此类模型称为视觉-语言-行动模型(VLA),并实例化了此类模型的示例,称之为RT-2。广泛的评估(6k次评估试验)表明,此方法带来了高性能的机器人策略,并使RT-2能够从互联网规模的训练中获得一系列涌现功能。这包括了:改进对新目标的泛化,解释机器人训练数据中不存在命令的能力(例如将目标放在特定数字或图标上),以及执...
简单来说, RT-1 是利用预训练模型对视觉与语言进行编码,然后再通过解码器输出动作。与之不同, RT-2 把语言、动作、图片放在一个统一的输出空间,利用 VLMs 产生语言,也可以理解为“动作”为特殊的语言。总的来说, RT-2 分 为两步:首先对 VLMs 在大规模互联网数据进行预训练,然后在机器人任务上微调。
简单来说, RT-1 是利用预训练模型对视觉与语言进行编码,然后再通过解码器输出动作。与之不同, RT-2 把语言、动作、图片放在一个统一的输出空间,利用 VLMs 产生语言,也可以理解为“动作”为特殊的语言。总的来说, RT-2 分 为两步:首先对 VLMs 在大规模互联网数据进行预训练,然后在机器人任务上微调。 ▍...
而 RT-2 的创新之处在于,RT-2 使用前面所述的视觉语言模型(VLM)PaLM-E 和另一个视觉语言模型 PaLI-X 作为其底座——单纯的视觉语言模型可以通过网络级的数据训练出来,因为数据量足够大,能够得到足够好的效果,而在微调(fine-tuning)阶段,再将机器人的动作数据加入进去一起微调(co-finetuning)。这样,...
7月28日,谷歌DeepMind推出了一款新的机器人模型Robotics Transformer 2(RT-2),它是全球第一个控制机器人的视觉-语言-动作(VLA)模型,它可以使机器人能够直接通过拍摄或者感知环境的方式获取视觉信息,通过语言理解模块理解人类的语言指令,然后通过动作执行模块进行相应的动作操作。现在不再用复杂指令,机器人也能...
虽然有了RT-2,机器人能够学习并将所学知识应用于未尝试过的任务场景。但谷歌也指出,目前RT-2只能帮助机器人在它们已经知道如何执行的物理任务上变得更好,而不能从零开始学习它们。不过对此也可以理解,Robotics Transformer模型的训练与进化是一个循序渐进的过程,每个版本的迭代都是层层递进的,不可能仅靠几个月...
谷歌表示,RT-2 是一种视觉语言动作模型,可将互联网上采集的信息和图像转化为机器人可理解的动作,...
与RT-1 关注模型的泛化能力相比, RT-2 的目标是训练一个学习机器人观测到动作的端到端模型,且能够利用大规模预训练视觉语言模型的益处。最终,提出了一个在机器人轨迹数据和互联网级别的视觉语言任务联合微调视觉语言模型的学习方式。这类学习方法产生的模型被称为 vision-language-action(VLA) 模型。经过评估,发现...
不过,利用自然语言与机器人交互,并不是 RT-2 的创见。 在过去的机器人研究中,研究者始终需要将任务要求转换为代码而让机器人能够理解,同时一旦出现问题,也需要编写代码来纠正机器人的行为,整个过程需要多次交互,效率较低。而既然我们已经有了非常智能的对话机器人了,下面比较自然的一步,自然是让机器人与人类用自然...
RT-2:吸收了RT-1的视觉语言动作模型 RT-2实现了视觉语言模型与机器人动作的结合,是Google具身智能模型的新突破。2023年7月28日,Google DeepMind发布Robotic Transformer 2(RT-2),并将其定位为新型的视觉语言动作(VLA)模型。RT-2从网络和机器人数据中学习,并将这些知识转化为机器人控制的通用指令,同时吸收了视觉...