VLAモデルとは何ですか?

視覚-言語-アクション (VLA) モデルは、視覚的観察と言語指示を入力として受け取り、ロボットのアクションを直接出力します。 これらは、ビジョン言語モデル (VLM) の視覚的な理解と、ロボットのデモンストレーション データで訓練されたモーター制御機能を組み合わせます。 これらはロボット制御の基礎モデルと考えてください。

主要な VLA モデルの比較

RT-2 (Google DeepMind): 55B パラメータ、強力な一般化、一般公開されていません。 OpenVLA (スタンフォード/バークレー): 7B パラメーター、オープンソース、カスタム データで微調整可能。 Octo (バークレー): 93M パラメーター、高速推論、複数のロボットの実施形態をサポートします。 π₀ (物理的知能): 拡散ベースの VLA、強力な器用な操作。

  • 限られたコンピューティングでの研究の場合: Octo
  • カスタム タスクの微調整用: OpenVLA
  • 最高の能力の場合: π₀ (利用可能な場合)

導入に関する考慮事項

VLA モデルには GPU 推論 (通常は RTX 3090 以降) が必要です。 推論レイテンシーの範囲は 50ms (Octo) から 500ms+ (OpenVLA 7B) です。 アクションのチャンク化は、遅い推論と速い制御ループの間のギャップを埋めるのに役立ちます。 通常、50 ～ 200 のタスク固有のデモンストレーションを微調整すると、優れた結果が得られます。 SVRC は、VLA 開発用に事前構成されたワークステーションを提供します。