评估表明,PaLM-E是一个单一大型具身多模态模型,可以在多个实例上处理来自各种观察模态的各种具身推理任务,并且进一步表现出正向迁移结果:该模型受益于跨互联网规模语言、视觉和视觉语言领域的各种联合训练。最大型版本 PaLM-E-562B 具有 562B 参数,除了接受机器人任务训练外,还是视觉语言通才,在OK-VQA上具有最先进的...
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...
语言模型越大,在视觉语言与机器人任务的训练中,保持的语言能力就越强。 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...
1)各模态的编码器和 PaLM 一起训练,同时更新参数;2)考虑到 LLM 在给定合适的提示(prompt)时能够表现出很好的推理能力,可以“冻结(freeze)”LLM,只训练与模态相关的编码器。 训练数据集:多种数据的混合 完整的 PaLM-E 训练数据集包含数十个子训练集,涉及视觉、语言和具身数据。PaLM-E进行跨任务的联合训练,其...
本周一,来自谷歌与柏林工业大学的人工智能研究人员小组推出了一个多模态具象化视觉语言模型 (VLM),它的名字叫做 PaLM-E,该模型的参数规模达到了 5620 亿个,里面集成了用于控制机器人的视觉与语言。研究人员声称,这是有史以来规模最大的 VLM,无需重新训练即可执行各种任务。根据谷歌的说法,只需要给 PalM-E ...
迁移学习的核心思想是利用源领域任务学到的知识和特征,来改善目标领域任务的学习性能。迁移学习的能力是训练通才模型的关键之一,也是通过视觉和文本模型来训练具身智能的关键之一。PaLM-E为训练通才模型提供了新的范式。 实验表明PaLM-E的架构设计和训练方法展现出了强大的迁移学习的能力,联合训练不同任务的数据集相较于...
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上的探索已经...
语言模型越大,在视觉语言与机器人任务的训练中,保持的语言能力就越强。 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。
语言模型越大,在视觉语言与机器人任务的训练中,保持的语言能力就越强。 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。
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),所以该模型的名字为 PaLM-E(PaLM + Embodied)。既然基座是 PaLM 模型,那么该模型就是 Decoder 模型。 模型PaLM-E 的输入有三种类型:文本、图像、连续状态(来自于机器人的各种传感器的观测结果)。输入中的连续状态和输入中...