論文の概要: Spec-VLA: Speculative Decoding for Vision-Language-Action Models with Relaxed Acceptance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22424v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 07:04:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.049009
• Title: Spec-VLA: Speculative Decoding for Vision-Language-Action Models with Relaxed Acceptance
• Title（参考訳）: Spec-VLA: アクセプタンスを緩和したビジョンランゲージ・アクションモデルのための投機的デコーディング
• Authors: Songsheng Wang, Rucheng Yu, Zhihang Yuan, Chao Yu, Feng Gao, Yu Wang, Derek F. Wong,
• Abstract要約: この研究は、Vision-Language-Action(VLA)モデルを高速化するために設計されたSDフレームワークであるSpec-VLAを紹介する。 生成速度を向上させるために,VLAモデルのアクショントークンで表される相対距離を利用して,受理を緩和する効果的な機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.47568622830058
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-Language-Action (VLA) models have made substantial progress by leveraging the robust capabilities of Visual Language Models (VLMs). However, VLMs' significant parameter size and autoregressive (AR) decoding nature impose considerable computational demands on VLA models. While Speculative Decoding (SD) has shown efficacy in accelerating Large Language Models (LLMs) by incorporating efficient drafting and parallel verification, allowing multiple tokens to be generated in one forward pass, its application to VLA models remains unexplored. This work introduces Spec-VLA, an SD framework designed to accelerate VLA models. Due to the difficulty of the action prediction task and the greedy decoding mechanism of the VLA models, the direct application of the advanced SD framework to the VLA prediction task yields a minor speed improvement. To boost the generation speed, we propose an effective mechanism to relax acceptance utilizing the relative distances represented by the action tokens of the VLA model. Empirical results across diverse test scenarios affirm the effectiveness of the Spec-VLA framework, and further analysis substantiates the impact of our proposed strategies, which enhance the acceptance length by 44%, achieving 1.42 times speedup compared with the OpenVLA baseline, without compromising the success rate. The success of the Spec-VLA framework highlights the potential for broader application of speculative execution in VLA prediction scenarios.
• Abstract（参考訳）: Vision-Language-Action(VLA)モデルは、Visual Language Models(VLM)の堅牢性を活用することで、大幅に進歩した。 しかしながら、VLMsの重要なパラメータサイズと自己回帰(AR)復号性は、VLAモデルにかなりの計算要求を課している。 Speculative Decoding (SD) は、効率的なドラフト作成と並列検証を組み込むことで、Large Language Models (LLMs) の高速化に有効であることを示したが、VLAモデルへの適用は未検討のままである。 この研究は、VLAモデルを高速化するために設計されたSDフレームワークであるSpec-VLAを導入している。 動作予測タスクの難しさとVLAモデルの欲求的復号化機構のため,VLA予測タスクへの高度なSDフレームワークの直接適用は,若干の速度改善をもたらす。 生成速度を向上させるために,VLAモデルのアクショントークンで表される相対距離を利用して,受理を緩和する効果的な機構を提案する。 様々なテストシナリオにわたる実験結果からSpec-VLAフレームワークの有効性が確認され、さらに分析によって提案手法が44%向上し、OpenVLAベースラインと比較して1.42倍のスピードアップを実現し、成功率を損なうことなく、提案手法の影響を裏付ける。 Spec-VLAフレームワークの成功は、VLA予測シナリオにおける投機的実行の広範な適用の可能性を強調している。

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