XPeng phát hành mô hình VLA Lite thế hệ hai chưng cất cho xe chạy chip Turing đơn
XPeng Motors thông báo sẽ triển khai mô hình VLA Lite thế hệ thứ hai phiên bản chưng cất vào tháng 9, bắt đầu với phiên bản G9L Max. Bản cập nhật này nhắm tới các dòng xe Max được trang bị một chip Turing đơn, giúp đồng bộ khả năng tự lái từ L2 đến L4. Việc triển khai mô hình VLA (Thị giác-Ngôn ngữ-Hành động) được chưng cất trên phần cứng biên chip đơn thể hiện bước tiến thực tế trong việc chạy AI tự lái tiên tiến trên các nền tảng hạn chế tài nguyên. Phương pháp này có thể đẩy nhanh việc áp dụng các tính năng tự lái cấp độ cao mà không cần nâng cấp phần cứng nhiều chip đắt đỏ. XPeng đạt được khả năng triển khai này nhờ sử dụng phương pháp nén token có thể học và huấn luyện chưng cất, giúp giảm số lượng token hoạt động để hiểu thị giác chất lượng cao mà không làm mất thông tin đầu vào hay dung lượng mô hình. Khi mô hình cơ sở được cải thiện, mô hình Turing VLA 2.0 Lite được chưng cất cũng nhận được các nâng cấp về hiệu suất.
## KIẾN THỨC NỀN
Mô hình VLA (Thị giác-Ngôn ngữ-Hành động) là một AI đa phương thức xử lý đầu vào thị giác và hướng dẫn ngôn ngữ để đưa ra các hành động vật lý, điều này rất quan trọng đối với robot và tự lái. Chưng cất tri thức (knowledge distillation) là một kỹ thuật học máy giúp truyền tri thức từ một mô hình lớn, phức tạp sang một mô hình nhỏ hơn, nhanh hơn để nó có thể chạy trên phần cứng có công suất thấp hơn. Nén token (token compression) giúp giảm thêm chi phí tính toán bằng cách cắt giảm hoặc hợp nhất các token dư thừa trong các mô hình lớn.