Искусство отбора данных: как обучить робота, не перегружая его информацией

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет создавать компактные, но эффективные наборы данных для обучения моделей, управляющих роботами, значительно ускоряя процесс и повышая производительность.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Предложенная схема FT-NCFM дистиллирует высокоценный синтетический корешет из больших наборов данных VLA для эффективного обучения политик роботов, используя многомодальное представление данных, оценку влияния на основе влияния функций и контрастивной верификации, а также дистилляцию, управляемую влиянием, посредством состязательной сети, что подтверждается визуализацией t-SNE, демонстрирующей успешное покрытие распределения признаков исходных высокоценных выборок и повышенную информационную плотность.

Предложена структура FT-NCFM, использующая функции влияния и методы отбора подмножеств для генерации синтетических данных, оптимизированных для обучения моделей «видение-язык-действие» (VLA).

Несмотря на значительный прогресс в области моделей «Зрение-Язык-Действие» (VLA), их широкое применение сдерживается необходимостью обработки огромных, избыточных и неравномерно ценных наборов данных. В данной работе представлена FT-NCFM — принципиально новый, ориентированный на данные, фреймворк для дистилляции данных, позволяющий создать компактный, информационно насыщенный синтетический набор, не зависящий от конкретной модели. Предложенный подход, основанный на анализе влияния и причинно-следственных связей, демонстрирует, что обучение на всего лишь 5% дистиллированного набора данных позволяет достичь сопоставимой эффективности с обучением на полном наборе, при этом сокращая время обучения более чем на 80%. Открывает ли этот подход новые возможности для создания эффективных и высокопроизводительных моделей VLA, способных к обучению на ограниченных ресурсах?

Узкое Место Данных: Проблема Обучения Роботов

Для обучения надежных стратегий управления роботами требуются огромные объемы данных, подобные наборам VLA (Visual Learning Automata). Создание таких датасетов — сложный и ресурсоемкий процесс, требующий значительных временных и финансовых затрат. Сбор и аннотация данных, необходимых для обучения робота выполнению даже относительно простых задач, могут занять недели или месяцы работы специалистов. Более того, для обеспечения разнообразия и обобщающей способности модели, данные должны охватывать широкий спектр сценариев и условий, что еще больше увеличивает сложность и стоимость процесса. В результате, доступность больших, качественно размеченных датасетов становится серьезным препятствием для развития и внедрения передовых алгоритмов управления роботами, ограничивая возможности автоматизации и роботизации в различных областях.

Традиционные методы обучения роботов зачастую не способны эффективно использовать огромные объемы доступных данных, что приводит к снижению скорости обучения и ограниченным возможностям обобщения. Вместо того чтобы извлекать максимум полезной информации из каждого образца, алгоритмы часто обрабатывают данные избыточно или упускают ключевые закономерности. Это проявляется в том, что робот, обученный на большом наборе данных, может демонстрировать отличные результаты в знакомой среде, но испытывать трудности при адаптации к незнакомым ситуациям или незначительным изменениям в окружении. В результате, несмотря на растущие вычислительные мощности и объемы данных, разработка действительно гибких и адаптивных роботов остается сложной задачей, требующей новых подходов к обработке и анализу информации.

Огромный объем данных, генерируемый в процессе обучения воплощенного искусственного интеллекта, создает серьезную проблему при выделении наиболее ценных примеров для обучения. Вместо эффективного использования информации, системы часто сталкиваются с необходимостью обработки избыточных данных, что замедляет процесс обучения и ограничивает способность робота к обобщению полученных навыков. Суть проблемы заключается в том, что не все данные одинаково полезны: лишь небольшая часть примеров действительно способствует улучшению политики робота, в то время как остальное — это, по сути, шум. Выявление этих ключевых примеров требует разработки новых алгоритмов и методов анализа данных, способных автоматически определять наиболее информативные и значимые моменты для обучения, тем самым снимая существующее узкое место и открывая путь к более эффективному и быстрому обучению роботов.

