MIT’nin yeni geliştirdiği eğitim modeli, büyük dil modellerinin (LLM) geniş veri kullanımını taklit ederek robotlara yeni beceriler kazandırmayı hedefliyor. Geleneksel yöntemlerin aksine, bu model belirli ve dar kapsamlı veri setlerine bağlı kalmak yerine, geniş ve çok çeşitli veri havuzlarına dayanıyor. Bu geniş veri yaklaşımı, robotların farklı çevre koşullarına ve beklenmedik durumlara daha iyi adapte olabilmesi için önemli bir avantaj sağlıyor.
MIT, büyük dil modeliyle robotlara yeni beceriler kazandırıyor
Standart taklit öğrenme yöntemleri, robotların bir görevi yaparken bir bireyi izleyerek öğrenmesine dayanır. Ancak, ortamdaki ufak değişiklikler veya yeni engeller gibi küçük zorluklarla karşılaşıldığında, robotlar uyum sağlamakta zorlanabilir. MIT araştırmacıları, GPT-4 gibi büyük dil modellerinden ilham alarak, robotik alanda da bu tür geniş veri temelli bir yaklaşım geliştirmeyi amaçladı.
Araştırma ekibi, Heterojen Ön Eğitimli Transformerlar (HPT) olarak adlandırdıkları yeni bir mimariyi tanıttı. HPT, farklı sensörlerden ve çeşitli ortamlardan gelen bilgileri bir araya getiriyor. Bu modelde, farklı kaynaklardan elde edilen veriler, büyük bir transformer modeli aracılığıyla işlenerek eğitimde kullanılıyor. Transformer ne kadar büyük olursa, sonuçlar o kadar başarılı oluyor.
Robotlara, yapıları, konfigürasyonları ve istenen görev bilgileri girildiğinde bu model, görevi yerine getirebilmeleri için gerekli verileri kullanarak onları eğitiyor. Carnegie Mellon Üniversitesi’nde doçent olan David Held, bu araştırmanın nihai hedefinin, robotlar için eğitim gerektirmeyen “evrensel bir robot beyni” geliştirmek olduğunu belirtti. Held, büyük dil modellerinde olduğu gibi, robot politikalarının ölçeklendirme yoluyla önemli bir gelişim kaydedebileceğini umuyor.
Bu çalışma, Toyota Araştırma Enstitüsü (TRI) tarafından da finanse edildi. TRI, geçtiğimiz yıl TechCrunch Disrupt etkinliğinde robotların gece boyunca eğitim almasını sağlayan bir yöntemi tanıtmıştı. TRI, ayrıca, robot öğrenim araştırmalarını Boston Dynamics’in donanımı ile birleştiren bir iş birliğine imza atarak robot teknolojilerinde çığır açacak gelişmelere imza atmayı hedefliyor.