首頁 > 人工智能公司使用兩種不同的底層視覺LLM基礎模型訓練了RT-2的兩種變體：基于PaLM-E的12B參數(shù)版本和基于PaLI-X的55B參數(shù)版本。LLM在一般視覺語言數(shù)據(jù)集和機器人特定數(shù)據(jù)的混合上共同微調(diào)。該模型學習輸出機器人運動命令的向量，該向量被視為簡單的整數(shù)字符串：實際上，它是模型學習的一種新語言。最終模型能夠接受機器人工作空間的圖像和用戶命令，例如“撿起即將從桌子上掉下來的袋子”，并從中生成運動命令來執(zhí)行任務。根據(jù)人工智能公司的說法，
RT-2不僅展示了人工智能的進步如何迅速級聯(lián)到機器人技術中，還展示了對更多通用機器人的巨大前景。雖然在以人為中心的環(huán)境中啟用有用的機器人仍有大量工作要做，但RT-2向我們展示了機器人技術令人振奮的未來。
Google Robotics和人工智能公司已經(jīng)發(fā)布了幾個使用LLM進行機器人控制的系統(tǒng)。2022 年，InfoQ 報道了谷歌的 SayCan，它使用 LLM 為機器人生成高級行動計劃，以及代碼即政策，它使用 LLM 生成用于執(zhí)行機器人控制的 Python 代碼。兩者都使用純文本LLM來處理用戶輸入，視覺組件由單獨的機器人模塊處理。今年早些時候，InfoQ報道了谷歌的PaLM-E，它處理來自機器人傳感器的多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)，并輸出一系列高級動作步驟。
RT-2 建立在以前的實現(xiàn) RT-1 之上。RT系列的關鍵思想是訓練模型直接輸出機器人命令，這與以前輸出更高層次的運動抽象的努力相反。RT-2 和 RT-1 都接受任務的圖像和文本描述作為輸入。然而，雖然RT-1使用不同視覺模塊的管道來生成視覺令牌以輸入LLM，但RT-2使用單一視覺語言模型，如PaLM-E。
人工智能公司在6000多次試驗中評估了RT-2。特別是，研究人員對其緊急能力感興趣：即執(zhí)行機器人特定訓練數(shù)據(jù)中不存在的任務，但從其視覺語言預訓練中出現(xiàn)的任務。該團隊在三個任務類別上測試了RT-2：符號理解，推理和人類識別。與基線相比，RT-2實現(xiàn)了最佳基線的“超過3倍的平均成功率”。但是，該模型沒有獲得機器人訓練數(shù)據(jù)中未包含的任何物理技能。
在Hacker News關于這項工作的討論中，一位用戶評論道：
看起來這項工作仍然停留在位置/速度控制而不是阻抗控制上。這本質(zhì)上是輸出去哪里，要么是帶有控制器的閉環(huán)，要么是帶有運動規(guī)劃器的開環(huán)。這似乎大大降低了數(shù)據(jù)需求，但它感覺像是我們可以完成的任務的基本限制。機器人操縱之所以困難，是因為我們不僅需要考慮世界上正在發(fā)生的事情，還需要考慮我們的互動如何改變它以及我們需要如何對此做出反應。
雖然RT-2還沒有開源，但RT-1的代碼和數(shù)據(jù)已經(jīng)開源。
