Wie können wir genügend Daten zur Ausbildung eines Roboters GPT sammeln?

Die Menge an Daten, die benötigt wird, um ein Robot GPT zu trainieren, könnte Jahrzehnte bis Jahrhunderte in Anspruch nehmen. In diesem Artikel beleuchten wir die Herausforderungen der Datensammlung für Robotik-Modelle und diskutieren verschiedene Strategien, um diese Daten zu generieren.

Einleitung

Es ist kein Geheimnis, dass große Sprachmodelle auf riesigen Datenmengen trainiert werden – oft mehrere Billionen Tokens. Doch die größten Roboterdatensätze sind weit davon entfernt, diese Größenordnung zu erreichen. Ein Beispiel ist das Unternehmen Physical Intelligence, das im vergangenen Jahr etwa 10.000 Stunden an Roboter-Daten gesammelt hat, um ihr erstes Grundmodell, PI0, zu trainieren. Diese Herausforderung wird oft als „Robot Data Gap“ bezeichnet, und es gibt viele Überlegungen, wie man diesen Gap schließen kann.

Die Herausforderung der Datensammlung

Eine schnelle Analyse zeigt, dass es möglicherweise zehntausende bis hunderte von tausenden Jahren dauern könnte, um genügend Daten zu sammeln. Glücklicherweise gibt es jedoch verschiedene Ansätze, um diesen Prozess zu beschleunigen:

• Skalierung von Roboterflotten
• Nutzung von Simulationsdaten
• Nutzung von menschlichen Videodaten

Diese Ansätze könnten zusammen ein vielversprechendes Bild zeichnen, da eine größere Roboterflotte zumindest genügend Daten liefern könnte, um ein effektives Modell zu trainieren.

Skalierung von Roboterflotten

Es gibt viele Roboter auf der Welt. Jährlich werden Hunderttausende von AMRs (Autonome Mobile Roboter) ausgeliefert, obwohl diese möglicherweise nicht die nützlichsten Daten produzieren. Dennoch wird prognostiziert, dass diese Zahl bis 2030 in die Millionen steigen wird. Zudem gibt es über vier Millionen Industrieroboter, die in Fabriken weltweit im Einsatz sind. Der Markt für Roboterhunde, wie die von Boston Dynamics, wächst ebenfalls rasant. Diese Roboter könnten in verschiedenen Anwendungen, von der Inspektion bis hin zu Polizeieinsätzen, eingesetzt werden.

Nutzung von Simulationsdaten

Die Verwendung von Simulationsdaten zur Ausbildung von Robotern ist ein vielversprechender Ansatz. In der Theorie könnte die Kombination von realen und simulierten Daten die benötigte Datenmenge erheblich reduzieren. Beispielsweise könnte ein Verhältnis von 10 realen Demonstrationen zu 1.000 simulierten Demonstrationen erreicht werden. Dies könnte die benötigte Zeit für die Datensammlung von 70.000 Jahren auf etwa 700 Jahre reduzieren, was immer noch viel ist, aber einen bedeutenden Fortschritt darstellt.

Integration menschlicher Videodaten

Ein weiterer vielversprechender Ansatz ist die Nutzung menschlicher Videodaten. Es gibt bereits Projekte, die Robotern Fähigkeiten durch menschliche Demonstrationen beibringen, wie zum Beispiel EgoZero, das Daten von Nutzern sammelt, die spezielle Brillen tragen. Diese Methode könnte die Effizienz der Datensammlung weiter steigern und die benötigte Zeit für die Ausbildung eines Roboters erheblich verkürzen.

Zusammenfassung der Ansätze

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Kombination aus einer großen Roboterflotte, der Nutzung von Simulationsdaten und menschlichen Videodaten eine realistische Möglichkeit darstellt, die benötigten 2 Billionen Tokens für die Ausbildung eines Roboters GPT in einem überschaubaren Zeitraum zu sammeln. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass dies ein milliardenschweres Projekt wäre, das erhebliche Investitionen erfordert.

Fazit

Die Herausforderungen bei der Datensammlung für Robotik-Modelle sind erheblich, aber nicht unüberwindbar. Mit den richtigen Strategien und Investitionen könnte es möglich sein, die benötigten Daten in einem viel kürzeren Zeitraum zu sammeln, als ursprünglich angenommen. Die Zukunft der Robotik hängt stark von unserer Fähigkeit ab, diese Daten zu generieren und effektiv zu nutzen.

Quellenliste:

• Quelle: HOW CAN WE GET ENOUGH DATA TO TRAIN A ROBOT GPT?
• Physical Intelligence Blog
• Vlas und die Robot Data Gap
• Closing the 100,000-Year Data Gap in Robotics
• Visualizing the Current Generation of Humanoid Robots