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初生代的 ‘视觉-语言-动作模型’ 作品 RT-2:
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若想要得到一个表现出当前LLMs能力的机器人大模型#xff0c;收集数以亿计…RT-1
初生代的 ‘视觉-语言-动作模型’ 作品 RT-2:
RT1使用130k条机器人遥操作数据训练展示出了其处理多种任务的能力和很强的泛化能力。但其通用性仍受限于数据集的大小。
若想要得到一个表现出当前LLMs能力的机器人大模型收集数以亿计的机器人数据在短期内看起来是不可能的。
因此本文提出使用VLMstrained on Internet-scale vision and language data along with robotic control data借助其强大的对图像的理解、推理等能力结合机器人的数据来自于RT1数据集和原有的数据一起来对VLMs做co-fine-tuning使其成为VLAvision-language-action model直接输出机器人的控制指令实现实时的闭环控制。 RT-X:
参考
机器人研究迎来ImageNet时刻一个数据集让DeepMind具身智能大模型突飞猛进
https://robotics-transformer-x.github.io/paper.pdf
Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models
我们知道机器人通常在做某一件事情上非常专业但通用能力很差。一般情况下你必须针对每项任务、每个机器人和环境训练一个模型。改变一个变量往往需要从头开始。但是如果我们能将各种机器人学的知识结合起来创造出一种训练通用机器人的方法呢
这就是 DeepMind 在过去一段时间所做的事情。他们汇集了来自 22 种不同机器人类型的数据以创建 Open X-Embodiment 数据集然后在之前的模型RT-1 和 RT-2的基础上训练出了能力更强的 RT-X分别为 RT-1-X 和 RT-2-X。 Paper读后感悟multiple datasets can improve robot behaviors success, but this obey to the corresponding models. BIg datasets need big network. Small dataset may not work well on big network
