Notice: file_put_contents(): Write of 5583 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/tgoop/post.php on line 50

Warning: file_put_contents(): Only 12288 of 17871 bytes written, possibly out of free disk space in /var/www/tgoop/post.php on line 50
DL in NLP@dlinnlp P.1750
DLINNLP Telegram 1750
Humanoid Locomotion as Next Token Prediction
arxiv.org/abs/2402.19469

В этом году с гуманоидными роботами будет жара. Авторы предлагают обучать языковую модель на сенсомоторных траекториях с роботов или из YouTube видео людей где траектории получены с помощью обратной кинематики (использовали PHALP)

Обучались на:
1. Траекториях робота который управляется классическим алгоритмом
1. Траекториях из симуляции с RL-policy
1. Человеческих motion-capture
1. YouTube видео с людьми к которым применяли обратную кинематику чтобы получить траекторию

Плюсы подхода к этому через языковое моделирование: можно обучаться на данных у которых отсутствуют некоторые модальности. Например на YouTube видосах у вас нету actions, есть только траектория. Вы просто маскируете эти отсутствующие токены и языковая модель просто делает своё дело.

Модель обученная всего на 27 часах данных может управлять роботом в городе без какого-либо дообучения 🔥

Также показали наметки scaling law, но самая большая моделька (всего 8M параметров lol) уже отходит от scaling law, так что возможно данных надо сильно больше.
🔥51👍96🦄1



tgoop.com/dlinnlp/1750
Create:
Last Update:

Humanoid Locomotion as Next Token Prediction
arxiv.org/abs/2402.19469

В этом году с гуманоидными роботами будет жара. Авторы предлагают обучать языковую модель на сенсомоторных траекториях с роботов или из YouTube видео людей где траектории получены с помощью обратной кинематики (использовали PHALP)

Обучались на:
1. Траекториях робота который управляется классическим алгоритмом
1. Траекториях из симуляции с RL-policy
1. Человеческих motion-capture
1. YouTube видео с людьми к которым применяли обратную кинематику чтобы получить траекторию

Плюсы подхода к этому через языковое моделирование: можно обучаться на данных у которых отсутствуют некоторые модальности. Например на YouTube видосах у вас нету actions, есть только траектория. Вы просто маскируете эти отсутствующие токены и языковая модель просто делает своё дело.

Модель обученная всего на 27 часах данных может управлять роботом в городе без какого-либо дообучения 🔥

Также показали наметки scaling law, но самая большая моделька (всего 8M параметров lol) уже отходит от scaling law, так что возможно данных надо сильно больше.

BY DL in NLP




Share with your friend now:
tgoop.com/dlinnlp/1750

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Avoid compound hashtags that consist of several words. If you have a hashtag like #marketingnewsinusa, split it into smaller hashtags: “#marketing, #news, #usa. Today, we will address Telegram channels and how to use them for maximum benefit. In the “Bear Market Screaming Therapy Group” on Telegram, members are only allowed to post voice notes of themselves screaming. Anything else will result in an instant ban from the group, which currently has about 75 members. Joined by Telegram's representative in Brazil, Alan Campos, Perekopsky noted the platform was unable to cater to some of the TSE requests due to the company's operational setup. But Perekopsky added that these requests could be studied for future implementation. Judge Hui described Ng as inciting others to “commit a massacre” with three posts teaching people to make “toxic chlorine gas bombs,” target police stations, police quarters and the city’s metro stations. This offence was “rather serious,” the court said.
from us


Telegram DL in NLP
FROM American