Mae dau ddosbarth model yn cael eu cyfuno mewn sgyrsiau roboteg: modelau gweledigaeth-iaith a modelau gweledigaeth-iaith-gweithredu. Maent yn swnio'n debyg, mae'r ddau yn amlyncu delweddau a thestun, ac mae'r ddau yn dod o'r un llinach o rag-hyfforddi amlfoddol. Ond i unrhyw un sy'n ceisio defnyddio system AI sy'n symud - nid dim ond disgrifio - mae'r gwahaniaeth yn bendant. VLM vs VLA yw'r gwahaniaeth rhwng model sy'n deall golygfa a model sy'n cau'r ddolen gyda'r byd ffisegol.
Siop Cludfwyd Allweddol
- Mae VLMs yn mapio delweddau a thestun i allbynnau iaith; mae VLAs yn eu mapio i weithredoedd robotiaid.
- Ni all VLMs yrru modur, gafaelydd, nac effeithydd terfynol yn uniongyrchol.
- Mae VLAs yn ymestyn VLMs gyda thocynnau gweithredu wedi'u hyfforddi ar ddata arddangos robotiaid.
- Mae'r rhan fwyaf o bensaernïaethau VLA yn mireinio asgwrn cefn VLM ar benodau arddangos.
- Mae roboteg gradd defnyddio angen data hyfforddi arddull VLA, nid data VLM yn unig.
- Mae drysu'r ddau yn arwain at oramcangyfrif yr hyn y gall model canfyddiad ei wneud mewn cynhyrchu.
Beth yw VLM?
Mae VLM (model iaith-gwelediad) yn rhwydwaith niwral amlfoddol sy'n cymryd delweddau a thestun fel mewnbwn ac yn cynhyrchu testun neu allbynnau strwythuredig. Mae VLMs yn cael eu hyfforddi ar barau delwedd-testun ar raddfa enfawr ac yn rhagori mewn capsiynau, ateb cwestiynau gweledol, a rhesymu gweledol.
VLM: Model amlfoddol sy'n defnyddio mewnbynnau gweledigaeth ac iaith ac yn cynhyrchu allbynnau iaith neu symbolaidd, fel capsiynau, dosbarthiadau, neu gadwyni o resymu.
Mae VLMs yn bwerus — ond mae eu gofod allbwn yn symbolaidd, nid yn gorfforol. Gallant ddisgrifio beth sy'n digwydd mewn cegin, adnabod gwrthrych, neu ateb cwestiynau am olygfa. Ni allant godi unrhyw beth.
Beth yw VLA?
Mae model VLA (gweledigaeth-iaith-gweithred) yn fodel amlfoddol sy'n defnyddio mewnbynnau gweledigaeth ac iaith ac yn cynhyrchu dilyniannau gweithredu robotiaid. Mae'r gofod allbwn yn cynnwys gorchmynion modur, ystumiau effaith terfynol, neu docynnau gweithredu sy'n datgodio i signalau rheoli parhaus.
VLA: Model sylfaen robotig sy'n allyrru gweithredoedd, nid testun — tocynnau symudiad wedi'u discreteiddio fel arfer sy'n mapio i raddau rhyddid robot.
Yn un o'r papurau sylfaenol a sefydlodd y patrwm hwn, fe wnaeth RT-2 fireinio asgwrn cefn iaith-weledigaeth ar ddata arddangos robotiaid ac allbynnu tocynnau gweithredu wedi'u gwahaniaethu (DeepMind, 2023). Y trawsnewidiad allbwn hwnnw - o destun i weithred - yw'r gwahaniaeth pensaernïol cyfan.
Sut mae data hyfforddi VLM a VLA yn wahanol?
Mae data hyfforddi VLM a data hyfforddi VLA yn wahanol o ran yr hyn sydd ar ddiwedd pob enghraifft. Mae enghraifft VLM yn paru delwedd â chapsiwn neu gwestiwn-ateb. Mae enghraifft VLA yn paru delwedd â chyfarwyddyd a llwybr gweithredu sy'n seiliedig ar ymgorfforiad robot penodol.
