Apple Machine Learning Research
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将多模态大型语言模型嵌入到动作中
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了多模态大型语言模型（MLLMs）在不同动作空间中的有效嵌入，以利用其多模态知识。通过统一架构和动作空间适配器，我们发现连续动作中的学习标记化提供了足够的建模精度，而离散动作与MLLM原生输出对齐效果最佳。研究涵盖了七种动作空间适配器在五个环境中的114个任务。
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关键要点
- 多模态大型语言模型（MLLMs）在多个领域展示了广泛的能力，包括具身人工智能。
- 研究旨在将MLLM有效嵌入不同的具身形式及其相关的动作空间，以利用其多模态知识。
- 通过统一架构和动作空间适配器，研究了多种方法的通用性。
- 对于连续动作，学习标记化提供了足够的建模精度，能在下游任务中取得最佳表现。
- 对于离散动作，将这些动作与MLLM的原生输出标记空间进行语义对齐可获得最佳性能。
- 研究涵盖了七种动作空间适配器在五个环境中的114个任务。
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延伸问答
多模态大型语言模型（MLLMs）在什么领域展示了能力？
MLLMs在多个领域展示了广泛的能力，包括具身人工智能。
研究中使用了多少种动作空间适配器？
研究涵盖了七种动作空间适配器。
如何提高连续动作的建模精度？
通过学习标记化可以提高连续动作的建模精度。
离散动作与MLLM的输出如何对齐以获得最佳性能？
离散动作需要与MLLM的原生输出标记空间进行语义对齐。
研究中涉及了多少个环境和任务？
研究涵盖了五个环境中的114个任务。
研究的主要目标是什么？
研究的主要目标是将MLLM有效嵌入不同的具身形式及其相关的动作空间。
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