Startup Generalist Apresenta Robô que Aprende Ações a partir de uma Única Demonstração

Startup Generalist Apresenta Robô que Aprende Ações a partir de uma Única Demonstração

Basta apenas uma demonstração para mostrar ao GEN-1.5 o que fazer, e ele pode imediatamente continuar a executar a tarefa de forma independente em modo one-shot, sem ajuste fino ou atualização de pesos.

A demonstração é inserida na janela de contexto do modelo, semelhante a um prompt em LLMs. O modelo trata isso como parte da sequência e continua a partir desse ponto.

Curiosamente, esta é uma propriedade emergente. Os autores afirmam explicitamente que não fizeram alterações arquitetônicas para o aprendizado em contexto; eles simplesmente alimentaram o modelo com uma vasta quantidade de experiências físicas (casas, armazéns, fábricas, etc.), e ele começou a exibir a capacidade de aprender com um único exemplo, tal como o GPT-3 fez no passado.

Além disso, o blog menciona que, por vezes, o aprendizado em contexto funciona ainda melhor do que 1 a 5 etapas de ajuste fino nos mesmos dados.