RT-2
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Google DeepMind
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 28 July 2023
- Autoren
- Anthony Brohan, Noah Brown, Justice Carbajal, Yevgen Chebotar, Xi Chen, Krzysztof Choromanski, Tianli Ding, Danny Driess, Avinava Dubey, Chelsea Finn, Pete Florence, Chuyuan Fu, Montse Gonzalez Arenas, Keerthana Gopalakrishnan, Kehang Han, Karol Hausman, Alexander Herzog, Jasmine Hsu, Brian Ichter, Alex Irpan, Nikhil Joshi, Ryan Julian, Dmitry Kalashnikov, Yuheng Kuang, Isabel Leal, Lisa Lee, Tsan…
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Robotics
- Aufgabe
- Robotic manipulation
- Basis-Modell
- PaLI-X
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Parameter
- 55B
- Trainingsdaten
- tokens
"We train two specific instantiations of RT-2 that leverage pre-trained VLMs: (1) RT-2-PaLI-X is built from 5B and 55B PaLI-X (Chen et al., 2023a), and (2) RT-2-PaLM-E is built from 12B PaLM-E (Driess et al., 2023)." 55B and 12B have similar overall performance
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Unreleased
- Training-Code
- Unreleased
no model weights or training code releases are mentioned https://robotics-transformer2.github.io/
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Grundmodell
- Yes
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 3,009
"We compare our method to multiple state-of-the-art baselines that challenge different aspects of our method. All of the baselines use the exact same robotic data... Here, on average, both instantiations of RT-2 perform similarly, resulting in ∼2x improvement over the next two baselines, RT-1 and MOO, and ∼6x better than the other baselines" Top10 recent paper from Sebastian Sartor 2025-05-14
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
RT-2 wurde veröffentlicht von Google DeepMind, im Land aufgezeichnet als United States of America, während July 2023. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Robotics, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet robotic manipulation.
Anstatt von Grund auf neu trainiert zu werden, ist es abgeleitet von PaLI-X. Das ist der übliche Weg, wie ein spezialisiertes Modell hergestellt wird.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Wie es trainiert wurde
Das Einschlusskriterium: sOTA improvement.
Antworten
RT-2 — Häufige Fragen
RT-2— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
RT-2— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
RT-2— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 55B. "We train two specific instantiations of RT-2 that leverage pre-trained VLMs: (1) RT-2-PaLI-X is built from 5B and 55B PaLI-X (Chen et al., 2023a), and (2) RT-2-PaLM-E is built from 12B PaLM-E (Driess et al., 2023)." 55B and 12B have similar overall performance. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
RT-2— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Google DeepMind, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
RT-2— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in July 2023. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
RT-2— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Robotics, und wird als Bewältigung der Aufgabe von robotic manipulation. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
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