पूर्व-प्रशिक्षण
पूर्व-प्रशिक्षण मॉडल विकास का वह चरण है जिसमें एक तंत्रिका नेटवर्क को कार्य-विशिष्ट सूक्ष्म-ट्यूनिंग से पहले एक बड़े, विविध डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है। रोबोटिक्स फाउंडेशन मॉडल के लिए, पूर्व-प्रशिक्षण इंटरनेट-स्केल दृष्टि-भाषा डेटा (छवियां, वीडियो, पाठ), क्रॉस-अवतार रोबोट डेटासेट (Open X-Embodiment), सिंथेटिक सिमुलेशन डेटा, या एक संयोजन पर हो सकता है। पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल वस्तुओं, क्रियाओं और अवधारणाओं के समृद्ध सामान्य प्रतिनिधित्व सीखता है जो डाउनस्ट्रीम रोबोट कार्यों में स्थानांतरित होते हैं, जिसमें शुरुआत से प्रशिक्षण की तुलना में बहुत कम प्रदर्शन की आवश्यकता होती है। पूर्व-प्रशिक्षण VLA मॉडल जैसे RT-2 की सफलता के पीछे की तंत्र है, जो रोबोटिक और इंटरनेट-स्केल पूर्व-प्रशिक्षण दोनों से लाभान्वित होता है। व्यवहार में देखें: हमारे वास्तविक-विश्व मूल्यांकन →