RT-2: व्हिजन-लँग्वेज-ॲक्शन मॉडेल वेबवरील ज्ञान रोबोट नियंत्रणात कसे रूपांतरित करतात

RT-2 व्हिजन-लँग्वेज-ॲक्शन मॉडेल समजून घेणे

RT-2 व्हिजन आणि टेक्स्ट इनपुटमधून रोबोटिक ॲक्शनच्या एंड-टू-एंड अंदाजाला अनुमती देऊन, टोकन म्हणून ॲक्शन आउटपुट समाविष्ट करून व्हिजन-लँग्वेज मॉडेलचा विस्तार करते. हे VLA आर्किटेक्चर रोबोट ॲक्शनला भाषिक मॉडेलच्या शब्दसंग्रहाचा भाग मानते, ज्यामुळे व्हिजन, भाषा आणि ॲक्शन स्पेसचे अखंड एकत्रीकरण होते. RT-2: व्हिजन-लँग्वेज-ॲक्शन मॉडेल वेबवरील ज्ञान Ro मध्ये रूपांतरित करतात

त्याच्या केंद्रस्थानी, RT-2 ट्रान्सफॉर्मर-आधारित आर्किटेक्चर वापरते, जसे की PaLM-540B किंवा PaLI-X, ViT सारख्या व्हिजन एन्कोडरसह इमेज इनपुटवर प्रक्रिया करण्यासाठी एकत्रित केले जाते. ब्रिज किंवा RoboNet सारख्या स्त्रोतांकडून रोबोटिक ट्रॅजेक्टरी डेटासोबत वेब-स्केल डेटासेटवर सह-फाइन-ट्यूनिंग करून, RT-2 इंटरनेटचे ज्ञान प्रत्यक्ष रोबोट नियंत्रणात रूपांतरित करते. ही पद्धत उल्लेखनीय सामान्यीकरण प्राप्त करते, RT-1 च्या तुलनेत न पाहिलेल्या वस्तू आणि वातावरणांना हाताळण्यात 2x पेक्षा जास्त सुधारणा दर्शवितात. RT-2: व्हिजन-लँग्वेज-ॲक्शन मॉडेल वेबवरील ज्ञान Ro मध्ये रूपांतरित करतात

RT-2 मध्ये ॲक्शन्स-ॲज-टोकन्सची शक्ती

RT-2 मधील ॲक्शन्स-ॲज-टोकन्स दृष्टिकोन क्रांतिकारी आहे. रोबोट ॲक्शन-जसे की संयुक्त वेग किंवा एंड-इफेक्टर पोझिशन-ला भाषिक मॉडेलच्या शब्दसंग्रहातील टोकन म्हणून दर्शवून, RT-2 वेब-स्केल ज्ञानाचे प्रत्यक्ष नियंत्रणात अखंड हस्तांतरण करण्यास अनुमती देते. हे मल्टी-रोबोट उपयोजनांसाठी स्केलेबिलिटी वाढवते, ज्यामुळे रोबोटिक्स कंपन्यांना त्यांचे फ्लीट्स ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी हे आदर्श बनते. ग्राउंडेड डीकोडिंग: ग्राउंडेड मॉडेलसह टेक्स्ट जनरेशन मार्गदर्शन करणे

उदाहरणार्थ, चेन-ऑफ-थॉट प्रॉम्प्टिंगद्वारे, RT-2 जटिल कार्यांसाठी तर्क वाढवते, ज्यामुळे रोबोट प्रशिक्षण डेटामध्ये न पाहिलेल्या नवीन क्रिया करण्यास सक्षम होतात. हे रोबोटिक कार्यांसाठी एआय प्रशिक्षण साठी विशेषतः फायदेशीर आहे, जिथे वेब डेटावरून सिमेंटिक संबंध समजून घेण्यासारख्या उदयोन्मुख क्षमता सुधारित उपायांकडे नेऊ शकतात. ओपन एक्स-एम्बोडमेंट: रोबोटिक लर्निंग डेटासेट आणि RT-X मॉडेल

