Что такое модель VLA?

Модели Vision-Language-Action (VLA) принимают визуальные наблюдения и языковые инструкции в качестве входных данных и непосредственно выводят действия робота. Они сочетают визуальное понимание моделей языка видения (VLM) с возможностями управления двигателем, обученными на демонстрационных данных роботов. Думайте о них как о базовых моделях управления роботами.

Сравнение ключевых моделей VLA

RT-2 (Google DeepMind): 55B параметров, сильное обобщение, не общедоступно. OpenVLA (Стэнфорд/Беркли): 7B параметров, с открытым исходным кодом, тонкая настройка на основе пользовательских данных. Octo (Беркли): 93 миллиона параметров, быстрый вывод, поддержка нескольких вариантов робота. π₀ (Физический интеллект): VLA на основе диффузии, сильные ловкие манипуляции.

  • Для исследований с ограниченными вычислительными ресурсами: Octo.
  • Для тонкой настройки по индивидуальным задачам: OpenVLA.
  • Для максимальной производительности: π₀ (если доступно)

Рекомендации по развертыванию

Для моделей VLA требуется вывод графического процессора (обычно RTX 3090 или выше). Задержка вывода варьируется от 50 мс (Octo) до 500 мс+ (OpenVLA 7B). Разбиение на блоки действий помогает преодолеть разрыв между медленными циклами вывода и быстрыми циклами управления. Точная настройка на 50–200 демонстрациях конкретных задач обычно дает хорошие результаты. SVRC предоставляет предварительно настроенные рабочие станции для разработки VLA.