A Generalist Agent vs Quasi Market

Gato é o agente generalista que a DeepMind apresentou em seu artigo de pesquisa de maio de 2022 "A Generalist Agent." Uma política transformer com pesos compartilhados lida com chat, legendagem de imagens, jogos Atari e empilhamento de blocos com braço robótico real a partir do mesmo modelo. O artigo o descreve como uma política multimodal, multitarefa e multi-incorporação que escolhe se deve emitir texto, torques conjuntos, pressionamentos de botões ou outros tokens com base no contexto.

A maioria das ferramentas nessa área treina um modelo separado por domínio de tarefa. Gato, em vez disso, serializa todas as modalidades e ambientes em uma sequência plana de tokens e a processa por um transformer semelhante a um grande modelo de linguagem. Isso significa que um único checkpoint pré-treinado transita entre diálogo, visão e controle sem trocar arquiteturas.

Durante o treinamento, dados de ambientes simulados e reais se misturam com conjuntos de dados de linguagem natural e imagens, com perda mascarada para que Gato preveja apenas alvos de ação e texto. Na implantação, um prompt é tokenizado primeiro, cada nova observação é adicionada à sequência, e o modelo amostra um vetor de ação um token por vez dentro de uma janela de contexto de 1024 tokens. O blog inclui gráficos agrupados por domínio de tarefas onde o modelo pré-treinado ultrapassa os limiares de pontuação de especialistas.

O texto é direcionado mais a pesquisadores de IA e robótica do que a compradores comuns de software. Você pode ler e citar a pesquisa em deepmind.google; não há fluxo público de cadastro, nível de API ou botão de download nas páginas analisadas aqui.

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