परिभाषा
रोबोटिक्स में, फाउंडेशन मॉडल व्यापक डेटासेट (इंटरनेट इमेज, टेक्स्ट, या क्रॉस-अवतार रोबोट डेटा) पर पूर्व-प्रशिक्षित बड़े तंत्रिका नेटवर्क को संदर्भित करते हैं जो विशिष्ट कार्यों के लिए हस्तांतरणीय सामान्य प्रतिनिधित्व प्रदान करते हैं। विज़न-लैंग्वेज-एक्शन मॉडल (VLAs) जैसे RT-2, OpenVLA, और π₀ इसके उदाहरण हैं। ये मॉडल रोबोट क्रियाएँ उत्पन्न करने के लिए भाषा निर्देश और दृश्य अवलोकन स्वीकार करते हैं। मुख्य लाभ नए कार्यों के लिए डेटा आवश्यकताओं को कम करना है, क्योंकि पूर्व-प्रशिक्षित प्रतिनिधित्व पहले से ही उपयोगी दृश्य और अर्थ संबंधी अवधारणाओं को पकड़ लेते हैं।
रोबोट टीमों के लिए यह क्यों मायने रखता है?
वास्तविक दुनिया के रोबोट सिस्टम बनाने वाली टीमों के लिए फाउंडेशन मॉडल को समझना आवश्यक है। चाहे आप प्रदर्शन डेटा एकत्र कर रहे हों, सिमुलेशन में प्रशिक्षण नीतियां, या उत्पादन में तैनाती कर रहे हों, यह अवधारणा सीधे आपके वर्कफ़्लो और सिस्टम डिज़ाइन को प्रभावित करती है।