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...
在第4节中,我们描述了如何将 PaLM 540B 的无流水线训练扩展到两个 TPU v4 Pod 上的6144个芯片,并在模型FLOPs利用率方面实现了非常高的效率,观察吞吐量相对于理论最大吞吐量的利用率为46.2%,硬件FLOPs利用率为57.8%。 • 规模扩大带来的持续改进 - 在第6节中,我们评估了 PaLM 在数百个自然语言、代码和数...
CogVLM 是一个强大的开源视觉语言模型(VLM)。CogVLM-17B 拥有 100 亿视觉参数和 70 亿语言参数。Co...
palm-e.pdf大型语言模型已经被证明可以完成复杂的任务。然而,在现实世界中实现一般推理,例如机器人问题,提出了接地(grounding)的挑战。 作者提出了具身语言模型,以直接将现实世界的连续传感器模态纳入语言模…