PaLM-E是一种仅用于解码器的LLM,它在给定前缀或提示的情况下自动生成文本补全。称论文的模型为PaLM-E,因为论文使用PaLM(Chowdhery等人,2022)作为预训练语言模型,并使其具体化。 PaLM-E的输入包括文本和(多个)连续观察。对应于这些观察的多模态标记与文本交错,以形成多模态句子。这样一个多模态句子的例子是问:和...
本文提出的 PaML-E 除了能解决具身推理问题外,在常规的图像和文本任务领域效果也很好。 最后,本文证明了随着模型规模的增大,可以有效缓解模型在多模态微调时的灾难性遗忘问题。 2、模型结构 2.1 整体结构说明 该模型的基座是之前 google 发布的预训练模型 PaLM,然后接上机器人,也就是具身(Embodied),所以该模型的...
PaLM- E是下一代 token 预测器,它之所以被称为“PaLM- E”,是因为它基于谷歌现有的称为“PaLM”的大型语言模型(LLM)(它类似于ChatGPT背后的技术)。谷歌通过添加感官信息和机器人控制,使PaLM“具体化”。由于PaLM-E基于语言模型,它采用连续的观测数据,如图像或传感器数据,并将它们编码为与语言标记大小相...
本文介绍的PaLM-E是一种新型的通才机器人模型,基于谷歌先前发布的大语言模型 PaLM。区别于先前只依赖文本和视觉输入的将大语言模型结合机器人的工作,该篇工作通过将机器人的传感器数据编码后嵌入PaLM的输入内,来实现对具身任务的推理和训练,并保留了原先模型SOTA 的对文本和视觉强大的理解能力,从而产生了PaLM-E(其中...
在本周一,谷歌发布史上最大视觉语言模型Palm-E,AI正在以光速的发展冲击着所有行业。, 视频播放量 440、弹幕量 0、点赞数 8、投硬币枚数 2、收藏人数 5、转发人数 1, 视频作者 科技耿, 作者简介 一个学AI的设计师,随便分享点,相关视频:【prompt学习指南】ChatGPT的正确
“PaLM-E几乎拥有所有语言能力” 据谷歌和柏林工业大学的合著论文介绍,PaLM-E是一个仅有解码器的大型语言模型(LLM),在给定前缀(prefix)或提示(prompt)下,能够以自回归方式生成文本补全。其训练数据为包含视觉、连续状态估计和文本输入编码的多模式语句。
从模型规模来看,5620亿参数的PaLM-E几乎保持了它所有的语言能力。 尽管只在单个图像进行训练,但PaLM-E在多模态思维链推理和多图像推理等任务中表现出突出的能力。 在OK-VQA基准上,PaLM-E取得了新的SOTA。 测评结果 在测试中,研究人员展示了如何使用PaLM-E在两个不同实体上执行规划以及长跨度的任务。 值得注意...
PaLM-E模型应用潜力较大,商业化前景较好。AI大模型技术快速迭代,行业竞争愈发激烈。在AI大模型领域,各科技厂商能否探索出稳定、可持续的尤其是To B端的商业模式并确定合理的产业链定位将会成为下一阶段竞争的关键。数据质量和来源的广泛化与高质量是模型算法突破的重要基础条件。风险提示:技术处于发展早期,尚未形成...
- **模型类型**:PaLM-E为解码器(Decoder)模型,能够接收文本、图像和连续状态作为输入。- **多模态输入处理**:模型设计为同时处理文本、图像和机器人传感器观测到的连续状态,通过特定映射将其转换为相同的向量空间。2. 模型结构 2.1 整体结构 - **输入类型**:PaLM-E模型能够接收文本、图像、...