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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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8/6/2026
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UnverifiedVLA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% similarUnverifiedLLaVA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% similarUnverifiedLoRA、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% similarUnverified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% similarUnverified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% similar
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