Описание
PaLM-E представляет собой значительный прорыв в области искусственного интеллекта, предлагая воплощенную мультимодальную языковую модель, разработанную для преодоления разрыва между абстрактным пониманием языка и физическим взаимодействием в реальном мире. Традиционные большие языковые модели преуспевают в сложных текстовых задачах, но испытывают трудности с привязкой своих знаний к непрерывным сенсорным данным реального мира, что является критически важным требованием для таких приложений, как робототехника. PaLM-E решает эту проблему, напрямую включая такие модальности, как визуальный ввод и оценки состояния, в конвейер обработки языковой модели.
Читать далее
Основная архитектурная инновация PaLM-E заключается в методе внедрения непрерывных воплощенных наблюдений в пространство языковых эмбеддингов предварительно обученной языковой модели. Это достигается путем кодирования сенсорных данных в последовательность векторов, имеющих ту же размерность, что и эмбеддинги токенов языковой модели. Это позволяет модели обрабатывать и рассуждать о мультимодальных входных данных, включая текст, изображения и непрерывные оценки состояния, в унифицированной манере. PaLM-E построена на основе архитектуры большой языковой модели только с декодером, в частности PaLM, и расширяет ее возможности для выполнения воплощенных задач.
PaLM-E продемонстрировала выдающуюся производительность в различных задачах воплощенного рассуждения. Оценки показывают ее способность выполнять планирование последовательных манипуляций роботов, отвечать на вопросы по изображениям и генерировать подписи к ним. Единая, большая воплощенная мультимодальная модель PaLM-E может решать разнообразные задачи рассуждения в различных модальностях наблюдения и на нескольких роботизированных воплощениях. Примечательно, что она демонстрирует положительный перенос, что означает, что ее производительность улучшается за счет совместного обучения на обширных языковых, визуальных и визуально-языковых наборах данных интернет-масштаба. Самый крупный вариант, PaLM-E-562B, не только преуспевает в робототехнике, но и функционирует как универсальная модель зрения-языка, достигая передовых результатов на таких эталонных тестах, как OK-VQA, сохраняя при этом свои общие языковые возможности по мере увеличения масштаба.
Практические применения модели проиллюстрированы примерами долгосрочных роботизированных задач. PaLM-E может интерпретировать инструкции, такие как «принеси мне рисовые чипсы из ящика» или «принеси мне зеленую звезду», используя визуальную обратную связь с камеры робота для выполнения многошаговых планов. Она также может управлять роботами для сортировки блоков по цвету или выполнения задач толкания, последовательно передавая пошаговые команды низкоуровневым политикам. Кроме того, PaLM-E демонстрирует впечатляющие возможности обобщения, успешно выполняя такие задачи, как «толкни красные блоки к кофейной чашке» или «толкни зеленые блоки к черепахе», даже если эти конкретные объекты или сценарии не входили в ее прямые обучающие данные. Эта адаптивность подчеркивает ее надежное понимание и способности к рассуждению в новых ситуациях.
- КатегорияИИ-модели и LLM
- РазвёртываниеОблако
- ПлатформыВеб
Главное о PaLM-E
Воплощенная мультимодальная языковая модель
Интегрирует визуальные модальности и модальности непрерывного состояния датчиков
Привязывает язык к восприятию реального мира
Обеспечивает планирование манипуляций роботов
Поддерживает ответы на вопросы по изображениям
Способна генерировать подписи к изображениям
Демонстрирует положительный перенос обучения между доменами
Работает с различными роботизированными воплощениями
Достигает передовых результатов на OK-VQA
Сохраняет общие языковые возможности
Обрабатывает мультимодальные предложения
Авторегрессивно генерирует текстовые дополнения
Начало работы с PaLM-E
Доступ к модели: Используйте модель PaLM-E для задач воплощенного ИИ.
Ввод данных: Предоставьте мультимодальные предложения, включающие визуальные, оценки состояния и текстовые кодировки.
Обучение модели: Обучайте кодировки сквозным образом с предварительно обученной большой языковой моделью.
Выполнение задач: Разверните для планирования последовательных манипуляций роботов.
Выполнение рассуждений: Применяйте для ответов на вопросы по изображениям и генерации подписей.
Оценка производительности: Оценивайте возможности на различных задачах воплощенного рассуждения.
Интеграция с робототехникой: Используйте для управления и планирования роботов в реальном мире.
Варианты использования PaLM-E
- Манипуляции роботов
- Ответы на вопросы по изображениям
- Генерация подписей к изображениям
- Воплощенное рассуждение
- Универсальный ИИ
- Планирование в робототехнике
- Междоменное обучение