दर्शविल्याप्रमाणे, RT-2 न पाहिलेल्या वस्तूंशी संबंधित सूचना हाताळू शकते, विस्तृत इंटरनेट डेटासेटमधून पूर्व-प्रशिक्षित ज्ञानाचा लाभ घेते. यामुळे विस्तृत कार्य-विशिष्ट डेटाची आवश्यकता कमी होते, ज्यामुळे रोबोटिक्स स्टार्टअपसाठी डेटा संकलन खर्च 90% पर्यंत कमी होतो. RT-X: ओपन एक्स-एम्बोडमेंट मॉडेल

उदयोन्मुख क्षमता आणि वास्तविक-जगातील अनुप्रयोग

RT-2 चा सर्वात रोमांचक पैलू म्हणजे त्याची रोबोटिक्समधील उदयोन्मुख क्षमता. यामध्ये मल्टी-स्टेप रिझनिंगचा समावेश आहे, जसे की साधनांचा तात्पुरता वापर करणे किंवा खेळण्याला ओळखण्यासाठी 'विलुप्त डायनासोर' सारख्या सिमेंटिक संकल्पना समजून घेणे. अशा क्षमता मॉडेलच्या विविध वेब डेटावरील प्रशिक्षणातून उद्भवतात, ज्यामुळे रोबोट्सना नवीन वातावरणाशी जुळवून घेता येते. गुगल डीपमाइंडचे नवीन एआय रोबोट्स नियंत्रित करू शकते

व्यावहारिक दृष्टीने, RT-2 80% पर्यंत यश दरासह मजबूतता दर्शवते. रोबोटिक्स ऑपरेटर्ससाठी, याचा अर्थ औद्योगिक सेटिंग्जमध्ये सुधारित उत्पादकता, कार्याcompletion दरांमध्ये 2-3x वाढ दर्शविणारी अंतर्दृष्टी. याव्यतिरिक्त, प्रशिक्षणासाठी मानवी टेलीऑपरेशनवरील अवलंबित्व कमी करून, RT-2 सारखी VLA मॉडेल कार्यक्षमता सुधारतात आणि परिचालन खर्च कमी करतात. गुगल डीपमाइंडने RT-2 चा अनावरण केला, रोबोटसाठी एक परिवर्तनकारी एआय मॉडेल

1. पायरी 1: विस्तृत ज्ञानासाठी वेब-स्केल टेक्स्ट आणि इमेजवर पूर्व-प्रशिक्षण.
2. पायरी 2: ॲक्शन एकत्रीकरणासाठी ब्रिजसारख्या रोबोटिक डेटासेटसह सह-फाइन-ट्यून.
3. पायरी 3: उदयोन्मुख कौशल्य चाचणीसाठी वास्तविक-जगातील परिस्थितीत तैनात करा.

या क्षमता रोबोटिक्स एआय उपयोजनातील आरओआय देखील वाढवतात, कारण रोबोट्स डायनॅमिक वातावरणाशी जुळवून घेतात, हार्डवेअर अपयश कमी करून आणि वर्धित अनुकूलतेद्वारे 6-12 महिन्यांत परतावा मिळवतात. चेन ऑफ थॉट प्रॉम्प्टिंग मोठ्या भाषिक मॉडेलमध्ये तर्क काढते

डेटा कार्यक्षमता आणि प्रशिक्षण पद्धती

RT-2 चे प्रशिक्षण इंटरनेट डेटावर मोठ्या प्रमाणावर पूर्व-प्रशिक्षणाचा लाभ घेते, रोबोटिक डेटासेटसह फाइन-ट्यून केलेले. हे VLA मॉडेलमधील डेटा कार्यक्षमता महागड्या वास्तविक-जगातील टेलीऑपरेशनची आवश्यकता कमी करते, वेब स्क्रॅपिंग आणि सिम्युलेशनद्वारे कार्यक्षम डेटा संकलनास समर्थन देते.

