A Generalist Agent

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北海道大学大学院情報科学院情報理工学部門
複合情報工学分野調和系工学研究室
2022年5月20日(金) 博士後期課程 3年吉田拓海
論文紹介ゼミ
A Generalist Agent

1
論文情報
• 著者
• 発表
– arxiv
• 概要
– 大規模言語モデルに触発され，テキスト出力の領域を超えた
単一の汎化エージェント（Gato）を構築
– モデルとデータについて説明，Gatoの現状の性能を報告
• 論文URL
– https://arxiv.org/abs/2205.06175

2
概要
• 単一のニューラルネットによって様々なタスクを学習
– Atariゲーム，画像キャプション生成，チャット，
実世界のロボット制御など

3
Introduction
• 全てのタスクで単一のニューラルネットを使用するメリット
– 各ドメインに適したモデルを作成する手間が省ける
– 学習データの量と多様性が増加する
• 歴史的に見ても汎用的なモデルは
専門的なアプローチより優れている傾向にある [Sutton, 2019]
– 例：画像処理におけるCNNの登場
• 本論文で検証する仮説
– 多くのタスクに対応可能なエージェントを学習することは可能
– このエージェントが僅かな追加データでさらに多くのタスクで
成功するように適応可能
[Sutton, 2019] R. Sutton. The bitter lesson. Incomplete Ideas (blog), 13:12, 2019.

4
Gato
• モデルはTransformer Decoder
• マルチモーダルなデータで学習
– 画像，テキスト，関節トルク，ボタン操作，
その他離散的および連続的な観察・動作など
Transformer
Decoder
[Text]
sentencepiece
-> embedding
[Image]
16*16 patch
-> ResNet block
[離散値]
embedding
[連続値]
mu-law encode
-> 離散化(1024)
-> embedding
教師有学習
(offline)

5
モデルの学習
• 自己回帰のオフライン教師有学習
– 強化学習エージェントによって生成した学習サンプルを使用
– 画像トークンとエージェントの観測にマスクをかける
– オフライン・オンラインの強化学習も原理的には可能
• モデルはTransformer Decoder
– 1.18B parameters
• 実世界のロボット制御のためこのサイズ
• layers: 24
• embedding size: 2048
• feedforward hidden size: 8196
– steps: 1M
– batch size: 512
– token sequence length: 1024

6
Deployment
• promptによる条件付けを使用
– training時
• 各バッチの前半25％はprompt
• 同じタスク，同じソースエージェントによって生成
• promptの半分はエピソードの終わりから
– ゴール条件付けとして機能
• 残り半分はエピソードから一様にサンプリング
– evaluation時
• 目的タスクの成功デモをpromptに使用

7
Deployment
➀環境の最初の観測
がシーケンスに追加
➁行動ベクトルを1トークンずつ
自己回帰的にサンプリング
➂行動を構成する全トークンが
サンプリングされると行動をデコード
④行動が環境に送られ
新しい観測が追加
⑤繰り返し

8
Dataset
• 使用したデータセット
– Agent Experience
• シミュレーション，実環境(RGB Stacking real robot)の両方を含む
– 自然言語，画像

9
Dataset
• 制御タスク（シミュレーション）
– エキスパートエージェント* によって学習サンプルを生成
• * SOTAやそれに近い強化学習エージェント
– エキスパートリターン** 80%以上でフィルタリングする
• ** エキスパートエージェントが達成可能な最大持続性能
– あるタスクについて収集された全エピソードについての
windowed average return のセットに対する最大値と定義
• 視覚・言語データ
– 次の処理で学習エピソードを作成
• 5つの（画像，テキスト）ペアをサンプリング
• それらをトークン化・連結
• 必要な学習シーケンス長にパディング・ランダムトリミング
𝑅𝑖：エピソード𝑖 の総リターン
𝑊 = min(1000,0.1 × 𝑁)

10
Dataset
• 制御タスク（実世界）
– ロボットのブロック積み上げ [Lee et al., 2021]
• 目標：赤を青に積む（緑は無視）
– sim2real[Lee et al., 2021]エージェントが収集したデータを使用
• シミュレーションと実環境両方
– 2つの課題
• Skill Mastery (5つのテストセットも学習可)
• Skill Generalization (5つのテストセットは学習不可)
[Lee et al., 2021] A. X. Lee, C. M. Devin, Y. Zhou, T. Lampe, K. Bousmalis, J. T. Springenberg, A. Byravan, A. Abdolmaleki, N. Gileadi, D.
Khosid, et al. Beyond pick-and-place: Tackling robotic stacking of diverse shapes. In Conference on Robot Learning, 2021.
※ブロックの形には色々パターンがある

