Google Robotics发布的RT-1(Robotics Transformer 1),基于Transformer模型及简约标记化方法,利用大规模开放式语言及视觉数据实现实时、可扩展、可泛化、适用于实际场景的机器人运动控制。 RT-1框架 一、模型框架…
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。
提出了 RT-1 模型: 作者提出了一个基于 Transformer 的机器人学习模型 ——Robotics Transformer 1(RT-1),该模型能够处理图像和自然语言指令,并输出离散的机器人动作 token,实现了实时的多任务机器人控制。Transformer,允许在运行时进行高效推理,使实时控制变得可行。 大规模数据集的构建: 研究团队构建了一个耗时 17...
在该数据集的基础之上,基于模仿学习中行为克隆学习范式,把 Transformer 应用机器人的操纵任务上,提出了 RT-1模型。 2023年 Google 的 DeepMind 团队基于互联网上数据训练视觉-语言模型(VLM),使其能够学习到更多关于视觉和语 言之间映射关系的知识后,在机器人操纵任务上微调,提出了 RT-2 。接下来,分别对 RT-1 ...
RT-1模型具体原理 RT-1建立在Transformer架构上,它能从机器人的相机中获取图像历史记录并以自然语言表达的任务描述作为输入,同时直接输出标记化的动作。RT-1的架构类似于仅解码器序列模型(decoder-only sequence model)的架构,该模型针对具有因果掩蔽的标准分类交叉熵目标进行训练。该模型将文本指令和一组图像作为...
RT-2基于PaLM-E和PaLI-X视觉语言模型在视觉解释和推理任务上预训练。预训练任务从根据语言创作图到单个对 象与其它对象之间关系问题的回答。 ▍机器人-动作微调 RT-2 直接把动作tokens当作语言tokens,把 RT-2-PaLI-X 模型和 RT-2-PaLM-E 模型在机器人控制任务上微调。与 RT- 1 一样,末端执行器的目标位姿...
该数据集不仅仅规模很大,而且广度很大。在该数据集的基础之上,基于模仿学习中行为克隆学习范式,把 Transformer 应用机器人的操纵任务上,提出了 RT-1模型。 2023年 Google 的 DeepMind 团队基于互联网上数据训练视觉-语言模型(VLM),使其能够学习到更多关于视觉和语 言之间映射关系的知识后,在机器人操纵任务上微调,...
RT-1模型具体原理 RT-1建立在Transformer架构上,它能从机器人的相机中获取图像历史记录并以自然语言表达的任务描述作为输入,同时直接输出标记化的动作。 RT-1的架构类似于仅解码器序列模型(decoder-only sequence model)的架构,该模型针对具有因果掩蔽的标准分类交叉熵目标进行训练。
RT-1模型具体原理 RT-1建立在Transformer架构上,它能从机器人的相机中获取图像历史记录并以自然语言表达的任务描述作为输入,同时直接输出标记化的动作。 RT-1的架构类似于仅解码器序列模型(decoder-only sequence model)的架构,该模型针对具有因果掩蔽的标准分类交叉熵目标进行训练。
RT-1模型具体原理 RT-1建立在Transformer架构上,它能从机器人的相机中获取图像历史记录并以自然语言表达的任务描述作为输入,同时直接输出标记化的动作。 RT-1的架构类似于仅解码器序列模型(decoder-only sequence model)的架构,该模型针对具有因果掩蔽的标准分类交叉熵目标进行训练。