Was ist ein VLA-Modell?
Vision-Language-Action (VLA)-Modelle nutzen visuelle Beobachtungen und Sprachanweisungen als Eingabe und geben Roboteraktionen direkt aus. Sie kombinieren das visuelle Verständnis von Vision-Language-Modellen (VLMs) mit Motorsteuerungsfähigkeiten, die anhand von Roboterdemonstrationsdaten trainiert werden. Betrachten Sie sie als Grundmodelle für die Robotersteuerung.
Wichtige VLA-Modelle im Vergleich
RT-2 (Google DeepMind): 55B Parameter, starke Verallgemeinerung, nicht öffentlich verfügbar. OpenVLA (Stanford/Berkeley): 7B Parameter, Open Source, feinabstimmbar auf benutzerdefinierten Daten. Octo (Berkeley): 93 Millionen Parameter, schnelle Inferenz, unterstützt mehrere Roboterausführungen. π₀ (Physische Intelligenz): Diffusionsbasiertes VLA, starke geschickte Manipulation.
- Für Forschung mit begrenzter Rechenleistung: Octo
- Zur Feinabstimmung benutzerdefinierter Aufgaben: OpenVLA
- Für höchste Leistungsfähigkeit: π₀ (falls verfügbar)
Überlegungen zur Bereitstellung
VLA-Modelle erfordern GPU-Inferenz (normalerweise RTX 3090 oder besser). Die Inferenzlatenz reicht von 50 ms (Octo) bis 500 ms+ (OpenVLA 7B). Action Chunking hilft dabei, die Lücke zwischen langsamer Inferenz und schnellen Regelkreisen zu schließen. Die Feinabstimmung von 50–200 aufgabenspezifischen Demonstrationen führt in der Regel zu guten Ergebnissen. SVRC bietet vorkonfigurierte Workstations für die VLA-Entwicklung.