रोबोटिक्स कंपन्यांसाठी, हे स्केलेबल एआय प्रशिक्षणात रूपांतरित होते, जिथे लहान रोबोट-विशिष्ट डेटासेट फाइन-ट्यूनिंगसाठी पुरेसे आहेत, जे जलद प्रोटोटाइपिंगद्वारे त्वरित आरओआय देतात.

इष्टतम परिणामांसाठी RT-2 सह टेलीऑपरेशन एकत्रित करणे

RT-2 ला विस्तृत डेटाची आवश्यकता कमी करत असताना, उच्च-गुणवत्तेच्या रोबोटिक डेटासेटसाठी टेलीऑपरेशन महत्त्वपूर्ण आहे. AY-Robots सारखे प्लॅटफॉर्म रोबोट टेलीऑपरेशन सर्वोत्तम पद्धती प्रदान करतात, 24/7 डेटा संकलनासाठी रोबोट्सना ऑपरेटरच्या जागतिक नेटवर्कशी जोडतात.

ऑपरेटर रोबोट डेटा संकलनात कमाईची क्षमता द्वारे स्पर्धात्मक दर मिळवू शकतात, तर कंपन्यांना व्यावहारिक कार्यप्रवाहांचा फायदा होतो जे RT-2 सारख्या एआय मॉडेलसह टेलीऑपरेशन एकत्रित करतात.

रोबोट ऑपरेटिंग सिस्टम (ROS) आणि स्केल एआय सारखे डेटा लेबलिंग प्लॅटफॉर्म हे एकत्रीकरण वाढवतात, डेटा कार्यक्षमता आणि मॉडेल मजबूतता सुनिश्चित करतात.

मर्यादा आणि भविष्यातील दिशा

त्याच्या सामर्थ्या असूनही, RT-2 मध्ये उच्च-गुणवत्तेच्या रोबोटिक डेटावरील अवलंबित्व आणि स्पष्ट नियोजनाशिवाय दीर्घ-क्षितिज कार्यांमधील आव्हानांसह मर्यादा आहेत. भविष्यातील कार्यात इनर मोनोलॉग सारख्या मॉडेलमधील मॉड्यूल चांगल्या नियोजनासाठी समाविष्ट केले जाऊ शकतात.

असे असले तरी, RT-2 स्केलेबल रोबोट एआय प्रशिक्षण साठी मार्ग मोकळा करते, विशेषत: सतत डेटा परिष्करणासाठी टेलीऑपरेशनसह एकत्रित केल्यास.

रोबोटिक्स उपयोजनांसाठी आरओआय विश्लेषण

RT-2 सारख्या VLA मॉडेलमध्ये गुंतवणूक केल्याने महत्त्वपूर्ण परतावा मिळू शकतो. न पाहिलेल्या वातावरणाशी जुळवून घेण्यास सक्षम करून, ते पुनर्प्रशिक्षण खर्च कमी करते आणि कार्यक्षमतेत सुधारणा करते.

स्टार्टअपसाठी, याचा अर्थ जलद पुनरावृत्ती आणि उपयोजन, टेलीऑपरेशन आणि एआय एकत्रीकरण साठी साधनांद्वारे समर्थित.

निष्कर्ष: RT-2 सह रोबोट नियंत्रणाचे भविष्य

वेब ज्ञानाला रोबोट नियंत्रणात रूपांतरित करण्याची RT-2 ची क्षमता रोबोटिक्समध्ये एका नवीन युगाची सुरुवात करते. त्याच्या VLA आर्किटेक्चर, ॲक्शन्स-ॲज-टोकन्स आणि उदयोन्मुख क्षमतांसह, ते रोबोटिक्स संशोधक, एआय अभियंते, कंपन्या आणि ऑपरेटर्सना नवकल्पनांसाठी शक्तिशाली साधने प्रदान करते.

AY-Robots मध्ये, आम्ही RT-2 ला आमच्या टेलीऑपरेशन प्लॅटफॉर्ममध्ये एकत्रित करण्यास उत्सुक आहोत जेणेकरून आपल्याला रोबोट ऑपरेटर्ससाठी व्यावहारिक कार्यप्रवाह साध्य करण्यात मदत होईल. आजच आपल्या रोबोटिक्स एआयला ऑप्टिमाइझ करणे सुरू करा.

