如图是LM-Nav的具身指令跟从例子:系统将目标环境中的一组原始观测值和自由形式的文本指令(左)作为输入,使用三个预训练的模型推导出可操作的规划:用于提取地标的大语言模型(LLM)、用于落地的视觉和语言模型(VLM)以及用于执行的视觉导航模型(VNM);这使LM-Nav能够在复杂环境中完全根据视觉观察(右)遵循文本指令,而无...
尤其重要的是,该系统内的预训练语言和视觉语言模型的泛化能力非常强大,从而使机器人理解并执行更为复杂的高级指令。 近日,相关论文以《LM-Nav:具有大型预训练语言、视觉和动作模型的机器人导航系统》(LM-Nav: Robotic Navigation with Lar...
近日,相关论文以《LM-Nav:具有大型预训练语言、视觉和动作模型的机器人导航系统》()为题发表在 arXiv 上,美国加州大学伯克利分校和波兰华沙大学一起参与了研究。 图|LM-Nav 系统的概述:(a)视觉导航模型 VNM;(b)大型语言模型 LLM;(c)视觉和语言模型;(d)图像搜索算法通过分布推导通过目的地图像的最佳路线;(e)...
尤其重要的是,该系统内的预训练语言和视觉语言模型的泛化能力非常强大,从而使机器人理解并执行更为复杂的高级指令。 近日,相关论文以《LM-Nav:具有大型预训练语言、视觉和动作模型的机器人导航系统》(LM-Nav: Robotic Navigation with Large Pre-Trained Models of Language, Vision, and Action)为题发表在 arXiv ...
近日,相关论文以《LM-Nav:具有大型预训练语言、视觉和动作模型的机器人导航系统》(LM-Nav: Robotic Navigation with Large Pre-Trained Models of Language, Vision, and Action)为题发表在arXiv上,美国加州大学伯克利分校和波兰华沙大学一起参与了研究。
处理后的视觉和语言标记输入到大型语言模型(LLM)中,该模型根据输入的图像和文本生成诊断文本描述。 比如诊断尘肺病,使用一个文本分词器和图像编码器来处理数据,然后让LLM根据视觉标记和文本信息一起工作,生成更准确的诊断描述。 更准确的诊断描述,主要是因为它不仅仅看图像,还听文字。
邹博士说:“自2017年以来,基于Transformer架构的预训练大模型在自然语言处理、图像、视觉等多个AI领域取得了比传统AI技术更先进的水平。特别是在一些下游任务中大模型展现出强大的泛化能力,尤其是在一些大型参数模型中甚至涌现出强大的学习能力、理解能力和推理能力。在这个背景下,主流人工智能技术也从传统的判别式AI向生...
多用途大语言模型SynthIA-7B-v1.3:可用于教学、写作等多领域 SynthIA-7B-v1.3是一款拥有七十亿参数的大型语言模型,经过Orca风格数据训练,可执行多种任务,包括文本生成、语言翻译、创作原创内容和提供深入问题回答。 项目网址:https://huggingface.co/migtissera/SynthIA-7B-v1.3 ...
LM-Nav: 基于预训练大语言模型,视觉和行动的机器人导 Dhruv Shah†β , Błaz˙ej Osin´ski†βω , Brian Ichterγ , Sergey Levineβγ β加州大学伯克利分校,华沙大学,谷歌的机器人实验室 摘要: 机器人导航的目标条件策略可以在大型、无注释的数据集上训练,提供了对现实世界设置的良好泛化。然而,...
如图5所示,视觉编码器由传感器编码部分和BEV解码器组成,传感器编码部分分别对图像和激光雷达输入进行编码,BEV解码器融合图像和点云特征以生成视觉标记,然后将其传递到语言模型。值得注意的是,通过添加额外的预测头,对视觉编码器进行感知任务的预训练,然后冻结编码器以供大型语言模型稍后使用。