OAT 만나보기: 로봇 공학 세계에 LLM-스타일 스케일링과 유연한 언제든 추론을 가져다주는 새로운 액션 토크나이저

로봇들이 GPT-3 시대로 진입하고 있습니다. 연구자들은 오랫동안 로봇을 대규모 언어 모델 (LLM)을 구동하는 자기 회귀(AR) 모델을 사용하여 훈련하려고 노력해왔습니다. 모델이 문장에서 다음 단어를 예측할 수 있다면 로봇 팔의 다음 움직임도 예측할 수 있어야 합니다. 그러나 기술적 한계가 있었습니다.

LeRobot를 활용한 엔드 투 엔드 로보틱스 학습을 위한 코딩 가이드: PushT 데이터셋에서 행동 복제 정책 훈련, 평가 및 시각화

이 튜토리얼에서는 Hugging Face의 LeRobot 라이브러리를 사용하여 PushT 데이터셋에서 행동 복제 정책을 훈련하고 평가하는 방법을 단계별로 안내합니다. Google Colab 환경 설정부터 필요한 종속성 설치, LeRobot의 통합 API를 통해 데이터셋을 로드하는 과정을 진행합니다. 그리고 간결한 시각 모터 정책을 설계합니다.