Nvidia, Robot Eğitim Verilerini 125 Kat Ucuzlatan Flora Modelini Yayınladı

Nvidia, robotik sistemlerin eğitimi için kritik öneme sahip video verilerini etiketleme sürecini hızlandıran ve maliyetleri düşüren Flora adlı yeni veri motorunu açık kaynaklı olarak kullanıma sundu. Şirketin GEAR araştırma laboratuvarı tarafından geliştirilen bu sistem, bir saatlik robotik eğitim videosunun etiketleme maliyetini 88 dolardan 72 sente kadar indirebildiğini iddia ediyor.

Robotik modellerin eğitilmesi için videoların üç temel aşamada etiketlenmesi gerekiyor: eylemlerin zamanlamasının belirlenmesi, adım adım ilerleme puanlaması ve görevin başarıyla tamamlanıp tamamlanmadığının yargılanması. Mevcut araçlar genellikle bu görevlerden sadece birini yerine getirirken, Flora üçünü de kapsıyor. Sistem, ince ayar yapılmış üç farklı Qwen3.5 modelinden oluşuyor. 9B parametreli model videoları eylem segmentlerine ayırırken, 27B parametreli modeller bu eylemleri bağlamsal olarak tanımlıyor ve ödül sinyalleri üretiyor.

İlginizi çekebilir · Yapay ZekâGünlük Yaşamı Dönüştüren Yeni Nesil Yapay Zeka Giyilebilir Cihazları

Nvidia'nın paylaştığı verilere göre, sistem RoboRewardBench testlerinde rakiplerine kıyasla hata tespitinde %27,8 daha başarılı sonuçlar verdi. Özellikle görevin kısmen tamamlandığı durumlarda, diğer modeller başarısızlıkları gözden kaçırırken, bu yeni motor hatalı adımların %53,3'ünü yakalayabiliyor. Testlerde 50 videoluk bir örneklemde, GPT-6 Astra'nın saatlik 88,50 dolarlık maliyetine karşılık, Flora'nın 72 centlik bir maliyetle benzer veya daha iyi sonuçlar verdiği belirtiliyor.

Şirket, bu sistemi halihazırda kendi GR00T modellerinin eğitiminde kullanıyor ve günde 200.000 saate kadar videoyu 512 adet GB300 GPU üzerinde işliyor. Modeller, geliştiricilerin erişimine açık bir şekilde Hugging Face üzerinden paylaşıldı. Nvidia bu hamlesiyle, donanım ekosistemini güçlendirmeyi ve geliştiricilerin kendi robotik veri setlerini daha kolay ölçeklendirmesini sağlamayı hedefliyor.