Forwarded from rizzearch
π0.5: a VLA with Open-World Generalization
so, физикал интеллиженс сделал следующую версию своей general-purpose роботик модели
в качестве модификаций над первой версией авторы объединили свои идеи в плане токенизации пространства действий и добавления иерархичности над текстовыми описаниями комманд и действий (задача “приготовить омлет” разбивается на более мелкие задачи по типу “взять прибор”, “включить плиту” и тд)
для данных они взяли еще больше материала для претрена - чтобы расшириться до адекватного перформанса в неизвестных ситуациях (новых кухнях или спальнях) - включая предикшн подтасок на основе более общей задачи, детекцию и задачи с интернета как QA & img captioning . по размеру тяжело судить, ибо авторы не раскрывают ни датасета, ни хотя бы примерные числа в некоторых местах. разве что прибавляют к открытым датасетам и свои данные (которых больше 400 часов), как это может соотноситься со скейлом от, например, нвидиа или стэнфорда - неизвестно (либо просто я невнимательный)
важный момент еще есть в комбинации обучения между действиями на уровне токенов (1) и через флоу матчинг (2) - фаст (1) позволяет модели сойтись заметно быстрее и в принципе легче тренируется, в то время как (2) на инференсе в данном сетапе авторов будет быстрее. решили это довольно прямолинейно - через гиперпараметр, который контролирует значимость флоу матчинг лосса во время обучения. начинается с 0, и затем постепенно увеличивается → мульти-модальный трансформер в начале обучения фиттится на маппинг из токена в токены, а затем и постепенно вливается консерн на непосредственное предсказание непрерывных действий. может выглядеть довольно топорно, but it works for them though
демки как обычно залипательные и прикольные, особенно момент, когда все не ломается если посреди процесса встрянет человек и что-то изменит в окружении
пока авторы назвали это версией 0.5 → можно предположить судя по размышлениям авторов, что версия 1.0 будет решать задачи о помощи во время выполнения задачи (хотя что-то такое уже было решено в Hi Robot но видимо не до конца) или большей агентности в плане меньшего количества супервайзд данных, as an example
или это будет версия 0.7 если им нравятся нейминги от антропиков
👀 link, demo, код отсутствует
so, физикал интеллиженс сделал следующую версию своей general-purpose роботик модели
в качестве модификаций над первой версией авторы объединили свои идеи в плане токенизации пространства действий и добавления иерархичности над текстовыми описаниями комманд и действий (задача “приготовить омлет” разбивается на более мелкие задачи по типу “взять прибор”, “включить плиту” и тд)
для данных они взяли еще больше материала для претрена - чтобы расшириться до адекватного перформанса в неизвестных ситуациях (новых кухнях или спальнях) - включая предикшн подтасок на основе более общей задачи, детекцию и задачи с интернета как QA & img captioning . по размеру тяжело судить, ибо авторы не раскрывают ни датасета, ни хотя бы примерные числа в некоторых местах. разве что прибавляют к открытым датасетам и свои данные (которых больше 400 часов), как это может соотноситься со скейлом от, например, нвидиа или стэнфорда - неизвестно (либо просто я невнимательный)
важный момент еще есть в комбинации обучения между действиями на уровне токенов (1) и через флоу матчинг (2) - фаст (1) позволяет модели сойтись заметно быстрее и в принципе легче тренируется, в то время как (2) на инференсе в данном сетапе авторов будет быстрее. решили это довольно прямолинейно - через гиперпараметр, который контролирует значимость флоу матчинг лосса во время обучения. начинается с 0, и затем постепенно увеличивается → мульти-модальный трансформер в начале обучения фиттится на маппинг из токена в токены, а затем и постепенно вливается консерн на непосредственное предсказание непрерывных действий. может выглядеть довольно топорно, but it works for them though
демки как обычно залипательные и прикольные, особенно момент, когда все не ломается если посреди процесса встрянет человек и что-то изменит в окружении
пока авторы назвали это версией 0.5 → можно предположить судя по размышлениям авторов, что версия 1.0 будет решать задачи о помощи во время выполнения задачи (хотя что-то такое уже было решено в Hi Robot но видимо не до конца) или большей агентности в плане меньшего количества супервайзд данных, as an example
или это будет версия 0.7 если им нравятся нейминги от антропиков
👀 link, demo, код отсутствует
❤3
tgoop.com/robotsilike/41
Create:
Last Update:
Last Update:
π0.5: a VLA with Open-World Generalization
so, физикал интеллиженс сделал следующую версию своей general-purpose роботик модели
в качестве модификаций над первой версией авторы объединили свои идеи в плане токенизации пространства действий и добавления иерархичности над текстовыми описаниями комманд и действий (задача “приготовить омлет” разбивается на более мелкие задачи по типу “взять прибор”, “включить плиту” и тд)
для данных они взяли еще больше материала для претрена - чтобы расшириться до адекватного перформанса в неизвестных ситуациях (новых кухнях или спальнях) - включая предикшн подтасок на основе более общей задачи, детекцию и задачи с интернета как QA & img captioning . по размеру тяжело судить, ибо авторы не раскрывают ни датасета, ни хотя бы примерные числа в некоторых местах. разве что прибавляют к открытым датасетам и свои данные (которых больше 400 часов), как это может соотноситься со скейлом от, например, нвидиа или стэнфорда - неизвестно (либо просто я невнимательный)
важный момент еще есть в комбинации обучения между действиями на уровне токенов (1) и через флоу матчинг (2) - фаст (1) позволяет модели сойтись заметно быстрее и в принципе легче тренируется, в то время как (2) на инференсе в данном сетапе авторов будет быстрее. решили это довольно прямолинейно - через гиперпараметр, который контролирует значимость флоу матчинг лосса во время обучения. начинается с 0, и затем постепенно увеличивается → мульти-модальный трансформер в начале обучения фиттится на маппинг из токена в токены, а затем и постепенно вливается консерн на непосредственное предсказание непрерывных действий. может выглядеть довольно топорно, but it works for them though
демки как обычно залипательные и прикольные, особенно момент, когда все не ломается если посреди процесса встрянет человек и что-то изменит в окружении
пока авторы назвали это версией 0.5 → можно предположить судя по размышлениям авторов, что версия 1.0 будет решать задачи о помощи во время выполнения задачи (хотя что-то такое уже было решено в Hi Robot но видимо не до конца) или большей агентности в плане меньшего количества супервайзд данных, as an example
или это будет версия 0.7 если им нравятся нейминги от антропиков
👀 link, demo, код отсутствует
so, физикал интеллиженс сделал следующую версию своей general-purpose роботик модели
в качестве модификаций над первой версией авторы объединили свои идеи в плане токенизации пространства действий и добавления иерархичности над текстовыми описаниями комманд и действий (задача “приготовить омлет” разбивается на более мелкие задачи по типу “взять прибор”, “включить плиту” и тд)
для данных они взяли еще больше материала для претрена - чтобы расшириться до адекватного перформанса в неизвестных ситуациях (новых кухнях или спальнях) - включая предикшн подтасок на основе более общей задачи, детекцию и задачи с интернета как QA & img captioning . по размеру тяжело судить, ибо авторы не раскрывают ни датасета, ни хотя бы примерные числа в некоторых местах. разве что прибавляют к открытым датасетам и свои данные (которых больше 400 часов), как это может соотноситься со скейлом от, например, нвидиа или стэнфорда - неизвестно (либо просто я невнимательный)
важный момент еще есть в комбинации обучения между действиями на уровне токенов (1) и через флоу матчинг (2) - фаст (1) позволяет модели сойтись заметно быстрее и в принципе легче тренируется, в то время как (2) на инференсе в данном сетапе авторов будет быстрее. решили это довольно прямолинейно - через гиперпараметр, который контролирует значимость флоу матчинг лосса во время обучения. начинается с 0, и затем постепенно увеличивается → мульти-модальный трансформер в начале обучения фиттится на маппинг из токена в токены, а затем и постепенно вливается консерн на непосредственное предсказание непрерывных действий. может выглядеть довольно топорно, but it works for them though
демки как обычно залипательные и прикольные, особенно момент, когда все не ломается если посреди процесса встрянет человек и что-то изменит в окружении
пока авторы назвали это версией 0.5 → можно предположить судя по размышлениям авторов, что версия 1.0 будет решать задачи о помощи во время выполнения задачи (хотя что-то такое уже было решено в Hi Robot но видимо не до конца) или большей агентности в плане меньшего количества супервайзд данных, as an example
или это будет версия 0.7 если им нравятся нейминги от антропиков
👀 link, demo, код отсутствует
BY Universal Autonomy Initiative
Share with your friend now:
tgoop.com/robotsilike/41