Современные методы обучения роботов часто сталкиваются с проблемой неэффективной приоритизации данных, что существенно замедляет процесс обучения и ограничивает возможности обобщения. Вместо того, чтобы концентрироваться на наиболее информативных образцах, алгоритмы нередко обрабатывают избыточные и повторяющиеся данные, тратя вычислительные ресурсы впустую. Такой подход приводит к снижению скорости сходимости — то есть, времени, необходимого для достижения оптимальной производительности робота — и требует значительно большего объема данных для достижения сравнимых результатов. Оптимизация процесса отбора данных, позволяющая выделить ключевые примеры, способные наиболее эффективно повлиять на обучение, представляется критически важной задачей для развития надежных и адаптивных систем искусственного интеллекта, воплощенных в робототехнике.

Эксперименты с реальным роботом показали, что разработанный метод обучения на основе небольшого, но репрезентативного набора данных (coreset) позволяет модели эффективно решать задачу укладки шести мисок, достигая сопоставимой с базовой моделью точности даже при использовании лишь 2.5-5% от исходного объема данных.

FT-NCFM: Дистилляция Знаний с Учетом Влияния

Структура FT-NCFM реализует генеративный подход к дистилляции данных, позволяя синтезировать высокоценный Синтетический Косет (Synthetic Coreset) из больших наборов данных VLA (Very Large Array). Этот процесс заключается в создании компактного подмножества данных, сохраняющего ключевую информацию исходного набора. Синтетический Косет формируется посредством генерации новых данных, которые статистически соответствуют и репрезентируют наиболее значимые элементы исходного VLA-датасета. В результате, FT-NCFM позволяет снизить объем необходимых данных для обучения моделей без существенной потери производительности, обеспечивая возможность эффективной работы с большими объемами информации.

Процесс NCFM-дистилляции в FT-NCFM использует функции влияния (influence functions) для определения наиболее информативных образцов в исходном наборе данных. Эти функции оценивают, насколько изменение конкретного образца повлияет на параметры обученной модели. Образцы с наибольшим влиянием, определяемые как те, чье удаление или изменение значительно ухудшит производительность модели, выбираются для формирования синтетического косета. Такой подход позволяет целенаправленно отбирать данные, максимизируя информативность синтетического набора при минимальном объеме, что критически важно для задач, где полномасштабные данные недоступны или требуют больших вычислительных ресурсов.

В основе FT-NCFM лежит состязательная нейронная сеть (Adversarial Network), состоящая из генератора (G) и дискриминатора (Ψ). Генератор (G) отвечает за создание синтетических данных, стремясь воспроизвести характеристики исходного набора данных. Дискриминатор (Ψ) оценивает реалистичность синтетических данных, пытаясь отличить их от реальных. Этот процесс состязания между генератором и дискриминатором позволяет создавать синтетические данные, максимально приближенные к исходным, что обеспечивает высокую эффективность при дистилляции данных и снижении объема необходимых данных для обучения моделей.

Метод FT-NCFM обеспечивает значительное уменьшение объема необходимых данных для обучения моделей без существенной потери производительности. Исследования показывают, что модели, обученные на синтетическом датасете, сгенерированном FT-NCFM и содержащем всего 5% от объема исходного VLA-датасета, достигают уровня успешности выполнения задач в диапазоне 85-90% от моделей, обученных на полном объеме данных. Это снижение объема данных достигается за счет фокусировки на наиболее информативных образцах, определяемых с помощью функций влияния, что позволяет эффективно дистиллировать знания из больших объемов данных.

Этап «Контрастное уточнение проверки» в FT-движке позволяет улучшить оценку наиболее эффективных образцов путём автоматического создания минимальных контрарных примеров и последующего сравнения их значений для получения уточнённых весов влияния.

