🔧 此外,尽管LLM能够让机器人理解“擦干洒了的咖啡”这样的指令,但从理解任务到具体执行之间,还需要将指令转化为具体的电机扭矩指令。这部分涉及到机器人的控制,理论上来说是当前人形机器人能力的瓶颈所在。数据的收集基本上是从零开始,或者部分采用Rule-based方案来应对基本场景。🌟 综上所述,尽管LLM和VLM在AI...
目前VLA 被看成是LLM/VLM的垂直领域延伸,但其技术目标(物理动作生成)、架构设计(端到端闭环)和应用场景(机器人、自动驾驶)均超出传统LLM/VLM的范畴。因此,也有人认为VLA属于多模态模型中的独立分支,而非LLM或VLM的子类。例如学术分类方面:NeurIPS等顶会将VLA归类为“具身多模态模型”,与LLM/VLM并列。这个我们无...
EMMA的核心思想是利用一个LLM专家在一个平行的文本世界中提供指导,来微调一个VLM智能体在一个视觉世界中的行为。这种跨模态的交互式模仿学习使EMMA能够快速适应视觉世界的动态,并在没有进一步指导的情况下泛化到新的任务。EMMA在视觉世界中的设计部分详细介绍了EMMA的架构、LLM专家的构建和EMMA的训练方法。EMMA的架构是...
基于注意力机制实现无需训练的视觉标记剪枝 | 大型视觉语言模型 (VLM) 在与大语言模型 (LLM) 交互时通常依赖大量的视觉token,这已被证明是低效的。最近的努力旨在通过剪枝视觉token来加速 VLM 推理。大多数现有方法基于 LLM 中的文本-视觉交叉注意力来评估视觉token的重要性。在本研究中,我们发现 LLM 中文本和视觉...
Raspberry Pi上实现本地LLM与VLM译文的运行 简介:本文将介绍如何在Raspberry Pi上运行本地的大型语言模型(LLM)和视频语言模型(VLM)译文,分析其中的技术难点,并给出实际的解决方案,同时展望该技术的未来应用趋势。 随着人工智能技术的发展,大型语言模型(LLM)和视频语言模型(VLM)在各种应用中的作用日益凸显。然而,这些...
LMDeploy:量化部署 LLM与VLM 的实效探索 简介:本文将深入探讨LMDeploy在量化部署LLM和VLM领域的实际应用,通过案例分析和前沿趋势洞察,帮助读者理解其实践意义和未来发展方向。 在人工智能与机器学习日益融入各行各业的当下,LMDeploy作为一种致力于优化大型语言模型(LLM)和视觉语言模型(VLM)部署流程的技术方案,正受到越来...
与模型架构调整相比,视觉文本数据集和LLM质量更多 -Thomas Wolf正在庆祝研究实验室发布的“开放式多峰值LLM”。 -过去一个月发生了多次发布。 相关分享 齐思头条2024/09/27「Meta发布Llama 3.2多模态模型,OpenAI领导层变动与财务亏损,OpenAI提议5GW数据中心,NVIDIA推出Llama 3.1-Nemotron-51B模型,GoogleAI发布Gemini ...
LLM/VLM 训练与工程总结项目——ml-engineering 是作者训练开源 BLOOM-176B 大模型和 IDEFICS-80B 多模态模型的经验总结,还提供了大量可以直接拿来用的代码和脚本,希望能够帮助你成功训练大型语言模型和多模态模型。项目地址 O网页链接 û收藏 22 1 ñ13 评论 o p 同时转发到我的微博...
@rohanpaul_ai 在VLM中的任务表示是模态无关的,并且可转移。 即VLM在一个共享的向量空间中编码任务,可以跨越文本和图像。 🤔 原始问题: 视觉与语言模型(VLMs)可以通过文本处理各种任务,但我们不了解它们如何在不
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