إتقان الروبوتات ذات الموارد المحدودة: استراتيجيات ضبط دقيق مخصص للمجال لـ LoRA
يعد دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ونماذج الرؤية واللغة (VLMs) في الروبوتات الصناعية واعدًا بتحول جذري في الأتمتة. ومع ذلك، لا يزال هناك عائق كبير يتمثل في ندرة بيانات التدريب عالية الجودة والمخصصة للمجال في بيئات التصنيع واللوجستيات. على عكس تطبيقات الذكاء الاصطناعي الموجهة للمستهلكين التي تستفيد من مجموعات بيانات الإنترنت الضخمة، غالبًا ما تتعامل الروبوتات الصناعية مع آليات خاصة، وبروتوكولات تجميع فريدة، وسيناريوهات خطرة نادرًا ما يتم رقمنتها على نطاق واسع. وتعد طرق الضبط الدقيق التقليدية، التي تقوم بتحديث جميع معاملات النموذج، مكلفة من الناحية الحسابية وعرضة للنسيان الكارثي على هذه المجموعات الصغيرة من البيانات.