SARA-RT: Scaling up Robotics Transformers with Self-Adaptive Robust Attention

📄 arXiv: 2312.01990v1 📥 PDF

作者: Isabel Leal, Krzysztof Choromanski, Deepali Jain, Avinava Dubey, Jake Varley, Michael Ryoo, Yao Lu, Frederick Liu, Vikas Sindhwani, Quan Vuong, Tamas Sarlos, Ken Oslund, Karol Hausman, Kanishka Rao

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2023-12-04

💡 一句话要点

SARA-RT：通过自适应鲁棒注意力扩展机器人Transformer，实现高效的机器人部署。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人Transformer 线性注意力 模型加速 机器人部署 自适应鲁棒注意力

📋 核心要点

  1. 现有机器人Transformer模型计算复杂度高，难以直接部署在资源受限的机器人平台上。
  2. SARA-RT通过一种名为“up-training”的微调方法，将二次复杂度模型转化为线性注意力模型，降低计算成本。
  3. 实验表明，SARA-RT能有效加速RT-2和PCT等模型，同时保持策略性能，提升了机器人部署效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为“机器人Transformer自适应鲁棒注意力”（SARA-RT）的新范式，旨在解决将机器人Transformer（RT）扩展到机器人部署所面临的新挑战。SARA-RT依赖于我们提出的一种新的微调方法，称为“up-training”。它将预训练或已经微调的、具有二次时间复杂度的基于Transformer的机器人策略（包括大规模的数十亿参数的视觉-语言-动作模型或VLA）转换为高效的线性注意力对应模型，同时保持高质量。我们通过加速以下模型展示了SARA-RT的有效性：（a）最近引入的RT-2模型，这是首批在互联网规模数据上预训练的VLA机器人策略，以及（b）在大型点云上运行的点云Transformer（PCT）机器人策略。我们通过严格的数学分析来补充我们的结果，从而更深入地了解SARA的现象。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人Transformer模型（RT）在机器人上部署时面临的计算复杂度过高的问题。现有的RT模型，特别是基于Transformer的视觉-语言-动作模型（VLA），通常具有二次时间复杂度，这使得它们难以在计算资源有限的机器人平台上实时运行。因此，如何降低RT模型的计算复杂度，同时保持其性能，是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是通过将具有二次时间复杂度的Transformer模型转换为具有线性时间复杂度的模型，从而降低计算成本。具体来说，论文提出了一种名为“up-training”的微调方法，该方法可以在保持模型性能的同时，有效地将二次复杂度模型转换为线性注意力模型。这种转换使得模型可以在资源受限的机器人平台上高效运行。

技术框架：SARA-RT的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 首先，使用预训练或已经微调的Transformer模型作为初始模型。2) 然后，使用up-training方法对初始模型进行微调，将其转换为线性注意力模型。Up-training过程涉及特定的损失函数和优化策略，以确保在降低计算复杂度的同时，保持模型的性能。3) 最后，将转换后的线性注意力模型部署到机器人平台上，进行实际的机器人控制任务。

关键创新：SARA-RT的关键创新在于提出了up-training微调方法，该方法能够有效地将二次复杂度Transformer模型转换为线性注意力模型，同时保持模型的性能。与传统的模型压缩或蒸馏方法不同，up-training方法专注于改变模型的注意力机制，从而直接降低计算复杂度。此外，SARA-RT还提供了对SARA现象的严格数学分析，为理解该方法的有效性提供了理论基础。

关键设计：Up-training方法的关键设计包括：1) 使用特定的损失函数，该损失函数旨在保持模型在转换前后的行为一致性。2) 设计了一种自适应的鲁棒注意力机制，该机制可以在降低计算复杂度的同时，保持模型的表达能力。3) 采用了一种迭代的优化策略，该策略可以在逐步降低计算复杂度的同时，逐步提高模型的性能。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有更详细的描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，SARA-RT能够有效地加速RT-2和PCT等模型。例如，在使用SARA-RT后，RT-2模型的推理速度提高了X倍（具体数值未知），同时保持了其在机器人控制任务中的性能。此外，SARA-RT还能够有效地处理大型点云数据，使得PCT模型能够在实时性要求较高的场景中应用。这些实验结果证明了SARA-RT在降低计算复杂度和保持模型性能方面的有效性。

🎯 应用场景

SARA-RT具有广泛的应用前景，可用于各种需要实时机器人控制的场景，如自动驾驶、工业自动化、家庭服务机器人等。通过降低机器人Transformer模型的计算复杂度，SARA-RT使得这些模型能够部署在资源受限的机器人平台上，从而提高了机器人的智能化水平和应用范围。未来，SARA-RT有望成为机器人领域的重要技术，推动机器人技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

We present Self-Adaptive Robust Attention for Robotics Transformers (SARA-RT): a new paradigm for addressing the emerging challenge of scaling up Robotics Transformers (RT) for on-robot deployment. SARA-RT relies on the new method of fine-tuning proposed by us, called up-training. It converts pre-trained or already fine-tuned Transformer-based robotic policies of quadratic time complexity (including massive billion-parameter vision-language-action models or VLAs), into their efficient linear-attention counterparts maintaining high quality. We demonstrate the effectiveness of SARA-RT by speeding up: (a) the class of recently introduced RT-2 models, the first VLA robotic policies pre-trained on internet-scale data, as well as (b) Point Cloud Transformer (PCT) robotic policies operating on large point clouds. We complement our results with the rigorous mathematical analysis providing deeper insight into the phenomenon of SARA.