11
制御タスク（シミュレーション）の性能
• Gatoを50回ロールアウトしたスコアの平均
• エキスパートスコアとの比較
– エキスパートスコアの x% 以上を達成できたタスクの数 y
– 604タスク中450以上でエキスパートの50％以上を達成
ランダムなエージェントエキスパートエージェント

12
• ALE Atari (全51ゲーム)
– 23のゲームで人間の平均スコアを達成
– 11のゲームで人間の2倍のスコアを達成
– ALE Atari 専門の Atariエージェント(Gato 1.18B) を学習させた
• 44のゲームで人間の平均スコアを達成
– 他7ゲームはデータ生成に使用したエキスパートも
人間の平均スコア以下
• AtariエージェントはGatoを凌駕
– Gatoをスケールアップすることで性能向上する可能性を示唆

13
• BabyAI
– ほぼすべてのレベルでエキスパートスコア80%以上を達成
– 公開ベースライン BabyAI 1.0, BabyAI 1.1 [Hui et al., 2020]
• 単一のタスクだけで100万回のデモを使って学習させたもの
• 77%と90%
• Meta-World (全45タスク)
– 44タスクで50%以上
– 35タスクで80％以上
• Canonical DM Control Suite (全30タスク)
– 18タスクで80%以上
[Hui et al., 2020] D. Y.-T. Hui, M. Chevalier-Boisvert, D. Bahdanau, and Y. Bengio. Babyai 1.1. Preprint arXiv:2007.12770, 2020.

14
モデルサイズの増加による性能
• 同等のトークン数であれば
モデルサイズが大きくなるにつれて性能向上

15
Out of distribution tasks の性能
• 以下の4タスクをホールドアウトし分布外タスクの評価に使用
– cartpole.swingup (DM Control Suite)
– assembly-v2 (Meta-World)
– order_of_apples_forage_simple (DM Lab)
– boxing (ALE Atari)
• 理想
– 望ましい行動のデモを含むプロンプトによる条件付け
によって新しいタスクに適応
• メモリ制約，デモのシーケンス長が非常に長い
• 現実の実験
– 限られた数（詳細不明）のデモでfine-tune
• モデルは364M ver

16
図引用
cartpole swingup
S. Tunyasuvunakool, A. Muldal, Y. Doron, S. Liu, S. Bohez, J. Merel, T. Erez, T. Lillicrap, N. Heess, and Y. Tassa. dm_control: Software and tasks for
continuous control. Software Impacts, 6:100022, 2020.
DMLab
C. Beattie, J. Z. Leibo, D. Teplyashin, T. Ward, M. Wainwright, H. Küttler, A. Lefrancq, S. Green, V. Valdés, A. Sadik, et al. DeepMind lab. Preprint
arXiv:1612.03801, 2016.
Atari boxing
Wikipedia Contributors. Boxing (Atari 2600). Wikipedia. Published March 15, 2022. Accessed May 20, 2022.
https://en.wikipedia.org/wiki/Boxing_(Atari_2600)
?

17
• Cartpole, Meta-world assembly (左2つ)
– 画像処理不要のタスク
– どちらも同様の傾向
– no control data (画像とテキストのみで事前学習)の利点は無い
• DMLab
– same domain only data が最良
• 他の環境のデータを追加する利点は無い
• DMLabは自然に見える画像が入力されているため
– no control data の性能が高い
• Atari Boxing
– 事前学習の効果無し
• ゲームの入力画像が他のデータと視覚的に非常に異なるため
と著者らは仮定

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制御タスク（実世界）の性能
• 制御タスク（実世界）
– ロボットのブロック積み上げ [Lee et al., 2021]
• 目標：赤を青に積む（緑は無視）
– sim2real[Lee et al., 2021]エージェントが収集したデータを使用
• シミュレーションと実環境両方
– 2つの課題
• Skill Mastery (5つのテストセットも学習可)
• Skill Generalization (5つのテストセットは学習不可)
※ブロックの形には色々パターンがある
再掲

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制御タスク（実世界）の性能
• Skill Generalization Performance (Real)
– 各テストセットごとに200エピソード評価
– BC-IMP[Lee et al., 2021]と同等の性能
• Skill Mastery Performance (Real)
– BC-IMP[Lee et al., 2021]と同等の性能
[]

20
制御タスク（実世界）の性能 fine-tune
• テストセットを使用した fine-tune の性能を調査（左図）
– 先行研究[Lee et al., 2022]と同様の設定
– 10エピソードでエキスパート性能を達成
• シミュレーション環境でも fine-tune の性能を調査（右図）
– シミュレーションについては複数のモデルサイズで比較
• モデルサイズが大きいと少ないエピソードでより良い適応
• モデルサイズが大きいことで，多様な学習データから学習した
表現を使用可能であることを示唆
[Lee et al., 2022] A. X. Lee, C. M. Devin, J. T. Springenberg, Y. Zhou, T. Lampe, A. Abdolmaleki, and K. Bousmalis. How to spend your
robot time: Bridging kickstarting and offline reinforcement learning for vision-based robotic manipulation. Preprint arXiv:2205.03353,
2022.

