Eureka：通过编码大型语言模型实现人类水平的奖励设计（ICLR 2024）

https://github.com/eureka-research/Eureka/assets/21993118/1abb960d-321a-4de9-b311-113b5fc53d4a

大型语言模型（LLMs）在顺序决策任务中作为高级语义规划器表现出色。然而，如何利用它们学习复杂的低级操作任务（如灵巧的笔旋转）仍是一个开放的问题。我们弥补了这一根本差距，并提出了Eureka，一种由LLMs驱动的人类水平奖励设计算法。Eureka利用最先进的LLMs（如GPT-4）在零样本生成、代码编写和上下文改进方面的卓越能力，对奖励代码进行上下文进化优化。然后可以使用生成的奖励通过强化学习获得复杂技能。Eureka生成的奖励函数优于专家人工设计的奖励，无需任何特定任务提示或预定义奖励模板。在包含10种不同机器人形态的29个开源强化学习环境中，Eureka在83%的任务中优于人类专家，平均标准化改进达到52%。Eureka的通用性还实现了一种新的基于人类反馈的无梯度强化学习（RLHF）方法，可以轻松地结合人类监督来改善生成奖励的质量和安全性。最后，在课程学习设置中使用Eureka奖励，我们首次展示了一个模拟的五指Shadow手能够以人类速度灵活地操纵笔进行旋转技巧。

安装

Eureka需要Python ≥ 3.8。我们已在Ubuntu 20.04和22.04上进行了测试。

使用以下命令创建新的conda环境：

conda create -n eureka python=3.8
conda activate eureka

安装IsaacGym（已测试"Preview Release 4/4"）。按照说明下载软件包。

tar -xvf IsaacGym_Preview_4_Package.tar.gz
cd isaacgym/python
pip install -e .
(测试安装) python examples/joint_monkey.py

安装Eureka

git clone https://github.com/eureka-research/Eureka.git
cd Eureka; pip install -e .
cd isaacgymenvs; pip install -e .
cd ../rl_games; pip install -e .

Eureka目前使用OpenAI API进行语言模型查询。您需要在这里获取OpenAI API密钥。然后，在终端中设置环境变量

export OPENAI_API_KEY= "YOUR_API_KEY"

开始使用

导航到eureka目录并运行：

python eureka.py env={environment} iteration={num_iterations} sample={num_samples}

{environment}是要执行的任务。选项列在eureka/cfg/env中。
{num_samples}是每次迭代生成的奖励样本数。默认值为16。
{num_iterations}是要运行的Eureka迭代次数。默认值为5。

以下是一些尝试Eureka的示例命令：

python eureka.py env=shadow_hand sample=4 iteration=2 model=gpt-4-0314

python eureka.py env=humanoid sample=16 iteration=5 model=gpt-3.5-turbo-16k-0613

每次运行都会在eureka/outputs中创建一个时间戳文件夹，保存Eureka日志以及所有中间奖励函数和相关策略。

其他命令行参数可以在eureka/cfg/config.yaml中找到。支持的环境列表可以在eureka/cfg/env中找到。

Eureka笔旋转演示

我们已在isaacgymenvs/isaacgymenvs/checkpoints中发布了Eureka笔旋转策略。使用以下命令可视化它：

cd isaacgymenvs/isaacgymenvs
python train.py test=True headless=False force_render=True task=ShadowHandSpin checkpoint=checkpoints/EurekaPenSpinning.pth

请注意，此脚本使用默认的Isaac Gym渲染器，而不是论文视频中的Omniverse渲染。

在新环境中运行Eureka

创建新的IsaacGym环境；说明可以在这里找到。
验证标准强化学习是否适用于您的新环境。

cd isaacgymenvs/isaacgymenvs
python train.py task=YOUR_NEW_TASK

在eureka/cfg/env中创建新的yaml文件your_new_task.yaml：

env_name: your_new_task
task: YOUR_NEW_TASK 
description: ...

构建作为Eureka上下文的原始环境代码以及将附加Eureka奖励的骨架环境代码：

cd eureka/utils
python prune_env.py your_new_task

尝试Eureka！

python eureka.py env=your_new_task

致谢

我们感谢以下开源项目：

我们的环境来自IsaacGym和DexterousHands。
我们的强化学习训练代码基于rl_games。

许可证

本代码库根据MIT许可证发布。

引用

如果您觉得我们的工作有用，请考虑引用我们！

@article{ma2023eureka,
  title   = {Eureka: Human-Level Reward Design via Coding Large Language Models},
  author  = {Yecheng Jason Ma and William Liang and Guanzhi Wang and De-An Huang and Osbert Bastani and Dinesh Jayaraman and Yuke Zhu and Linxi Fan and Anima Anandkumar},
  year    = {2023},
  journal = {arXiv preprint arXiv: Arxiv-2310.12931}
}

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