从Octo与TinyVLA、DeeR-VLA、3D-VLA——OpenVLA之外的VLA模型的持续升级
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内容提要
Octo模型通过多样化的机器人数据集训练策略，增强了机器人的泛化能力。与以往模型不同，Octo支持灵活微调，用户可根据新任务调整输入输出，且完全开源。其架构包括输入Tokenizers、Transformer骨干和动作头，能有效处理多种任务和数据。
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关键要点
- Octo模型通过多样化的机器人数据集训练策略，增强了机器人的泛化能力。
- Octo支持灵活微调，用户可根据新任务调整输入输出，且完全开源。
- Octo的架构包括输入Tokenizers、Transformer骨干和动作头，能有效处理多种任务和数据。
- Octo在多个体现组装的机器人数据集上训练策略，增加了训练数据集的有效规模。
- Octo的设计灵感来源于机器人模仿学习和可扩展transformer训练的最新进展。
- 获取大规模的机器人数据具有挑战性，通常需要大量的硬件和人工劳动投资。
- Octo在Open X-Embodiment数据集上进行了训练，包含约150万个机器人剧集。
- Octo的输入Tokenizers将任务定义和观察转换为通用的token序列。
- Octo的transformer骨干处理token序列，生成所需动作的readout头。
- Octo的模块化设计使得能够在微调过程中添加和删除观测或任务。
- Octo的灵活性使其成为真正的“通用”模型，能够在微调期间调整输入和输出。
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