Она позволяет роботам осваивать новые навыки с одного примера за 3-12 секунд
Американский стартап Generalist AI показал GEN-1.5 — модель, которая учит роботов новым действиям без месяцев тренировок. Роботу достаточно один раз увидеть, как выполняется задача, чтобы тут же попытаться ее повторить — даже если объекты, положение или условия изменились.
Ключевая способность модели называется «обучение с одного примера» (one-shot learning). Чтобы освоить новый навык — снять крышку с банки, расстегнуть молнию на пенале или достать купюры из кошелька, — GEN-1.5 хватает 3–12 секунд видеозаписи демонстрации. Никакого дообучения и обновления весов не требуется: модель просто «удерживает» пример в контексте объемом 30 секунд и мгновенно применяет его к новой ситуации. В компании это называют «физическим промптингом» — по аналогии с текстовыми подсказками для языковых моделей вроде GPT.
Именно с GPT-3 разработчики и сравнивают свое достижение: несколько лет назад та же способность — решать задачи по паре примеров без переобучения — стала неожиданным прорывом для языковых моделей. Теперь, по словам создателей GEN-1.5, нечто похожее происходит и в робототехнике впервые в таком масштабе.
На тесте из десяти разноплановых задач одноразовая демонстрация в среднем дает 59% успешных попыток. Если же добавить короткое дообучение — всего 1–10 шагов градиентного спуска на 5 минутах записи (около 50 повторов), — точность вырастает до 83%. Для сравнения, прежним моделям для похожего результата требовались тысячи шагов обучения и часы размеченных данных.
Источник: hi-tech.mail.ru