RT-2 मध्ये VLA आर्किटेक्चर समजून घेणे

VLA आर्किटेक्चर, किंवा व्हिजन-लँग्वेज-ॲक्शन मॉडेल, रोबोटिक्स एआयमधील एक महत्त्वपूर्ण दृष्टीकोन दर्शवते. त्याच्या केंद्रस्थानी, RT-2 व्हिजन आणि भाषिक प्रक्रिया ॲक्शन जनरेशनसह एकत्रित करते, ज्यामुळे रोबोट्सना वेब-स्केल डेटावरून प्राप्त झालेल्या जटिल सूचनांचे अर्थ लावता येतात आणि त्यावर कृती करता येते. हे आर्किटेक्चर PaLM-E सारख्या मागील मॉडेलवर आधारित आहे, जे विस्तृत इंटरनेट डेटासेटवरून वास्तविक-जगातील रोबोटिक नियंत्रणात ज्ञानाचे अखंड हस्तांतरण सक्षम करते.

VLA आर्किटेक्चरमधील एक महत्त्वाचे नविन म्हणजे संवेदी इनपुटचे एकत्रीकरण. कॅमेऱ्यांमधील व्हिजन डेटा नैसर्गिक भाषिक वर्णनांसोबत प्रोसेस केला जातो, ज्यामुळे कृती करण्यायोग्य आउटपुट तयार होतात. हे मल्टीमॉडल एकत्रीकरण विस्तृत कार्य-विशिष्ट प्रशिक्षणाशिवाय विविध कार्ये हाताळण्यासाठी मॉडेलची क्षमता वाढवते, जसे की RT-2 वरील डीपमाइंड ब्लॉग पोस्ट मध्ये तपशीलवार वर्णन केले आहे.

• इमेज समजून घेण्यासाठी व्हिजन ट्रान्सफॉर्मरचे फ्यूजन
• सिमेंटिक रिझनिंगसाठी भाषिक मॉडेल
• ॲक्शन टोकेनायझर जे रोबोट हालचालींसाठी अंदाजांचे मॅपिंग करतात
• वेब ज्ञानाचा लाभ घेणारी स्केलेबल प्रशिक्षण पाइपलाइन

हे आर्किटेक्चर वापरून, RT-2 सामान्यीकरणामध्ये उत्कृष्ट कार्यप्रदर्शन साध्य करते, ज्यामुळे ते स्केलेबल रोबोट एआय प्रशिक्षणासाठी आदर्श बनते. संशोधकांनी नोंदवले आहे की अशा मॉडेलमुळे मॅन्युअल डेटा संकलनाची आवश्यकता कमी होते, ज्यामुळे VLA मॉडेलमध्ये डेटा कार्यक्षमता सुधारते.

ॲक्शन्स-ॲज-टोकन्स: एक मुख्य यंत्रणा

ॲक्शन्स-ॲज-टोकन्स दृष्टिकोन RT-2 च्या कार्यक्षमतेसाठी महत्त्वाचा आहे. ॲक्शनला स्वतंत्र घटक मानण्याऐवजी, RT-2 त्यांना भाषिक मॉडेलच्या शब्दसंग्रहामध्ये टोकन म्हणून एन्कोड करते. हे मॉडेल टेक्स्ट तयार करते त्याच पद्धतीने ॲक्शनच्या क्रमांचा अंदाज लावण्यास अनुमती देते, जसे की मूळ RT-2 पेपर मध्ये शोधले आहे.

ही पद्धत रोबोटिक्समध्ये उदयोन्मुख क्षमता सुलभ करते, ज्यामुळे रोबोट्सना स्पष्टपणे प्रशिक्षित नसलेली नवीन कार्ये करता येतात. उदाहरणार्थ, वेब डेटावरून शिकलेल्या साध्या ॲक्शनची साखळी बांधल्याने जटिल वर्तन होऊ शकते, जसे की अमूर्त वर्णनांवर आधारित वस्तू क्रमवारी लावणे.

