Сегодня 09 мая 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Hardware

Учёные MIT подсмотрели у больших языковых моделей ИИ эффективный метод обучения роботов

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) разработали собственный метод обучения роботов новым навыкам. Вместо стандартного набора сфокусированных данных, которые обычно используются при обучении роботов, они задействовали большие массивы данных, тем самым имитируя процесс обучения больших языковых моделей (LLM).

 Источник изображения: MIT

Источник изображения: MIT

По мнению исследователей из MIT, имитационное обучение, когда робот учится на действиях человека, выполняющего ту или иную задачу, может оказаться неэффективным при несущественном изменение окружающей обстановки. К примеру, у робота могут возникнуть трудности после обучения, если он попадёт в обстановку с другим освещением или предметами.

В своей работе исследователи задействовали разные LLM, такие как GPT-4, чтобы повысить качество обучения методом перебора данных. «В области языковых моделей все данные — это просто предложения. В робототехнике, учитывая всю неоднородность данных, если вы хотите проводить предварительное обучение аналогичным образом, то потребуется другая архитектура», — рассказал один из авторов исследования Лируй Ванг (Lirui Wang).

Исследователи разработали новую архитектуру под названием Heterogeneous Pretrained Transformers (HPT), которая объединяет информацию, получаемую от разных датчиков и из разных сред. Собираемые таким образом данные объединяются в обучаемые модели с помощью «трансформера». Конечному пользователю нужно лишь указать дизайн робота, его конфигурацию и навык, которому он должен обучиться.

«Мы мечтаем о создании универсального мозга робота, который можно было бы загрузить и использовать в своём роботе без какого-либо обучения. Пока мы находимся на ранних стадиях, но мы собираемся продолжать упорно работать и надеемся, что масштабирование приведёт к прорыву в робототехнике, как это было с большими языковыми моделями», — рассказал один из авторов исследования Дэвид Хелд (David Held).

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Сэм Альтман переобулся и теперь утверждает, что госрегулирование ИИ поставит крест на лидерстве США 2 ч.
Доставка прибудет по расписанию: курьерский экшен Death Stranding 2: On the Beach ушёл на золото за полтора месяца до релиза 5 ч.
В Telegram добавились маркетплейс подарков, публикация нескольких историй сразу и автоматический перевод в каналах 5 ч.
«Лучшая карточная игра с RPG-элементами»: с 2022 года пользователи The Witcher 3: Wild Hunt наиграли в «Гвинт» более 458 миллионов партий 6 ч.
Исследовательскую лабораторию ИИ в Meta возглавил выходец из Google DeepMind 6 ч.
Хоррор-шутер Alien: Rogue Incursion Evolved Edition отправит игроков выживать под натиском небывало хитрых ксеноморфов — трейлер и дата выхода 8 ч.
Сэм Альтман передал управление ChatGPT новому руководителю, а сам займётся исследованиями 10 ч.
Google защитит пользователей Chrome от фишинга с помощью локальной ИИ-модели Gemini Nano 10 ч.
Microsoft упростит установку приложений в Windows 11, но это может привести к засорению системы 19 ч.
Первое сюжетное дополнение к Kingdom Come: Deliverance 2 не заставит себя долго ждать — новый трейлер и дата выхода Brushes with Death 20 ч.