562Bの身体性マルチモーダルモデル「PaLM-E」発表、ロボットに視覚と思考を直結
研究チームが身体性マルチモーダル言語モデル「PaLM-E」を発表した。画像などのセンサー情報を直接言語モデルの埋め込み空間に注入し、最大5620億パラメータを誇る。視覚フィードバックを取り入れながら「引き出しからチップスを取って」といった複雑な長手順の作業を自律的に計画・実行できる。
研究チームが身体性マルチモーダル言語モデル「PaLM-E」を発表した。画像などのセンサー情報を直接言語モデルの埋め込み空間に注入し、最大5620億パラメータを誇る。視覚フィードバックを取り入れながら「引き出しからチップスを取って」といった複雑な長手順の作業を自律的に計画・実行できる。