論文の概要: Finetuning Vision-Language-Action Models Requires Fewer Layers Than You Think

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.20246v2
• Date: Sat, 20 Jun 2026 12:01:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-24 16:10:14.942264
• Title: Finetuning Vision-Language-Action Models Requires Fewer Layers Than You Think
• Title（参考訳）: ファインチュニング・ビジョン・ランゲージ・アクション・モデル(動画)
• Authors: Gia-Binh Nguyen, Trong-Bao Ho, Thien-Loc Ha, Khoa Vo, Philip Lund Møller, Quang T. Nguyen, Long Dinh, Tung M. Luu, Tuan Dam, Vu Duong, Trung Le, Nghi D. Q. Bui, Minh Vu, Tran Nguyen Le, An Thai Le, Ngan Le, Daniel Sonntag, James Zou, Jan Peters, Duy M. H. Nguyen, Ngo Anh Vien,
• Abstract要約: 巨大なビデオロボットデータセットで事前訓練されたビジョンランゲージ・アクション(VLA)モデルは、ロボット操作に革命をもたらした。 様々な物理的軌道で訓練されているにもかかわらず、それらは重層的な表現の冗長性を示す。 完全にトレーニング不要な構造圧縮パイプラインを導入します。 この合理化されたアーキテクチャの下流での微調整により、トレーニング時間が40～50%削減され、最大30%高速なリアルタイム推論が可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.01990826833761
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision-Language-Action (VLA) models pre-trained on massive video-robot datasets have revolutionized robotic manipulation, yet their multi-billion parameter architectures impose prohibitive computational burdens during downstream fine-tuning and real-time inference. In this work, we reveal a highly non-trivial architectural characteristic of these continuous control foundation policies (e.g., pi_0, GR00T-N1.5): despite being trained on diverse physical trajectories, they exhibit severe layer-wise representational redundancy. To exploit this, we introduce a structural compression pipeline that is entirely training-free, bypassing the need of existing methods to load full-scale models to learn optimized token reductions or dynamic layer selectors. Instead, using only a single forward pass via Centered Kernel Alignment to identify redundant layer features, we remove twin layers to permanently compress the model depth by up to 50% across both the VLM backbone and the continuous control policy head. Downstream fine-tuning of this streamlined architecture yields a dual acceleration benefit: a 40-50% reduction in training time and up to 30% faster real-time inference, while matching or exceeding full-scale base model performance. We comprehensively validate our method across three simulation benchmarks (LIBERO, RoboCasa, SimplerEnv) and 10 diverse real-world manipulation tasks across 4 unique robotic embodiments. These results prove that advanced VLAs require significantly fewer layers than previously assumed, offering a highly compute-efficient paradigm for scalable robot learning.
• Abstract（参考訳）: 大規模なビデオロボットデータセットで事前トレーニングされたVLA(Vision-Language-Action)モデルは、ロボット操作に革命をもたらしたが、そのマルチビリオンパラメータアーキテクチャは、下流の微調整とリアルタイムの推論において、不当な計算負担を課している。 本研究では,これらの連続制御基盤方針(例えば, pi_0, GR00T-N1.5)の非自明なアーキテクチャ特性を明らかにする。 これを活用するために、最適化トークン削減や動的層セレクタを学習するために、フルスケールモデルをロードする既存の手法を回避し、完全にトレーニング不要な構造的圧縮パイプラインを導入する。 代わりに、Centered Kernel Alignment経由の1つのフォワードパスのみを使用して冗長層の特徴を識別し、VLMバックボーンと連続制御ポリシーヘッドの両方でモデル深さを最大50%圧縮するツイン層を除去する。 トレーニング時間を40-50%削減し、リアルタイム推論を最大30%高速化すると同時に、フルスケールのベースモデルのパフォーマンスをマッチングまたは超過する。 我々は,3つのシミュレーションベンチマーク(LIBERO,RoboCasa,SimplerEnv)と,4つのユニークなロボットエボディメントにまたがる10の現実世界操作タスクを総合的に検証した。 これらの結果は、先進的なVLAが以前想定していたよりもはるかに少ないレイヤーを必要とすることを証明し、スケーラブルなロボット学習に高い計算効率のパラダイムを提供する。

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