Modelos de VLA explicados: lo que los equipos de robótica necesitan saber
Guía práctica de modelos de visión-lenguaje-acción para el control de robots: RT-2, OpenVLA, Octo. Cómo funcionan, cuándo usarlas y consideraciones de implementación.
¿Qué es un modelo VLA?
Los modelos de visión-lenguaje-acción (VLA) toman las observaciones visuales e instrucciones de lenguaje como acciones de entrada y salida directa de robots. Combinan la comprensión visual de los modelos de lenguaje de visión (VLM) con capacidades de control motor entrenadas en datos de demostración de robots. Piense en ellos como modelos de base para el control de robots.
Modelos clave de VLA comparados
RT-2 (Google DeepMind): 55B parámetros, generalización fuerte, no está disponible públicamente. OpenVLA (Stanford/Berkeley): 7B parámetros, de código abierto, ajustable en datos personalizados. Octo (Berkeley): 93M parámetros, inferencia rápida, soporta múltiples encarnaciones de robots. π0 (Inteligencia física): VLA basado en difusión, fuerte manipulación hábil.
- Para la investigación con computación limitada: Octo
- Para ajustes finos en tareas personalizadas: OpenVLA
- Para la mayor capacidad: π0 (si está disponible)
Considerancias en cuanto a la implementación
Los modelos VLA requieren inferencia GPU (generalmente RTX 3090 o mejor). La latencia de inferencia oscila entre 50ms (Octo) y 500ms + (OpenVLA 7B).
¿Qué es un modelo VLA?
Los modelos de visión-lenguaje-acción (VLA) toman las observaciones visuales e instrucciones de lenguaje como acciones de entrada y salida directa de robots. Combinan la comprensión visual de los modelos de lenguaje de visión (VLM) con capacidades de control motor entrenadas en datos de demostración de robots. Piense en ellos como modelos de base para el control de robots.
Modelos clave de VLA comparados
RT-2 (Google DeepMind): 55B parámetros, generalización fuerte, no está disponible públicamente. OpenVLA (Stanford/Berkeley): 7B parámetros, de código abierto, ajustable en datos personalizados. Octo (Berkeley): 93M parámetros, inferencia rápida, soporta múltiples encarnaciones de robots. π0 (Inteligencia física): VLA basado en difusión, fuerte manipulación hábil.
- Para la investigación con computación limitada: Octo
- Para ajustes finos en tareas personalizadas: OpenVLA
- Para la mayor capacidad: π0 (si está disponible)
Considerancias en cuanto a la implementación
Los modelos VLA requieren inferencia GPU (generalmente RTX 3090 o mejor). La latencia de inferencia oscila entre 50ms (Octo) y 500ms + (OpenVLA 7B).