Количественная Оценка Влияния Данных: Движок FT Influence Assessment

Оценка значимости отдельных примеров в наборе данных осуществляется посредством функций влияния (Influence Functions) в движке FT Influence Assessment Engine. Данный подход позволяет аппроксимировать влияние каждого примера на обученную политику (learned policy), определяя, как изменение конкретного примера в обучающей выборке может повлиять на итоговые параметры модели. Фактически, функция влияния рассчитывает градиент целевой функции относительно обучающих данных, что дает возможность оценить, насколько каждый пример способствует формированию текущего поведения модели. Величина этого градиента, по сути, представляет собой оценку «вклада» конкретного примера в конечный результат обучения, позволяя выявить наиболее и наименее влиятельные данные.

Для эффективной оценки влияния отдельных обучающих примеров на обученную модель, движок FT Influence Assessment использует алгоритм LiSSA (Linearized Stochastic Structural Algorithm) для приближенного вычисления произведения обратной матрицы Гессе на вектор. Вычисление $H^{-1}v$, где $H$ — матрица Гессе функции потерь, а $v$ — вектор градиента, является вычислительно сложной задачей, особенно для больших моделей. LiSSA позволяет оценить это произведение, избегая явного вычисления обратной матрицы Гессе, что значительно снижает вычислительные затраты и позволяет масштабировать анализ влияния на крупные наборы данных и сложные модели. Алгоритм основан на линеаризации функции потерь и использовании стохастических методов для приближенного решения соответствующей системы уравнений.

Для повышения точности оценки влияния отдельных данных, в системе применяется метод каузальной атрибуции. Этот метод позволяет выявить истинные факторы, определяющие поведение модели, отсеивая корреляции от причинно-следственных связей. В рамках каузальной атрибуции анализируется, как изменение конкретного примера данных влияет на выходные данные модели, учитывая все возможные пути влияния. Это позволяет не только определить, какие примеры оказывают наибольшее влияние, но и понять, почему они оказывают такое влияние, выделяя ключевые признаки и взаимосвязи, определяющие принятие решений моделью. В отличие от простой оценки влияния, каузальная атрибуция предоставляет более глубокое понимание процессов, происходящих внутри модели, и позволяет более эффективно интерпретировать и контролировать её поведение.

Для строгой проверки и уточнения весов влияния, механизм Contrastive Verification использует минимальные контрпримеры. Эти контрпримеры генерируются на основе наборов шаблонов возмущений (Perturbation Templates), которые применяются к входным данным. Анализ изменений в выходных данных модели после применения этих возмущений позволяет определить, насколько сильно конкретный образец влияет на принятие решений. Минимальность контрпримеров гарантирует, что изменения в выходных данных обусловлены именно влиянием оцениваемого образца, а не другими факторами, что обеспечивает высокую точность весов влияния и позволяет выявить критически важные входные данные для модели.

Разработанные шаблоны возмущений позволяют эффективно выявлять уязвимости в задачах VLA, заменяя, масштабируя или перемещая ключевые объекты, что демонстрирует их универсальность и способность генерировать минимальные контрпримеры к исходным успешным сценам.

Соединяя Разрозненное: Улучшенное Обучение Политик Роботов

В основе ускоренного обучения роботов в рамках FT-NCFM Framework лежит использование синтезированного Synthetic Coreset — тщательно подобранного набора данных, созданного искусственным путем. Этот подход позволяет значительно сократить объем информации, необходимой для эффективной работы алгоритмов обучения с подкреплением. Вместо обработки огромных объемов реальных данных, система концентрируется на наиболее репрезентативных примерах, отобранных Synthetic Coreset, что приводит к более быстрой сходимости и снижению вычислительных затрат. По сути, синтетический набор данных выступает в роли “ускорителя обучения”, позволяя роботам осваивать новые навыки и адаптироваться к различным условиям гораздо быстрее, чем при использовании традиционных методов, требующих обработки полных датасетов.

