DeeR-VLA: Dynamic Inference of Multimodal Large Language Models for Efficient Robot Execution

📄 arXiv: 2411.02359v1 📥 PDF

作者: Yang Yue, Yulin Wang, Bingyi Kang, Yizeng Han, Shenzhi Wang, Shiji Song, Jiashi Feng, Gao Huang

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-11-04

备注: 25 pages, 6 figures, NeurIPS 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出DeeR-VLA，通过动态推理高效执行机器人任务，降低MLLM计算成本。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人 多模态语言模型 动态推理 提前退出 资源优化

📋 核心要点

  1. 现有机器人MLLM推理计算量大，对机器人平台硬件要求高，难以部署。
  2. DeeR-VLA通过动态调整激活的MLLM大小，在保证性能的同时降低计算成本。
  3. 在CALVIN基准测试中，DeeR-VLA显著降低了计算成本和GPU内存占用，同时保持了性能。

📝 摘要（中文）

大型多模态语言模型(MLLM)在理解复杂语言和视觉数据方面表现出卓越的能力。这些进展激发了建立通用机器人MLLM的愿景，该模型擅长理解复杂的人类指令并完成各种具身任务。然而，由于机器人平台通常计算和内存容量有限，为实际机器人开发MLLM具有挑战性。MLLM的推理涉及存储数十亿个参数并执行大量计算，对硬件提出了很高的要求。在本文中，我们提出了一个用于机器人视觉-语言-动作模型(DeeR-VLA，简称DeeR)的动态提前退出框架，该框架根据手头的每个情况自动调整激活的MLLM的大小。该方法利用MLLM中的多出口架构，一旦激活了适合特定情况的模型大小，就允许模型终止处理，从而避免了进一步的冗余计算。此外，我们开发了新的算法，为DeeR建立提前终止标准，该标准以预定义的需求为条件，例如平均计算成本(即功耗)，以及峰值计算消耗(即延迟)和GPU内存使用。这些增强功能确保DeeR在不同的资源约束下高效运行，同时保持有竞争力的性能。在CALVIN机器人操作基准测试中，DeeR在不影响性能的情况下，将LLM的计算成本显著降低了5.2-6.5倍，将LLM的GPU内存降低了2-6倍。代码和检查点可在https://github.com/yueyang130/DeeR-VLA获得。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型多模态语言模型（MLLM）在机器人任务中展现出潜力，但其庞大的参数量和计算需求对资源受限的机器人平台构成挑战。如何在机器人平台上高效部署MLLM，在保证任务性能的同时，降低计算成本和内存占用，是本文要解决的核心问题。现有方法通常采用固定大小的MLLM，无法根据任务的复杂程度动态调整计算资源，导致资源浪费。

核心思路：DeeR-VLA的核心思路是引入动态提前退出机制，允许模型根据当前任务的复杂程度，在不同的层级提前终止推理。通过这种方式，对于简单的任务，模型可以在较浅的层级完成推理，从而避免了不必要的计算。对于复杂的任务，模型则可以继续深入推理，以保证性能。这种动态调整机制使得模型能够在资源受限的机器人平台上高效运行。

技术框架：DeeR-VLA的整体架构基于多出口的MLLM。模型在不同的层级设置了多个出口，每个出口都能够输出预测结果。一个动态推理模块负责根据当前任务的特征，决定是否提前终止推理。该模块基于预定义的资源约束（如平均计算成本、峰值计算消耗和GPU内存使用）和任务难度，学习一个提前终止策略。整体流程如下：1. 输入多模态数据（视觉和语言）；2. MLLM逐层进行推理；3. 动态推理模块评估当前层级的输出，并决定是否提前终止；4. 如果终止，则输出当前层级的预测结果；否则，继续下一层级的推理。

关键创新：DeeR-VLA的关键创新在于动态提前退出机制和提前终止标准的建立。传统的MLLM通常采用固定大小的模型进行推理，无法根据任务的复杂程度动态调整计算资源。DeeR-VLA通过引入多出口架构和动态推理模块，实现了模型大小的动态调整，从而提高了计算效率。此外，DeeR-VLA还开发了新的算法，用于建立提前终止标准，该标准以预定义的资源约束为条件，确保模型在不同的资源约束下高效运行。

关键设计：DeeR-VLA的关键设计包括：1. 多出口架构：在MLLM的不同层级设置多个出口，每个出口都能够输出预测结果。2. 动态推理模块：该模块基于预定义的资源约束和任务难度，学习一个提前终止策略。3. 提前终止标准：该标准以平均计算成本、峰值计算消耗和GPU内存使用为条件，确保模型在不同的资源约束下高效运行。4. 损失函数：采用交叉熵损失函数来训练MLLM，并引入正则化项来鼓励模型在较浅的层级进行推理。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DeeR-VLA在CALVIN机器人操作基准测试中表现出色，在不影响性能的情况下，将LLM的计算成本显著降低了5.2-6.5倍，将LLM的GPU内存降低了2-6倍。这些结果表明，DeeR-VLA能够有效地降低MLLM的计算需求，使其能够在资源受限的机器人平台上高效运行。与传统的固定大小的MLLM相比，DeeR-VLA在计算效率方面具有显著优势。

🎯 应用场景

DeeR-VLA适用于资源受限的机器人平台，例如移动机器人、无人机和小型机械臂。该技术可以应用于各种机器人任务，例如物体识别、导航、操作和人机交互。通过降低MLLM的计算成本和内存占用，DeeR-VLA使得在这些平台上部署复杂的机器人应用成为可能，从而推动机器人技术在工业、医疗、服务等领域的广泛应用。

📄 摘要（原文）

MLLMs have demonstrated remarkable comprehension and reasoning capabilities with complex language and visual data. These advances have spurred the vision of establishing a generalist robotic MLLM proficient in understanding complex human instructions and accomplishing various embodied tasks. However, developing MLLMs for real-world robots is challenging due to the typically limited computation and memory capacities available on robotic platforms. In contrast, the inference of MLLMs involves storing billions of parameters and performing tremendous computation, imposing significant hardware demands. In our paper, we propose a Dynamic Early-Exit Framework for Robotic Vision-Language-Action Model (DeeR-VLA, or simply DeeR) that automatically adjusts the size of the activated MLLM based on each situation at hand. The approach leverages a multi-exit architecture in MLLMs, which allows the model to terminate processing once a proper size of the model has been activated for a specific situation, thus avoiding further redundant computation. Additionally, we develop novel algorithms that establish early-termination criteria for DeeR, conditioned on predefined demands such as average computational cost (i.e., power consumption), as well as peak computational consumption (i.e., latency) and GPU memory usage. These enhancements ensure that DeeR operates efficiently under varying resource constraints while maintaining competitive performance. On the CALVIN robot manipulation benchmark, DeeR demonstrates significant reductions in computational costs of LLM by 5.2-6.5x and GPU memory of LLM by 2-6x without compromising performance. Code and checkpoints are available at https://github.com/yueyang130/DeeR-VLA.