待验证50% 置信解决方案精确时间
微调VLA模型时通常采用分层学习率策略：视觉编码器使用极小学习率或冻结，语言模型层使用中等学习率，动作专家使用较大学习率
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/6
首次发现
来源
相关事实
待验证VLA模型将视觉感知、语言理解与动作生成统一在单一模型框架内，训练高度依赖大规模高质量人类操作演示数据74% 相似待验证LLaVA的训练分为两个阶段：第一阶段是预训练对齐（冻结视觉编码器和语言模型，仅训练投影层），第二阶段是指令微调（解冻语言模型进行端到端训练）73% 相似待验证LoRA、QLoRA等参数高效微调技术只训练少量适配参数而非全量权重，可在消费级GPU上完成训练70% 相似待验证余弦退火（Cosine Annealing）学习率调度策略在LoRA训练中尤为适用，训练初期高学习率快速捕捉特征、后期收缩防止过拟合70% 相似待验证通过LoRA等轻量化微调技术，可以用少量特定数据对模型进行定向训练，生成特定类型内容70% 相似
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