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制御タスク（実世界）の性能 fine-tune
• 「青を緑に積む」ことを目的とした新しいタスクを設定
– 本来は「赤を青に積む」
– ３Dマウスを使用して実機で500回（2時間45分）のデモデータ
• fine tune用のデータに追加
– finetuneによってGatoは60％の成功率を達成
– ゼロから学習させたBCベースラインの成功率は0.5%
• 青に向かって移動し，時々拾い上げて緑に置くが
安定した積みは殆ど達成されず
本来の
タスク
新しい
タスク

22
視覚・言語タスクの性能（生成サンプル）
Text関連については定量評価なし

23
視覚・言語タスクの性能（生成サンプル）
• Gatoとのチャット
• 関連する返答をするが，表面的・事実に反することが多い
– さらなるスケーリングで改善される可能性が高い

24
Broader Impact
• generalist agentはvision-language modelとしても機能
– vision-language modelで議論されているような懸念を引き継ぐ
• 加えて generalist agent は現実世界で行動可能
– ユーザがエージェントを擬人化することに繋がる
• 誤作動した場合に誤った信頼
• 悪用
– アーケードゲームの格闘を間違って伝達

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Conclusions
• Transformer は multi-task multi-embodiment policyとして有効
– embodiment: 身体性
• また few-shot out-of-distribution task learning においても有望
• 将来的には新しい行動の学習のデフォルトの出発点となる
– prompting, fine-tuning
• スケールアップについて
– 全タスクの性能はパラメータ，データ，計算能力の
規模に応じて向上する
– より優れたハードウェアとネットワーク構造によって
リアルタイムのロボット制御機能を維持したまま
より大きなモデルを学習させることが可能になる
– こうしたスケールアップによって
有用な generalist agent を構築可能

26
画像と離散値の処理例

27
連続値の処理例
Mu-law Encode について
WaveNet[Oord et al., 2016]と同様
[Oord et al., 2016] A. v. d. Oord, S. Dieleman, H. Zen, K. Simonyan, O. Vinyals, A. Graves, N. Kalchbrenner, A. Senior, and K.
Kavukcuoglu. WaveNet: A generative model for raw audio. Preprint arXiv:1609.03499, 2016.
(𝜇 = 100, 𝑀 = 256)
離散化(Discretize) について
[-1.0, 1.0]にclip
1024個のビンで離散化
整数値をシフト(textとの重複回避)

28
Position Encoding について

29
Related Work
• Gatoに関連するアーキテクチャ
– LLM的なアーキテクチャが様々な制御タスクで有効性を示す
• Decision Transformer
[Chen et al., 2021b; Reid et al., 2022; Zheng et al., 2022]
• Trajectory Transformer [Janner et al., 2021]
– Perceiver IO [Jaegle et al., 2021]
• 長いシーケンスに特化したTransformer由来のアーキテクチャ
• あらゆるモダリティをバイトのシーケンスとしてモデル化可能
• generalist model がサポートするモダリティの範囲を拡大する
ために使用される可能性あり
[Chen et al., 2021b] L. Chen, K. Lu, A. Rajeswaran, K. Lee, A. Grover, M. Laskin, P. Abbeel, A. Srinivas, and I. Mordatch. Decision
transformer: Reinforcement learning via sequence modeling. Advances in Neural Information Processing Systems, 34, 2021b.
[Reid et al., 2022] M. Reid, Y. Yamada, and S. S. Gu. Can Wikipedia help offline reinforcement learning? Preprint
arXiv:2201.12122, 2022.
[Zheng et al., 2022] Q. Zheng, A. Zhang, and A. Grover. Online decision transformer. Preprint arXiv:2202.05607, 2022.
[Janner et al., 2021] M. Janner, Q. Li, and S. Levine. Offline reinforcement learning as one big sequence modeling problem.
Advances in Neural Information Processing Systems, 34, 2021.
[Jaegle et al., 2021] A. Jaegle, S. Borgeaud, J.-B. Alayrac, C. Doersch, C. Ionescu, D. Ding, S. Koppula, D. Zoran, A. Brock, E.
Shelhamer, et al. Perceiver IO: A general architecture for structured inputs & outputs. Preprint arXiv:2107.14795, 2021.

