「見る・話す・動く」は同じ Transformer で作れる ― VLAモデルをやさしく理解する

Transformerモデルを使用して「見る」「話す」「動く」を統合するVLAモデルの仕組みを解説。入口の表現と出口の目的というキーワードを軸に、かつてのAIが専門分野ごとに分かれていたのに対し、単一の仕組みでこれらの機能を統合できる理由を説明しています。

• VLA（Vision-Language-Action）モデルは、「見る」「話す」「動く」を単一のTransformerで統合。
• 「入口の表現」をトークン列に統一し、「出口の目的」を学習タスクで切り替えることで実現。
• 画像、言語、動作データをすべてトークン化し、Transformerへの入力形式を標準化。
• LLM、VLM、VLAは、同じTransformerアーキテクチャの入口・出口を変えたバリエーションと位置づけ。
• VLAモデルにより、ロボット制御など、より高度なマルチモーダルAIの実現が可能になる。