OpenVLA vs Octo : quel modèle d'apprentissage robot choisir ?
Une comparaison pratique pour les chercheurs et les constructeurs choisissant un modèle vision-langage-action (VLA).
Les modèles VLA mappent la perception + le langage aux actions
Les deux OuvertVLA et Octobre sont des modèles vision-langage-action open source pour l'apprentissage des robots. Voici comment ils se comparent et quand les utiliser.
Architecture
OuvertVLA s'appuie sur Prismatic VLM et ajoute des têtes de prédiction d'action. Il prend en charge plusieurs morphologies de robots et espaces d'action. Octobre utilise une architecture basée sur un transformateur formée sur les données Open X-Embodiment. Les deux prennent des images + un langage et des actions de sortie.
Données de formation
OpenVLA est formé sur Open X-Embodiment et des ensembles de données supplémentaires. Octo est formé sur Open X-Embodiment (RT-X, BridgeData, DROID, etc.). Tous deux bénéficient de données robotiques diversifiées et à grande échelle. Voir notre Catalogue de jeux de données pour les sources de données.
Réglage fin
Les deux prennent en charge le réglage fin de votre robot et de votre tâche. En règle générale, 50 à 500 démonstrations peuvent améliorer considérablement les performances. OpenVLA propose des points de contrôle pour différents types de robots. L'architecture d'Octo est flexible pour les nouveaux espaces d'action.
Quand choisir OpenVLA
- Vous avez besoin de solides performances prêtes à l'emploi pour les tâches de manipulation courantes
- Votre robot est similaire à ceux d'Open X-Embodiment (WidowX, ALOHA, etc.)
- Vous voulez un modèle bien documenté et activement entretenu
Quand choisir Octo
- Vous expérimentez de nouvelles morphologies de robots
- Vous souhaitez une flexibilité maximale pour les espaces d'action personnalisés
- Vous construisez directement sur les données Open X-Embodiment
Collecte de données pour un réglage précis
Quel que soit le modèle que vous choisissez, vous aurez probablement besoin de démonstrations spécifiques à certaines tâches. Nous offrons services de collecte de données pour l'apprentissage par imitation : téléopération, formatage prêt à l'apprentissage et assurance qualité. Récupération du matériel le jour même à Palo Alto pour une itération rapide.