Cyfatebiaeth ddefnyddiol: mae VLM fel dadansoddwr chwaraeon sy'n gallu disgrifio pob chwarae yn fanwl ond sydd erioed wedi dal pêl. Y VLA yw'r chwaraewr. Mae arbenigedd y dadansoddwr yn real ac yn ddefnyddiol - nid yw'n disodli ailadroddiadau trin pêl. Data hyfforddi VLA yw'r ailadroddiadau hynny: arsylwadau cydamserol, cyfarwyddiadau iaith, labeli gweithredu, a marcwyr canlyniad, wedi'u hailadrodd ar draws miliynau o benodau.
Pam na allwch chi ddefnyddio VLM ar gyfer roboteg?
Ni allwch ddefnyddio VLM yn uniongyrchol ar gyfer roboteg oherwydd nad yw'r gofod tocyn allbwn yn cyfateb i orchmynion modur. Mae VLM yn allbynnu geiriau; mae angen onglau cymal, cyflymderau effaith terfynol, neu gyflyrau gafaelydd ar robot. Y bwlch rhwng “mae'r cwpan ar y chwith” a “symudwch yr arddwrn 4cm i'r chwith a chau'r gafaelydd” yw'r bwlch y mae VLA yn ei lenwi.
Yn ymarferol, mae llawer o dimau'n mireinio VLMs yn VLAs trwy ymestyn yr eirfa allbwn gyda thocynnau gweithredu - unedau symudiad wedi'u discretio sy'n cael eu trin fel geiriau. Mae hyn yn cadw rhesymeg y VLM wrth roi ffordd iddo weithredu.
Tocyn gweithredu: Symudiad robot wedi'i ddisgreteiddio wedi'i amgodio fel cofnod geirfa y gall model ei ragweld yn yr un ffordd ag y mae'n rhagweld tocyn iaith.
Dychmygwch gwmni newydd logisteg sy'n trwyddedu VLM o ansawdd uchel ac yn tybio y gall yrru robot codi a gosod. Mae'r model yn canfod yr olygfa'n ddi-ffael, yn adrodd y cynllun cywir, ac nid yw'n cynhyrchu unrhyw orchmynion modur. Heb hyfforddiant tocynnau gweithredu, mae'r system yn aros yn sownd wrth adrodd. Ychwanegu data VLA ar ei ben yw'r hyn sy'n datgloi'r defnydd.
VLM vs VLA: ochr yn ochr
| dimensiwn | VLM | VLA |
|---|---|---|
| mewnbwn | Delweddau + testun | Delweddau + testun + (yn aml) cyflwr robot |
| Allbwn | Iaith / symbolaidd | Tocynnau gweithredu / gorchmynion modur |
| Data hyfforddi | Parau delwedd-testun | Penodau gyda llwybrau gweithredu |
| Defnyddiwch achos | Capsiynau, VQA, rhesymu | Roboteg, ymreolaeth, deallusrwydd artiffisial ymgorfforol |
| Ymgorfforiad | Dim | Wedi'i gysylltu â robot neu deulu penodol |
| Gwerthuso | Cywirdeb, BLEU, cymwynasgarwch | Llwyddiant tasgau, cyffredinoli OOD, diogelwch |
Pryd ddylech chi ddefnyddio pob un?
Defnyddiwch VLM pan fydd y dasg yn gorffen mewn disgrifiad, penderfyniad, neu ymateb testun. Defnyddiwch VLA pan fydd y dasg yn gorffen mewn gweithred gorfforol.
Mewn systemau hybrid, mae gan y ddau rôl. Mae VLMs yn trin dealltwriaeth o olygfeydd lefel uchel, sgwrs a rhesymu. Mae VLAs yn trin y rheolaeth dolen gaeedig. Mae llawer o bensaernïaeth gynhyrchu yn defnyddio VLM fel cynlluniwr a VLA fel gweithredwr - weithiau mewn dyluniadau system ddeuol sy'n cyfnewid cynrychioliadau cudd rhwng y ddau. Mae'r gwahaniaeth yn bwysig oherwydd bod angen data hyfforddi, meini prawf gwerthuso a rheolaethau ansawdd gwahanol yn sylfaenol arnynt. Shaip's gwasanaethau gweledigaeth gyfrifiadurol ac AI Corfforol mae gweithrediadau data yn cwmpasu dau ben y sbectrwm hwnnw.