रोबोट नियंत्रणासाठी फायदे

ॲक्शन्स-ॲज-टोकन्स लागू केल्याने वेब ज्ञानावरून रोबोट नियंत्रण वाढते, ज्यामुळे एआयला अब्जावधी ऑनलाइन उदाहरणांमधून काढता येते. हे हस्तांतरण शिक्षण प्रतिमान रोबोटिक कार्यांसाठी एआय प्रशिक्षणासाठी महत्त्वपूर्ण आहे, ज्यामुळे पारंपारिक पद्धतींशी संबंधित वेळ आणि खर्च कमी होतो.

उदयोन्मुख क्षमता आणि वास्तविक-जगातील अनुप्रयोग

RT-2 उदयोन्मुख क्षमता दर्शवते, जिथे मॉडेल त्याच्या प्रशिक्षण डेटाच्या पलीकडे कौशल्ये दर्शवते. उदाहरणार्थ, ते ऑब्जेक्ट ॲफॉर्डन्सबद्दल तर्क करू शकते किंवा चेन-ऑफ-थॉट प्रॉम्प्टिंग मधील तंत्रांनी प्रेरित होऊन मल्टी-स्टेप प्लॅनिंगसाठी विचार साखळी बांधू शकते.

या क्षमता व्यावहारिक ॲप्लिकेशनसाठी दरवाजे उघडतात, ज्यात टेलीऑपरेशन सिस्टमसह एकत्रीकरणाचा समावेश आहे. मानवी देखरेखेखाली एआय एकत्रित करून, ऑपरेटर कार्यक्षम कार्य अंमलबजावणीद्वारे रोबोटिक्स एआय उपयोजनामध्ये उच्च आरओआय साध्य करू शकतात.

3. सारख्या प्लॅटफॉर्मद्वारे विविध डेटासेट गोळा करा.
6. मधील स्केलेबल फ्रेमवर्क वापरून मॉडेल प्रशिक्षित करा.
7. रोबोट टेलीऑपरेशनमधील सर्वोत्तम पद्धतींचे पालन करून, फाइन-ट्यूनिंगसाठी टेलीऑपरेशन एकत्रित करा.
8. कार्यप्रदर्शन आणि आरओआय मोजण्यासाठी वास्तविक-जगातील परिस्थितीत तैनात करा.

RT-2 मध्ये VLA आर्किटेक्चर समजून घेणे

RT-2 मधील VLA (व्हिजन-लँग्वेज-ॲक्शन) आर्किटेक्चर वेब ज्ञानावरून रोबोट नियंत्रणामध्ये एक महत्त्वपूर्ण झेप दर्शवते. व्हिजन आणि भाषिक मॉडेलला ॲक्शन आउटपुटसह एकत्रित करून, RT-2 रोबोट्सना विस्तृत इंटरनेट डेटावरून प्राप्त झालेल्या जटिल सूचनांचे अर्थ लावण्यास आणि त्यावर कृती करण्यास सक्षम करते. हे आर्किटेक्चर PaLM-E आणि इनर मोनोलॉग मॉडेलसारख्या पूर्ववर्तींवर आधारित आहे, जे ज्ञानाच्या अखंड हस्तांतरणास अनुमती देते.

त्याच्या केंद्रस्थानी, VLA आर्किटेक्चर टोकनाइज्ड ॲक्शन तयार करण्यासाठी नैसर्गिक भाषिक प्रॉम्प्टसोबत व्हिज्युअल इनपुटवर प्रक्रिया करते. हा ॲक्शन्स-ॲज-टोकन्स दृष्टिकोन रोबोट हालचालींना भाषिक मॉडेलच्या शब्दसंग्रहाचा भाग मानतो, ज्यामुळे स्केलेबल रोबोट एआय प्रशिक्षण वाढते.