Многомодальный модуль представления, основанный на архитектуре Transformer, эффективно обрабатывает и кодирует сложные данные визуального слухового анализа (VLA). Этот модуль позволяет извлекать значимые признаки из разнородных сенсорных потоков, преобразуя их в компактное и информативное векторное представление. Используя механизм внимания, присущий архитектуре Transformer, модуль способен выделять наиболее релевантные аспекты данных VLA, игнорируя шум и отвлекающие факторы. Такой подход позволяет роботу лучше понимать окружающую среду и успешно выполнять поставленные задачи даже в условиях неопределенности, значительно повышая эффективность обучения и обобщающую способность.

Разработанный подход демонстрирует значительное улучшение обобщающей способности роботов, позволяя им надежно функционировать в новых, ранее не встречавшихся средах. В ходе тестирования на платформах CALVIN и Meta-World, роботы, обученные с использованием данной методики, достигли впечатляющего уровня успешности в 95%, используя при этом лишь 10% от объема данных, необходимого для традиционных методов обучения. Это свидетельствует о высокой эффективности алгоритма в извлечении наиболее значимой информации из ограниченного набора данных и адаптации к изменяющимся условиям, что открывает новые возможности для применения робототехники в реальных условиях и снижает требования к объему необходимых обучающих данных.

Предложенная система демонстрирует высокую масштабируемость в обучении роботов, значительно сокращая время тренировки. В ходе экспериментов было установлено, что время, необходимое для обучения, снижается более чем на 80% по сравнению с использованием полных наборов данных. Особенно примечательны результаты, полученные на платформе LIBERO-LONG, где новая система не только превзошла все существующие базовые методы, обученные на 100% данных, но и достигла успеха в 56.6% случаев. Это свидетельствует о значительном повышении эффективности обучения и потенциале применения в задачах, требующих быстрого освоения новых навыков и адаптации к меняющимся условиям.

Исследование представляет собой очередное доказательство того, что элегантные алгоритмы и сложные архитектуры неизбежно сталкиваются с суровой реальностью ограниченных ресурсов. Авторы предлагают FT-NCFM — метод дистилляции данных, стремящийся отобрать самое ценное из огромных массивов VLA данных. Как заметил Джон фон Нейман: «В науке нет времени на повторение ошибок. Нужно сразу делать всё правильно.» — и в данном случае, стремление к эффективности, к отбору наиболее информативных данных, выглядит вполне логичным. Создание синтетического датасета, конечно, не решает проблему качества исходных данных, но позволяет хоть как-то обуздать растущие аппетиты современных моделей. И, разумеется, этот синтетический датасет рано или поздно потребует собственной оптимизации — такова участь любого «революционного» подхода.

Что дальше?

Представленный подход, безусловно, демонстрирует эффективность в сокращении объёма данных, необходимых для обучения моделей «зрение-язык-действие». Однако, как и любая элегантная абстракция, он неизбежно столкнётся с жестокой реальностью продакшена. Выбор «ценных» данных с помощью influence functions и генеративных моделей — это лишь перекладывание сложности. В конечном итоге, всегда найдётся случай, когда синтетический датасет окажется недостаточно репрезентативным для непредсказуемых ситуаций в реальном мире. Всё, что можно задеплоить — однажды упадёт.

Наиболее интересным направлением представляется не столько совершенствование алгоритмов отбора данных, сколько разработка методов, позволяющих моделям «учиться на лету» и адаптироваться к новым условиям без необходимости переобучения на огромных датасетах. В конце концов, робот, способный самостоятельно идентифицировать и исправить ошибки, ценнее, чем робот, обученный на идеально подобранном, но статичном наборе данных.

Поиск баланса между эффективностью и робастностью — вечная проблема. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. И пусть красивая абстракция умирает, главное, чтобы умирала красиво.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.16233.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-23 02:24