AI ⚔️ 大战 AI ⚔️ ,一个深度强化学习多智能体竞赛系统

小伙伴们快看过来!这是一款全新打造的 ⚔️ AI vs. AI ⚔️——深度强化学习多智能体竞赛系统

这个工具托管在 Space 上,允许我们创建多智能体竞赛。它包含三个元素:

  • 一个带匹配算法的 Space使用后台任务运行模型战斗
  • 一个包含结果的 Dataset
  • 一个获取匹配历史结果和显示模型 LEO 的 Leaderboard

然后,当用户将一个训练好的模型推到 Hub 时,它会获取评估和排名。得益于此,我们可以在多智能体环境中对你的智能体与其他智能体进行评估。

除了作为一个托管多智能体竞赛的有用工具,我们认为这个工具在多智能体设置中可以成为一个 健壮的评估技术。通过与许多策略对抗,你的智能体将根据广泛的行为进行评估。这应该能让你很好地了解你的策略的质量。

让我们看看它在我们的第一个竞赛托管: SoccerTwos Challenge 上是如何工作的。

AI ⚔️ 大战 AI ⚔️ ,一个深度强化学习多智能体竞赛系统

AI vs. AI是怎么工作的?

AI vs. AI 是一个在 Hugging Face 上开发的开源工具,对多智能体环境下强化学习模型的强度进行排名

其思想是通过让模型之间持续比赛,并使用比赛结果来评估它们与所有其他模型相比的表现,从而在不需要经典指标的情况下了解它们的策略质量,从而获得 对技能的相对衡量,而不是客观衡量

对于一个给定的任务或环境,提交的智能体越多,评分就越有代表性

为了在一个竞争的环境里基于比赛结果获得评分,我们决定根据 ELO 评分系统进行排名。

游戏的核心理念是,在比赛结束后,双方玩家的评分都会根据比赛结果和他们在比赛前的评分进行更新。当一个拥有高评分的用户打败一个拥有低排名的用户时,他们便不会获得太多分数。同样,在这种情况下,输家也不会损失很多分。

相反地,如果一个低评级的玩家击败了一个高评级的玩家,这将对他们的评级产生更显著的影响。

在我们的环境中,我们尽量保持系统的简单性,不根据玩家的初始评分来改变获得或失去的数量。因此,收益和损失总是完全相反的 (例如+10 / -10),平均 ELO 评分将保持在初始评分不变。选择一个1200 ELO 评分启动完全是任意的。

如果你想了解更多关于 ELO 的信息并且查看一些计算示例,我们在 深度强化学习课程 里写了一个解释。

使用此评级,可以 自动在具有可对比强度的模型之间进行匹配。你可以有多种方法来创建匹配系统,但在这里我们决定保持它相当简单,同时保证比赛的多样性最小,并保持大多数比赛的对手评分相当接近。

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以下是该算法的工作原理:

  1. 从 Hub 上收集所有可用的模型。新模型获得初始 1200 的评分,其他的模型保持在以前比赛中得到或失去的评分。
  2. 从所有这些模型创建一个队列。
  3. 从队列中弹出第一个元素 (模型),然后从 n 个模型中随机抽取另一个与第一个模型评级最接近的模型。
  4. 通过在环境中 (例如一个 Unity 可执行文件) 加载这两个模型来模拟这个比赛,并收集结果。对于这个实现,我们将结果发送到 Hub上的 Hug Face Dataset。
  5. 根据收到的结果和 ELO 公式计算两个模型的新评分。
  6. 继续两个两个地弹出模型并模拟比赛,直到队列中只有一个或零个模型。
  7. 保存结果评分,回到步骤 1。

为了持续运行这个配对过程,我们使用 免费的 Hug Face Spaces 硬件和一个 Scheduler 来作为后台任务持续运行这个配对过程。

Space 还用于获取每个以及比赛过的模型的 ELO 评分,并显示一个排行榜,每个人都可以检查模型的进度

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该过程通常使用几个 Hugging Face Datasets 来提供数据持久性 (这里是匹配历史和模型评分)。

因为这个过程也保存了比赛的历史,因此可以精确地看到任意给定模型的结果。例如,这可以让你检查为什么你的模型与另一个模型搏斗,最显著的是使用另一个演示 Space 来可视化匹配,就像 这个

目前,这个实验是在 MLAgent 环境 SoccerTwos 下进行的,用于 Hugging Face 深度强化学习课程,然而,这个过程和实现通常是 环境无关的,可以用来免费评估广泛的对抗性多智能体设置

当然,需要再次提醒的是,此评估是提交的智能体实力之间的相对评分,评分本身 与其他指标相比没有客观意义。它只表示一个模型与模型池中其他模型相对的好坏。尽管如此,如果有足够大且多样化的模型池 (以及足够多的比赛),这种评估将成为表示模型一般性能的可靠方法。

我们的第一个 AI vs. AI 挑战实验: SoccerTwos Challenge ⚽

这个挑战是我们免费的深度强化学习课程的第 7 单元。它开始于 2 月 1 日,计划于 4 月 30 日结束。

如果你感兴趣,你不必参加课程就可以加入这个比赛。你可以在 这里 开始

在这个单元,读者通过训练一个 2 vs 2 足球队 学习多智能体强化学习 (MARL) 的基础。

用到的环境是 Unity ML-Agents 团队制作的。这个比赛的目标是简单的: 你的队伍需要进一个球。要做到这一点,他们需要击败对手的团队,并与队友合作。

AI ⚔️ 大战 AI ⚔️ ,一个深度强化学习多智能体竞赛系统

除了排行榜,我们创建了一个 Space 演示,人们可以 选择两个队伍并可视化它们的比赛

这个实验进展顺利,因为我们已经在 排行榜 上有 48 个模型了。

AI ⚔️ 大战 AI ⚔️ ,一个深度强化学习多智能体竞赛系统

我们也创造了一个叫做 ai-vs-ai-competition 的 discord 频道,人们可以与他人交流并分享建议。

结论,以及下一步

因为我们开发的这个工具是 环境无关的,在未来我们想用 PettingZoo 举办更多的挑战赛和多智能体环境。如果你有一些想做的环境或者挑战赛,不要犹豫,与我们联系

在未来,我们将用我们创造的工具和环境来举办多个多智能体比赛,例如 SnowballFight。

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除了称为一个举办多智能体比赛的有用工具,我们考虑这个工具也可以在多智能体设置中成为 一项健壮的评估技术: 通过与许多策略对抗,你的智能体将根据广泛的行为进行评估,并且你将很好地了解你的策略的质量

保持联系的最佳方式是加入我们的 Discord与我们和社区进行交流。

引用

引用: 如果你发现这对你的学术工作是有用的,请考虑引用我们的工作:

Cochet, Simonini, "Introducing AI vs. AI a deep reinforcement learning multi-agents competition system", Hugging Face Blog, 2023.

BibTeX 引用:

@article{cochet-simonini2023,
  author = {Cochet, Carl and Simonini, Thomas},
  title = {Introducing AI vs. AI a deep reinforcement learning multi-agents competition system},
  journal = {Hugging Face Blog},
  year = {2023},
  note = {https://huggingface.co/blog/aivsai},
}

英文原文: https://huggingface.co/blog/aivsai

作者: Carl Cochet、Thomas Simonini

译者: AIboy1993 (李旭东)

审校、排版: zhongdongy (阿东)

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