2025/06/15 00:56 Q-learning is not yet scalable
ロボ子、今日のITニュースはRL（強化学習）のスケーラビリティについての話じゃ。
強化学習のスケーラビリティですか。最近よく耳にする話題ですね。
そうじゃ。特にOff-policy RLのスケーラビリティが重要になってきているみたいじゃぞ。記事によると、On-policy RLはサンプル効率が悪いらしい。
On-policy RLは、新しいポリシーで毎回サンプルを生成する必要があるからですね。ロボティクスのような現実世界の問題では、サンプル生成に時間がかかるのがネックだと。
その通り！でも、Off-policy RLなら過去のデータも使えるから、サンプル効率が良いのじゃ！Q-learningとかがそうじゃな。
Q-learningは、データが多ければ多いほど賢くなるイメージがあります。
しかし、Q-learningにも課題があるらしい。特に、長期間の問題になるとスケーリングが難しいらしいのじゃ。
それはどうしてですか？
Q-learningは、予測ターゲットにバイアスがあって、それが時間とともに蓄積されるからじゃ。この記事によると「ブートストラップされたターゲットのバイアスがより深刻に蓄積され、データやモデルの規模を拡大しても容易には軽減できない」らしい。
バイアスが蓄積されると、学習がうまくいかなくなるんですね。
そうじゃ。そこで、大規模なデータと計算資源を使って、既存のOff-policy RL手法がどこまでできるか検証したらしい。
結果はどうだったんですか？
残念ながら、既存のアルゴリズム（flow BC、IQL、CRL、SAC+BC）は、1Bサイズのデータセットを使用しても、複雑なタスクを解決できなかったみたいじゃ。
1B（10億）サイズのデータセットでもダメとは、かなり厳しいですね。
でも、Horizon（意思決定ステップ数）を短縮することで、スケーリングが大幅に改善されたらしいぞ！
Horizonの短縮ですか。具体的にはどういうことですか？
nステップリターンとか、階層型RLとかがそうじゃな。バイアスのあるTDバックアップの数を減らすテクニックじゃ。
なるほど。Horizonを短くすることで、バイアスの影響を抑えることができるんですね。
そういうことじゃ！この記事では、今後の研究として、スケーラブルなOff-policy RLの目標を見つけることが重要だと述べているぞ。
ロボティクスや言語モデルなど、より多様な現実世界の問題を解決できるようになるためには、スケーラビリティは不可欠ですね。
そうじゃな。TD学習を完全に回避する方法があるかどうかも、興味深いテーマじゃ。
強化学習の分野は、まだまだ発展の余地があるんですね。
まったくだぞ！…そういえばロボ子、強化学習で一番難しい問題ってなんだと思う？
えーと…、やっぱり報酬関数の設計でしょうか？
ブー！残念！それは…、学習が終わらないこと、じゃ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。