DeeR-VLA：用于高效机器人执行的多模态大语言模型的动态推理

编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2411.02359

项目地址：https://github.com/yueyang130/DeeR-VLA

本文介绍了一种名为DeeR-VLA的机器人视觉语言行动模型，该模型能够动态地调整其大小以适应不同的任务需求，并在计算和内存资源有限的情况下实现高效的推理。

作者通过设计一个多出口架构，使得模型能够在特定情况下自动终止处理，从而避免了进一步的冗余计算。此外，作者还开发了一些新的算法，用于确定DeeR的早期退出标准，以便根据预定义的需求（如平均计算成本、峰值计算消耗和GPU内存使用）进行操作。

实验结果表明，在CALVIN机器人操纵基准测试中，DeeR成功降低了LLM的计算成本和GPU内存使用量，同时保持了良好的性能。

论文方法

1.1 方法描述

本文提出的动态机器人多层感知机（dynamic robotic multi-layer perceptron，MLLM）是一种能够处理连续动作序列的深度强化学习模型。该模型使用了perceiver网络结构，并引入了一个动态调整网络架构的动作头（action head），以更好地捕捉时间序列中的动态信息。此外，该模型还采用了随机采样策略来训练模型，以减少训练与推断之间的差异。

1.2 方法改进

为了解决动态调整网络架构导致的训练与推断之间不一致的问题，本文提出了一个定制化的训练算法。具体来说，作者在训练过程中采用了两种随机采样策略：一种是均匀地从1到N中选择一个出口索引，另一种是在两个相邻的时间窗口内分别选择一个出口索引。这些采样策略使得模型能够在不同的出口上有效地捕获特征，并且可以更好地模拟实际场景中的行为模式。此外，为了确保每个激活大小的MLLM都能够产生适合预测动作的特征，作者还在模型中引入了辅助损失函数。

1.3 解决的问题

本文提出的动态机器人多层感知机模型能够处理连续动作序列，并且具有较高的鲁棒性和泛化能力。通过引入动态调整网络架构的动作头和随机采样策略，该模型能够更好地适应不同的任务需求，并且能够自适应地调整网络结构以提高性能。同时，辅助损失函数的引入也有助于提高模型的稳定性和准确性。总之，该模型为解决复杂环境下的连续动作序列问题提供了一种新的解决方案。

论文实验

本文主要介绍了使用 DeeR 模型对机器人政策的效率提升，并通过多个对比实验来验证其有效性。具体来说，作者进行了以下四个方面的实验：

1）主要结果实验：在 CALVIN 长期多任务语言控制基准测试中，训练单一模型并调整终止阈值以达到不同计算预算下的平均成功长度，结果显示 DeeR 在所有设置下都能显著降低 LLM 的计算成本；

2）对比实验：将 DeeR 与最新的 SOTA 方法和传统的 imitation learning 方法进行比较，结果显示 DeeR 相较于其他方法具有更好的性能表现；

3）解决阈值实验：利用贝叶斯优化解决阈值问题，在低数据环境和泛化到未见过的情况下的效果特别好；

4）可扩展性实验：将 DeeR 应用于更大规模的 OpenFlamingo 9B 基础模型上，结果显示 DeeR 能够有效地减少计算量和峰值 FLOPS 和内存消耗。

其中，主要结果实验中的评估指标为平均成功长度，而对比实验中的评估指标则包括成功率、FLOPS 和 GPU 内存等。在每个实验中，作者都提供了详细的实验结果和分析，以便读者更好地理解 DeeR 模型的有效性和优越性。

方法创新点

DeeR是一种基于动态神经网络的方法，它通过动态配置MLPM的大小来适应机器人在不同情况下的需求。这种方法的主要创新点在于引入了多个中间出口，使得当机器人遇到较容易的情况时，可以通过激活较小的模型获得正确的行动，避免了浪费计算资源。此外，DeeR还采用了新颖的算法来确定早期终止标准，并设计了一个定制化的训练方法来提高机器人的控制性能。

未来展望

尽管DeeR已经在模拟环境中取得了良好的效果，但它仍然需要进一步的研究来实现在真实环境中的应用。例如，如何根据实际情况调整DeeR的早期终止标准以及如何优化视觉编码器等都是值得研究的问题。此外，DeeR还可以与其他技术结合使用，如强化学习和自适应控制，以进一步提高机器人的性能。