Casgliad
Nid cystadleuaeth yw VLM yn erbyn VLA; mae'n rhaniad llafur. Mae'r ddau yn hanfodol ar gyfer AI ymgorfforedig, ac mae'r ddau yn dibynnu ar ddata hyfforddi sy'n cyd-fynd â'u swydd. Mae dewis y model cywir yn golygu ei baru â'r gofod allbwn cywir - a'r pentwr set ddata cywir i'w gefnogi.
Beth mae VLA yn ei olygu mewn roboteg?
Mae VLA yn sefyll am vision-language-action, dosbarth o fodel sy'n cymryd mewnbynnau gweledigaeth ac iaith ac yn allbynnu gweithredoedd robotiaid. Y gydran gweithredu yw'r nodwedd ddiffiniol — dyma sy'n gwahaniaethu VLAs oddi wrth fodelau gweledigaeth-iaith cynharach sy'n cynhyrchu allbynnau testun neu symbolaidd yn unig.
A ellir troi VLM yn VLA?
Gellir troi VLM yn VLA trwy fireinio data arddangos robotiaid gyda geirfa tocynnau gweithredu estynedig. Mae'r rhan fwyaf o VLAs modern wedi'u hadeiladu fel hyn, gan gadw rhesymu'r VLM wrth ei ddysgu i allyrru gorchmynion modur. Mae'r cam mireinio yn gofyn am setiau data o ansawdd uchel sydd wedi'u halinio â gweithredoedd, nid testun ychwanegol yn unig.
Ai VLM gyda phen gwahanol yn unig yw VLA?
Mae VLA yn fwy na VLM gyda phen gwahanol. Er bod llawer o bensaernïaethau'n rhannu'r un asgwrn cefn VLM, mae VLAs yn ychwanegu dadgodwyr gweithredu, tocynnu sy'n ymwybodol o ymgorfforiad, a swyddogaethau colled sy'n gysylltiedig â rheolaeth gorfforol. Mae rhai dyluniadau'n datgysylltu cynllunio a gweithredu i fodiwlau VLM a VLA ar wahân sy'n cyfnewid cynrychioliadau cudd.
Beth yw'r prawf VLM a VLA symlaf?
Y prawf VLM yn erbyn VLA symlaf yw gofyn beth mae'r model yn ei allbynnu. Os yw'r allbwn yn frawddeg, capsiwn, dosbarthiad, neu gadwyn o resymu, mae'r model yn VLM. Os yw'r allbwn yn orchymyn modur, ongl gymal, neu docyn gweithredu sy'n gyrru robot, mae'r model yn VLA. Gofod allbwn, nid modd mewnbwn, sy'n diffinio'r dosbarth.
A oes angen mwy o ddata ar VLAs na VLMs?
Fel arfer, mae angen data mwy strwythuredig a churadu ar VLAs na VLMs, hyd yn oed pan fo cyfanswm y tocynnau yn llai. Mae hyfforddiant VLM yn manteisio ar barau delwedd-testun swnllyd ar raddfa we. Mae hyfforddiant VLA yn gofyn am lwybrau gweithredu, aliniad iaith ar fanylder pennod, a labeli llwyddiant penodol - ac mae pob un ohonynt yn galw am biblinellau casglu ac anodi strwythuredig.
A yw meincnodau VLM yn ddefnyddiol ar gyfer gwerthuso VLA?
Mae gan feincnodau VLM ddefnydd cyfyngedig ar gyfer gwerthuso VLA. Mae cywirdeb capsiynau ac ateb cwestiynau gweledol yn mesur canfyddiad a rhesymu, nid rheolaeth. Mae gwerthuso VLA yn dibynnu ar gyfradd llwyddiant tasgau, cyffredinoli i wrthrychau ac amgylcheddau anweledig, a pherfformiad ar senarios haenedig diogelwch — metrigau nad yw unrhyw feincnod VLM yn eu cipio ar hyn o bryd.
