Fugu-MT 論文翻訳(概要): EdgeVLA: Efficient Vision-Language-Action Models

論文の概要: EdgeVLA: Efficient Vision-Language-Action Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14049v1
Date: Fri, 18 Jul 2025 16:15:09 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-21 20:43:26.356592
Title: EdgeVLA: Efficient Vision-Language-Action Models
Title（参考訳）: EdgeVLA: 効率的なビジョンランゲージ・アクションモデル
Authors: Paweł Budzianowski, Wesley Maa, Matthew Freed, Jingxiang Mo, Winston Hsiao, Aaron Xie, Tomasz Młoduchowski, Viraj Tipnis, Benjamin Bolte,
Abstract要約: 本稿では,VLA(Vision-Language-Action)モデルの推論速度を大幅に向上する新しい手法であるEdge VLAを紹介する。 1)エンドエフェクタ位置予測の自己回帰要求を排除し,推論の7倍の高速化を実現し,2)小言語モデル(SLM)の効率を向上する。我々の初期の結果は、EVLAがOpenVLAに匹敵するトレーニング特性を達成し、推論速度とメモリ効率を大幅に向上させることを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4005096060512278
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Vision-Language Models (VLMs) have emerged as a promising approach to address the data scarcity challenge in robotics, enabling the development of generalizable visuomotor control policies. While models like OpenVLA showcase the potential of this paradigm, deploying large-scale VLMs on resource-constrained mobile manipulation systems remains a significant hurdle. This paper introduces Edge VLA (EVLA), a novel approach designed to significantly enhance the inference speed of Vision-Language-Action (VLA) models. EVLA maintains the representational power of these models while enabling real-time performance on edge devices. We achieve this through two key innovations: 1) Eliminating the autoregressive requirement for end-effector position prediction, leading to a 7x speedup in inference, and 2) Leveraging the efficiency of Small Language Models (SLMs), demonstrating comparable training performance to larger models with significantly reduced computational demands. Our early results demonstrate that EVLA achieves comparable training characteristics to OpenVLA while offering substantial gains in inference speed and memory efficiency. We release our model checkpoints and training \href{https://github.com/kscalelabs/evla }{codebase} to foster further research.
Abstract（参考訳）: VLM(Vision-Language Models)は、ロボット工学におけるデータ不足問題に対処するための有望なアプローチとして登場し、一般化可能なビジュモータ制御ポリシーの開発を可能にしている。 OpenVLAのようなモデルは、このパラダイムの可能性を示しているが、リソース制約のあるモバイル操作システムに大規模なVLMをデプロイすることは、依然として大きなハードルである。本稿では、ビジョン・ランゲージ・アクション(VLA)モデルの推論速度を大幅に向上する新しい手法であるエッジVLA(EVLA)を紹介する。 EVLAはこれらのモデルの表現力を維持しつつ、エッジデバイス上でリアルタイムのパフォーマンスを実現している。私たちは2つの重要なイノベーションを通じてこれを達成しています。 1)エンドエフェクタ位置予測の自己回帰要求を排除し、推論の7倍のスピードアップにつながる。 2) SLM(Small Language Models)の効率を向上し, 計算要求を大幅に削減した大規模モデルに匹敵する訓練性能を示す。我々の初期の結果は、EVLAがOpenVLAに匹敵するトレーニング特性を達成し、推論速度とメモリ効率を大幅に向上させることを示した。我々は、モデルチェックポイントをリリースし、さらなる研究を促進するために \href{https://github.com/kscalelabs/evla }{codebase} をトレーニングします。

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