具体语言模型的输入是多模态语句,它们交织了视觉、连续状态估计和文本输入编码。结合预训练的大型语言模型,对这些编码进行端到端训练,用于多个具体任务,包括顺序机器人操作规划、视觉问题解答和图像视频字幕描述。论文的评估表明,PaLM-E,一个单一的大型体现多模态模型,可以在多个实施例上处理来自各种观察模式的各种体现推理...
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...
PaLM-E的主要架构思想是在预训练语言模型的语言嵌入空间中注入连续的、具身的观测,如图像、状态估计或其他传感器模态。 PaLM-E是一个仅有解码器的LLM,在给定前缀或提示的情况下,自动生成文本补充。 具体方法如下,其输入形式如下: sentence is Q: What happened betweenand? 其中img1/img2是图片嵌入。输出可以是问...
计算机•刘雪峰 2023年3月6日,谷歌和柏林工业大学共同发表论文,对其已开发的PaLM-E多模态大模型的训练方法、训练环境及通用化效果进行了详细阐述。拥有的5620亿参数的PaLM-E大模型是在语言类模型PaLM(5400亿参数)和视觉类模型ViT(220亿参数)的基础上开发的。通过在预训练的语言类大模型中嵌入图像、状态、感知...
论文信息 name_en: PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model name_ch: Palm-E:具身多模态语言模型实现 paper_addr: http://arxiv.org/abs/2303.03378 date_read: 2023-03-11 date_publish: 2023-03-06 tags: [‘深度学习’,‘多模态’] ...
2023年3月6日,谷歌和柏林工业大学共同发表论文,对其已开发的PaLM-E多模态大模型的训练方法、训练环境及通用化效果进行了详细阐述。通过在预训练的语言类大模型中嵌入图像、状态、感知等多类型数据,PaLM-E模型不仅具备通用化语言能力,还能执行视觉问答、感知推理、机器操作等复杂的任务,谷歌在AI多模态大模型的训练方法...
“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。
该模型名为PaLM-E,其核心在于通过具身化(Embodied)的机器人作为辅助,将机器人的传感器数据与语言模型相结合,从而实现对复杂环境的理解与交互。以下是PaLM-E模型的关键特征和架构分析:1. 论文贡献与模型背景 - **模型基座**:PaLM-E以Google的预训练模型PaLM作为基础,构建具身化的多模态语言模型。...
2023年3月6日,谷歌和柏林工业大学共同发表论文,对其已开发的PaLM-E多模态大模型的训练方法、训练环境及通用化效果进行了详细阐述。拥有的5620亿参数的PaLM-E大模型是在语言类模型PaLM(5400亿参数)和视觉类模型ViT(220亿参数)的基础上开发的。通过在预训练的语言类大模型中嵌入图像、状态、感知等多类型数据,PaLM-E...
论文信息name_en: PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Modelname_ch: Palm-E:具身多模态语言模型实现paper_addr: http://arxiv.org/abs/2303.03378date_read: 2023-03-11date_publish: 2023-03-06tags: ['深度学习','多模态']author: Danny Driess等,谷歌code: https://palm-e.github.io ...