Предварительное обучение
Предварительное обучение — это этап разработки модели, на котором нейронная сеть обучается на большом разнообразном наборе данных перед специализированной настройкой. Для фундаментальных моделей робототехники предварительное обучение может происходить на интернет-масштабных данных зрения и языка (изображения, видео, текст), кросс-воплощённых наборах данных роботов (Open X-Embodiment), синтетических данных симуляции или их комбинации. Предварительно обученная модель изучает богатые общие представления объектов, действий и концепций, которые переносятся на нижестоящие задачи робота с гораздо меньшим количеством демонстраций, чем обучение с нуля. Предварительное обучение — это механизм, стоящий за успехом моделей VLA, таких как RT-2, которые выигрывают как от робототехнического, так и от интернет-масштабного предварительного обучения. Смотрите это на практике: наши оценки в реальном мире →