Preentrenamiento
El preentrenamiento es la fase del desarrollo del modelo en la que una red neuronal se entrena en un conjunto de datos grande y diverso antes del ajuste fino específico de la tarea. Para modelos fundamentales de robótica, el preentrenamiento puede ocurrir en datos de visión-lenguaje a escala de internet (imágenes, video, texto), conjuntos de datos de robots entre encarnaciones (Open X-Embodiment), datos de simulación sintética, o una combinación. El modelo preentrenado aprende representaciones generales ricas de objetos, acciones y conceptos que se transfieren a tareas de robot posteriores con muchas menos demostraciones que el entrenamiento desde cero. El preentrenamiento es el mecanismo detrás del éxito de modelos VLA como RT-2, que se benefician tanto del preentrenamiento robótico como del preentrenamiento a escala de internet. Véalo en la práctica: nuestras evaluaciones en el mundo real →