30
Related Work
• GPT-3[Brown et al., 2020], Gopher[Rae et al., 2021],
Flamingo[Alayrac et al., 2022], PaLM[Chowdhery et al., 2022] 等
– これらのテキスト能力を実世界の多様な環境と実施形態で
リアルタイムに行動できる１つのgeneralist agentに
統一する方法の検討が必要
[Brown et al., 2020] T. Brown, B. Mann, N. Ryder, M. Subbiah, J. Kaplan, P. Dhariwal, A. Neelakantan, P. Shyam, G. Sastry,
A. Askell, et al. Language models are few-shot learners. In Advances in Neural Information Processing
Systems, pages 1877–1901, 2020.
[Rae et al., 2021] J. W. Rae, S. Borgeaud, T. Cai, K. Millican, J. Hoffmann, F. Song, J. Aslanides, S. Henderson, R. Ring, S. Young,
et al. Scaling language models: Methods, analysis & insights from training gopher. Preprint arXiv:2112.11446, 2021.
[Alayrac et al., 2022] J.-B. Alayrac, J. Donahue, P. Luc, A. Miech, I. Barr, Y. Hasson, K. Lenc, A. Mensch, K. Millican, M. Reynolds,
R. Ring, E. Rutherford, S. Cabi, T. Han, Z. Gong, S. Samangooei, M. Monteiro, J. Menick, S. Borgeaud, A. Brock, A. Nematzadeh,
S. Sharifzadeh, M. Binkowski, R. Barreira, O. Vinyals, A. Zisserman, and K. Simonyan. Flamingo: a visual language model for
few-shot learning. Preprint arXiv:2204.14198, 2022.
[Chowdhery et al., 2022] A. Chowdhery, S. Narang, J. Devlin, M. Bosma, G. Mishra, A. Roberts, P. Barham, H. W. Chung, C.
Sutton, S. Gehrmann, et al. PaLM: Scaling language modeling with pathways. Preprint arXiv:2204.02311, 2022.

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Related Work
• generalist agent
– NPI [Reed and De Freitas, 2016]
• 単一のLSTMによって配列のソートや2つの加算など訓練
• 訓練時に見た問題よりも大きな問題に汎化できる
– 音声，画像，テキスト処理タスクを共同学習[Kaiser et al., 2017]
• 画像，音声，カテゴリデータの処理はモダリティ固有のエンコーダ
• 残りのネットワークはタスク間で共有
– “one big net for every thing”[Schmidhuber, 2018]
– 制御可能なマルチタスク言語モデル[Keskar et al., 2019]
• 言語ドメイン，エンティティ間の関係，などに従って指示
[Reed and De Freitas, 2016] S. Reed and N. De Freitas. Neural programmer-interpreters. In International Conference on
Learning Representations, 2016.
[Kaiser et al., 2017] L. Kaiser, A. N. Gomez, N. Shazeer, A. Vaswani, N. Parmar, L. Jones, and J. Uszkoreit. One model to learn
them all. Preprint arXiv:1706.05137, 2017.
[Schmidhuber, 2018] J. Schmidhuber. One big net for everything. Preprint arXiv:1802.08864, 2018.
[Keskar et al., 2019] N. S. Keskar, B. McCann, L. R. Varshney, C. Xiong, and R. Socher. CTRL: A conditional transformer
language model for controllable generation. Preprint arXiv:1909.05858, 2019.

32
Related Work
• “Single-brain”
– “the processing function of neocortical modules is qualitatively
similar in all neocortical regions. Put shortly, there is nothing
intrinsically motor about the motor cortex, nor sensory about the
sensory cortex” [Mountcastle, 1978]
• 新皮質のモジュールの処理機能は、すべての新皮質の領域で質的に
類似している。簡単に言えば、運動野には本質的に運動的なものは
なく、感覚野には感覚的なものはない。
– 大脳皮質のニューロン列が視覚，聴覚，運動制御で
同じような振る舞いをする
– 知能の構築に必要なのは１つのモデルである
という議論を動機づけた[Hawkins and Blakeslee, 2004]
[Mountcastle, 1978] V. Mountcastle. An organizing principle for cerebral function: the unit module and the distributed
system. The mindful brain, 1978.
[Hawkins and Blakeslee, 2004] J. Hawkins and S. Blakeslee. On intelligence. Macmillan, 2004.

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