論文の概要: Towards Generalist Robot Policies: What Matters in Building Vision-Language-Action Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14058v2
- Date: Mon, 23 Dec 2024 14:46:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 12:13:13.712965
- Title: Towards Generalist Robot Policies: What Matters in Building Vision-Language-Action Models
- Title（参考訳）: 汎用ロボット政策に向けて:ビジョン・ランゲージ・アクション・モデルの構築において何が重要か
- Authors: Xinghang Li, Peiyan Li, Minghuan Liu, Dong Wang, Jirong Liu, Bingyi Kang, Xiao Ma, Tao Kong, Hanbo Zhang, Huaping Liu,
- Abstract要約: ファンデーションビジョン言語モデル(VLM)はマルチモーダル表現学習、理解、推論において強力な能力を示す。
VLMにアクションコンポーネントを注入することにより、自然にVLA(Vision-Language-Action Models)を形成し、有望な性能を示すことができる。
本稿では,VLAの性能に大きく影響を及ぼす重要な要因を明らかにするとともに,3つの重要な設計選択に答えることに注力する。
我々はVLAの新たなファミリーであるRoboVLMsを開発し、3つのシミュレーションタスクと実世界の実験で非常に少ない手動設計と新しい最先端性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.706833232931245
- License:
- Abstract: Foundation Vision Language Models (VLMs) exhibit strong capabilities in multi-modal representation learning, comprehension, and reasoning. By injecting action components into the VLMs, Vision-Language-Action Models (VLAs) can be naturally formed and also show promising performance. Existing work has demonstrated the effectiveness and generalization of VLAs in multiple scenarios and tasks. Nevertheless, the transfer from VLMs to VLAs is not trivial since existing VLAs differ in their backbones, action-prediction formulations, data distributions, and training recipes. This leads to a missing piece for a systematic understanding of the design choices of VLAs. In this work, we disclose the key factors that significantly influence the performance of VLA and focus on answering three essential design choices: which backbone to select, how to formulate the VLA architectures, and when to add cross-embodiment data. The obtained results convince us firmly to explain why we need VLA and develop a new family of VLAs, RoboVLMs, which require very few manual designs and achieve a new state-of-the-art performance in three simulation tasks and real-world experiments. Through our extensive experiments, which include over 8 VLM backbones, 4 policy architectures, and over 600 distinct designed experiments, we provide a detailed guidebook for the future design of VLAs. In addition to the study, the highly flexible RoboVLMs framework, which supports easy integrations of new VLMs and free combinations of various design choices, is made public to facilitate future research. We open-source all details, including codes, models, datasets, and toolkits, along with detailed training and evaluation recipes at: robovlms.github.io.
- Abstract（参考訳）: ファンデーションビジョン言語モデル(VLM)はマルチモーダル表現学習、理解、推論において強力な能力を示す。
VLMにアクションコンポーネントを注入することにより、自然にVLA(Vision-Language-Action Models)を形成し、有望な性能を示すことができる。
既存の研究は、複数のシナリオやタスクにおけるVLAの有効性と一般化を実証している。
しかしながら、VLMからVLAへの移行は、既存のVLAがバックボーン、アクション予測の定式化、データ分散、およびトレーニングレシピが異なるため、容易ではない。
これは、VLAの設計選択を体系的に理解するための欠片につながります。
本稿では,VLAの性能に大きく影響する重要な要因を明らかにするとともに,どのバックボーンを選択するか,VLAアーキテクチャの定式化方法,/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// /////////////////////////////////////////////////
その結果、VLAが必要な理由をしっかりと説明し、VLAの新しいファミリーであるRoboVLMsを開発し、手動設計をほとんど必要とせず、3つのシミュレーションタスクと実世界の実験で新しい最先端のパフォーマンスを達成することができた。
8以上のVLMバックボーン、4つのポリシーアーキテクチャ、600以上の異なる設計実験を含む広範な実験を通じて、VLAの将来設計に関する詳細なガイドブックを提供する。
この研究に加えて、新しいVLMの容易な統合と様々な設計選択の自由な組み合わせをサポートする高度に柔軟なRoboVLMsフレームワークが、今後の研究を促進するために公開された。
コード、モデル、データセット、ツールキットを含むすべての詳細と、詳細なトレーニングと評価のレシピをオープンソースにしています。
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