今天的大新闻让我们瞥见未来,Google 公布了 PaLM-E 具身语言模型,B 参数,将现实世界的信息通过传感器纳入语言模型,

今天的大新闻让我们瞥见未来,Google 公布了 PaLM-E 具身语言模型,B 参数,将现实世界的信息通过传感器纳入语言模型,让机器人可以连续对物体进行适应性操作。https://palm-e.github.io

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谷歌发布史上最大的视觉语言模型 PaLM-E

谷歌发布史上最大的视觉语言模型 PaLM-E 谷歌 PaLM-E 有着5620亿参数 (ChatGPT 为1750亿参数) ,结合了 PaLM-540B 语言模型与 ViT-22B 视觉模型。将现实世界的连续传感器模态直接纳入语言模型,"为AI移植眼睛"从而建立单词和感知之间的联系。 PaLM-E 直接从机器人摄像头获取原始图像数据,并根据自然语言指令进行动作规划和执行,这样就避免了人工预处理或标注数据的需要,可以端到端自主学习这些任务。 研究团队同时发现: 1. 语言模型越大,在视觉语言和机器人任务训练时就越能保持其语言能力,PaLM-E 的5620亿的参数量刚好让它保留住了几乎所有语言能力。 2. "通才AI"的正迁移能力,同时在多个任务领域训练的 PaLM-E,单任务能力相比"专精AI"显着提高。 3. 除了人机交互方面有着重大进展,团队还发现了 PaLM-E 有着诸如多模态思维链推理和多图像推理等新兴能力,在 OK-VQA 视觉问答基准测试上达成了新的 SOTA (最佳水平AI)。

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Google最新发布PaLM 2,一种新的语言模型,具有更好的多语言和推理能力,同时比其前身PaLM更节省计算资源。 PaLM 2综合了多项研究进展,包括计算最优的模型和数据规模、更多样化和多语言的数据集、以及更有效的模型架构和目标函数。 PaLM 2在多种任务和能力上达到了最先进的性能,包括语言水平考试、分类和问答、推理、编程、翻译和自然语言生成等。PaLM 2还展示了强大的多语言能力,能够处理数百种语言,并在不同语言之间进行翻译和解释。PaLM 2还考虑了负责任的使用问题,包括推理时控制毒性、减少记忆化、评估潜在的伤害和偏见等。

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