VLA 모델 설명: 로봇공학 팀이 알아야 할 사항

VLA 모델이란 무엇입니까?

VLA(Vision-Language-Action) 모델은 시각적 관찰과 언어 지침을 입력으로 받아들이고 로봇 동작을 직접 출력합니다. VLM(비전 언어 모델)에 대한 시각적 이해와 로봇 데모 데이터에 대해 훈련된 모터 제어 기능을 결합합니다. 이를 로봇 제어의 기본 모델로 생각하십시오.

주요 VLA 모델 비교

RT-2(Google DeepMind): 55B 매개변수, 강력한 일반화, 공개적으로 사용할 수 없음. OpenVLA(Stanford/Berkeley): 7B 매개변수, 오픈 소스, 사용자 정의 데이터에 대한 미세 조정 가능. Octo(Berkeley): 93M 매개변수, 빠른 추론, 여러 로봇 구현을 지원합니다. π₀(물리적 지능): 확산 기반 VLA, 강력한 손재주 조작.

• 컴퓨팅이 제한된 연구용: Octo
• 사용자 정의 작업의 미세 조정: OpenVLA
• 최고 성능의 경우: π₀(사용 가능한 경우)

배포 고려 사항

VLA 모델에는 GPU 추론(일반적으로 RTX 3090 이상)이 필요합니다. 추론 지연 시간 범위는 50ms(Octo)에서 500ms+(OpenVLA 7B)입니다. 액션 청킹은 느린 추론과 빠른 제어 루프 사이의 격차를 해소하는 데 도움이 됩니다. 50~200개의 작업별 데모를 미세 조정하면 일반적으로 강력한 결과를 얻을 수 있습니다. SVRC는 VLA 개발을 위해 사전 구성된 워크스테이션을 제공합니다.