Google đã phát triển một mô hình học tập mới, quy mô lớn nhằm cải thiện hiệu suất tổng thể của robot và khả năng thực hiện các tác vụ phức tạp và trừu tượng hơn cũng như xử lý các yêu cầu phức tạp từ con người. Được gọi là PaLM-SayCan, nghiên cứu Google-Everyday Robots sử dụng PaLM - hoặc Mô hình ngôn ngữ Pathways - trong một mô hình học tập bằng robot.
'Nỗ lực này là lần triển khai đầu tiên sử dụng mô hình ngôn ngữ quy mô lớn để lập kế hoạch cho một robot thực sự. Nó không chỉ giúp mọi người có thể giao tiếp với robot trợ giúp thông qua văn bản hoặc giọng nói mà còn cải thiện hiệu suất tổng thể của robot, 'gã khổng lồ công nghệ cho biết trong một bài đăng trên blog.
Ngày nay, robot nói chung tồn tại trong môi trường công nghiệp và được mã hóa cẩn thận cho các nhiệm vụ hẹp. Điều này khiến họ không thể thích nghi với sự khó đoán của thế giới thực.
Vincent Vanhoucke, Trưởng bộ phận Robotics tại Google Research cho biết: “Đó là lý do tại sao Google Research và Everyday Robots đang làm việc cùng nhau để kết hợp những mô hình ngôn ngữ tốt nhất với việc học bằng robot”.
Mô hình học tập mới cho phép robot hiểu cách chúng ta giao tiếp, tạo điều kiện cho tương tác tự nhiên hơn.
'PaLM có thể giúp hệ thống robot xử lý các lời nhắc phức tạp hơn, kết thúc mở và phản hồi chúng theo những cách hợp lý và hợp lý', Vanhoucke nói thêm.
Khi hệ thống được tích hợp với PaLM, so với mô hình cơ sở kém mạnh mẽ hơn, các nhà nghiên cứu đã thấy tỷ lệ lập kế hoạch thành công được cải thiện 14% hoặc khả năng lập bản đồ cách tiếp cận khả thi cho một nhiệm vụ.
Vanhoucke thông báo: 'Chúng tôi cũng đã thấy sự cải thiện 13% về tỷ lệ thực hiện thành công hoặc khả năng thực hiện thành công một nhiệm vụ. Đây là một nửa số sai lầm trong lập kế hoạch theo phương pháp cơ sở', Vanhoucke thông báo.
Cải tiến lớn nhất, ở mức 26%, là lập kế hoạch cho các nhiệm vụ đường dài hoặc những công việc có liên quan đến tám bước trở lên.
Google cho biết: 'Với PaLM, chúng tôi đang thấy các khả năng mới xuất hiện trong lĩnh vực ngôn ngữ, chẳng hạn như lập luận thông qua chuỗi suy nghĩ. Điều này cho phép chúng tôi xem và cải thiện cách mô hình diễn giải nhiệm vụ'.
Hiện tại, những robot này đang trở nên tốt hơn trong việc lấy đồ ăn nhẹ cho nhân viên Google trong các bếp siêu nhỏ của công ty.
![Cách Hack Kim Cương Game Phục Kích [Uy tín - Auto thắng]](http://cdn.trangcongnghe.vn/thumb/160x240/2023-04/cach-hack-kim-cuong-game-phuc-kich-uy-tin-auto-thang.webp)
