Decentralized Distributed PPO: Mastering PointGoal Navigation
Notice bibliographique
Résumé
We present Decentralized Distributed Proximal Policy Optimization (DD-PPO), a method for distributed reinforcement learning in resource-intensive simulated environments. DD-PPO is distributed (uses multiple machines), decentralized (lacks a centralized server), and synchronous (no computation is ever stale), making it conceptually simple and easy to implement. In our experiments on training virtual robots to navigate in Habitat-Sim, DD-PPO exhibits near-linear scaling -- achieving a speedup of 107x on 128 GPUs over a serial implementation. We leverage this scaling to train an agent for 2.5 Billion steps of experience (the equivalent of 80 years of human experience) -- over 6 months of GPU-time training in under 3 days of wall-clock time with 64 GPUs. This massive-scale training not only sets the state of art on Habitat Autonomous Navigation Challenge 2019, but essentially solves the task -- near-perfect autonomous navigation in an unseen environment without access to a map, directly from an RGB-D camera and a GPS+Compass sensor. Fortuitously, error vs computation exhibits a power-law-like distribution; thus, 90% of peak performance is obtained relatively early (at 100 million steps) and relatively cheaply (under 1 day with 8 GPUs). Finally, we show that the scene understanding and navigation policies learned can be transferred to other navigation tasks -- the analog of pre-training + task-specific fine-tuning for embodied AI. Our model outperforms ImageNet pre-trained CNNs on these transfer tasks and can serve as a universal resource (all models + code will be publicly available).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».