这个 value 就是 reward，而 key 与 query 相乘再 softmax（保证＞0）则是权重。
- 好像这只是一个 reward model，而非 RL policy（？）
- 学到 reward model 后，还需要使用 IQL 学 policy…
3 PT 的训练与 inference
- training：最小化 cross-entropy loss (L=-mathbb E[(1-y)log P[sigma^0succsigma^1]+ylog P[sigma^1succsigma^0]]) ，其中 y 是 label，P 是我们训练的概率。
- inference：如何得出 agent 的 reward。
- 好像是直接拿 reward（而非 reward importance weight）来做。
- 大致流程：拿 st, at, s, … 送进 causal transformer，然后得到 xt, …，送进 preference attention layer，得到 r hat，单独取出 r hat。
4 experiments
关注的问题：
- Preference Transformer 能否使用真实的人类偏好解决复杂的控制任务？
- PT 能否 induce 一致（consistent）的 reward 并关注关键事件？
- PT 在合成偏好（synthetic preferences，即 scripted teacher setting）中的表现如何？
baseline：
- 技术路线：preference → reward model → IQL。
- 1 MLP 的 Markovian reward。
- 2 基于 LSTM 的 non-Markovian reward。
results：
- PT 在几乎所有任务中，都始终优于所有 baselines。特别的，只有 PT 几乎将 IQL 的性能与使用 ground-truth reward 相匹配，而 baselines 在困难的任务中基本不 work。
- 让 PT 和 Markovian 或 LSTM agent 分别生成 trajectory，让 human 评价哪个更好，human 评价 PT 更好。
- 在所谓的“PT 是否可以诱导（induce）一个明确（well-specified）的奖励”这一段，好像也只是感性分析了一下…
- 在比较 scripted teacher 和 human 时，因为 scripted teacher 不能理解 contex，所以 human preference 反而在简单任务上表现更好；并且，它们的 preference 会在简单的 grid-world 中发生分歧。
- 学习复杂的新行为：很炫酷的 hopper 空中多个后空翻的 demo。
5 好像很有道理的 future work
- 在 RL 或 PbRL 中利用重要性权重，或许可以用于对信息量更大的 query / samples 进行采样，这可以提高 sample-efficiency。
- 使用重要性权重，通过加权更新，来稳定 Q 学习。
- 与其他偏好模型结合：例如 Knox et al.（2022）的基于 regret 的 preference model（title: Models of human preference for learning reward functions），尽管他们提出的方法基于几个假设（例如，生成后续特征（Dayan，1993;Barreto et al.， 2017）），与基于遗憾的模型相结合会很有趣。（这个暂时没看懂如何做）
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