在机器人和具身智能领域,VLA、LLM和VLM各自代表不同的概念: 1. VLA (Vision Language Action):这是一种多模态机器学习模型,它结合了视觉、语言和动作三种能力,旨在实现从感知输入直接映射到机器人控制动作的完…
VLM: 结合视觉和语言模型,如CLIP,将图像特征与文本描述相结合,增强模型对复杂异常的理解能力。 LLM: 使用大型语言模型,如GPT-3,处理和生成与图像相关的文本描述,辅助异常检测和解释。 面临的挑战: 1.数据稀缺性:在工业环境中,异常事件通常稀少且多样,导致标注数据不足。这使得训练有效的模型变得困难。2.多模态数据...
端到端模型,和VLM/VLA/LLM模型的输入和输出不同,模型的结构不同,模型的参数不同,本质上有很大区别。目前VLM/LLM有两种用法,意识输出结果再输入到端到端模型里,辅助输出轨迹。第二种用法就是让LLM作为主模型来输出轨迹,我们改变输入。
50 + ## QA和Instruction的区别与联系 51 + QA是指一问一答的形式,通常是用户提问,模型给出回答。而Instruction则源自于Prompt Engineering,将问题拆分为两个部分:Instruction用于描述任务,Input用于描述待处理的对象。 52 + 53 + 问答(QA)格式的训练数据通常用于训练模型回答基于知识的问题,而指令(Instruction)...