RT-2 सह रोबोटिक्समधील उदयोन्मुख क्षमता

RT-2 वेब-स्केल डेटासेटवर प्रशिक्षणातून उद्भवणाऱ्या रोबोटिक्समधील उदयोन्मुख क्षमता दर्शवते. यामध्ये रंग किंवा आकारानुसार वस्तू क्रमवारी लावण्यासारख्या कार्यांसाठी चेन-ऑफ-थॉट रिझनिंगचा समावेश आहे, जसे की चेन ऑफ थॉट प्रॉम्प्टिंग मध्ये शोधले आहे. रोबोट्स आता न पाहिलेल्या परिस्थितींमध्ये सामान्यीकरण करू शकतात, ज्यामुळे VLA मॉडेलमध्ये डेटा कार्यक्षमता सुधारते.

• वेब इमेजवरून सुधारित ऑब्जेक्ट ओळख, विशेष प्रशिक्षण डेटाची आवश्यकता कमी करते.
• उदयोन्मुख मल्टी-स्टेप प्लॅनिंग, रोबोट्सना स्पष्ट प्रोग्रामिंगशिवाय नवीन कार्ये हाताळण्यास सक्षम करते.
• भाषिक-आधारित निर्णय घेण्याद्वारे वर्धित सुरक्षा, डायनॅमिक वातावरणात त्रुटी कमी करते.

टेलीऑपरेशन आणि एआय एकत्रीकरणासह RT-2 एकत्रित केल्याने ऑपरेटरना रोबोट्सना दूरस्थपणे मार्गदर्शन करण्यास अनुमती मिळते, तर मॉडेल रिअल-टाइममध्ये शिकते. RT-X मॉडेल मधील सर्वोत्तम पद्धती कार्यक्षम डेटा संकलनावर जोर देतात, ज्यामुळे रोबोटसाठी एआय प्रशिक्षण डेटा वाढतो.

रोबोटिक्स एआय उपयोजनामध्ये आरओआय

RT-2 तैनात केल्याने मॅन्युअल प्रोग्रामिंग खर्च कमी करून रोबोटिक्स एआय उपयोजनामध्ये भरीव आरओआय मिळतो. एमआयटी टेक्नॉलॉजी रिव्ह्यू नुसार, संस्था 50% पर्यंत जलद कार्य अनुकूलन साध्य करू शकतात, ज्यामुळे उच्च उत्पादकता मिळते.

रोबोट टेलीऑपरेशन सर्वोत्तम पद्धतींमध्ये असलेल्यांसाठी, RT-2 कार्यक्षम कार्यप्रवाहासाठी ब्रिज डेटासेट सारख्या साधनांसह एकत्रित होते. हे केवळ ऑपरेशन्स सुव्यवस्थित करत नाही तर फ्रीलांस टेलीऑपरेशन भूमिकेद्वारे रोबोट डेटा संकलनात कमाईची क्षमता देखील उघड करते.

रोबोट ऑपरेटर्ससाठी व्यावहारिक कार्यप्रवाह

ऑपरेटर उच्च-गुणवत्तेचा डेटा गोळा करण्यासाठी टेलीऑपरेशनसाठी साधने जसे की RoboNet मधील साधने वापरू शकतात. एका सामान्य कार्यप्रवाहात प्रारंभिक टेलीऑपरेशन सत्रांनंतर एआय फाइन-ट्यूनिंगचा समावेश असतो, जसे की RT-2 अभ्यासात तपशीलवार वर्णन केले आहे.

1. सुसंगत हार्डवेअरसह टेलीऑपरेशन इंटरफेस सेट करा.
2. विविध वातावरणात विविध ॲक्शन डेटा गोळा करा.
3. गोळा केलेल्या डेटासेट वापरून VLA मॉडेल फाइन-ट्यून करा.
4. उदयोन्मुख क्षमतांसाठी तैनात करा आणि निरीक्षण करा.

हा दृष्टीकोन रोबोट ऑपरेटर्ससाठी व्यावहारिक कार्यप्रवाह सुनिश्चित करतो, कार्यक्षमता वाढवतो आणि रोबोट नियंत्रणासाठी व्हिजन-लँग्वेज मॉडेल प्रगतीशी जुळवून घेतो.