端到端大模型的主要优缺点

◼ 优点以VLA为例• 端到端架构VLA是一个端到端的大模型这意味着它可以简化传统上需要多个独立模块才能完成的任务流程。这不仅可以提高系统的效率还能增强其灵活性和适应性。• 泛化能力VLA具有强大的泛化能力。以谷歌DeepMind推出的RT-2为例该模型可以在新的物体、背景和环境中表现出显著改善的性能。它可以理解并响应那些在训练数据集中未曾出现过的命令并基于底层语言模型提供的思路链进行推理从而做出合理的决策。• 通用性VLA具备高度的通用性。由于它是建立在一个通用的大规模预训练基础上因此理论上几乎所有的“智能机器设备”都可以使用这套算法。无论是汽车、飞行器还是其他类型的机器人只需要经过适当的微调就能满足特定应用场景的需求。◼ 缺点• 数据来源非常有限谷歌在Mountain Village美国加州办公室的厨房里采集了17个月得到13万条数据使得其机器人在谷歌的厨房里表现可以非常好。但一旦出了这个厨房需要考察其环境泛化性它的成功率就从97%骤降到30%左右。并且这种泛化是有选择的泛化不是将其直接放到施工工地、非常嘈杂的后厨等场景中。• 推理、响应速度仍有待提升RT-2大模型中包含了谷歌上一代大模型PaLM-E它的速度只能达到13Hz对应机器人的反射弧长达0.3秒甚至1秒。