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AI の大きな一歩: 3D-LLM が言語モデルを 3D 世界に解き放つ

に Louis Bouchard2m2023/08/11

長すぎる; 読むには

3D-LLM は、言語と私たちが住む 3D 領域との間のギャップを埋める新しいモデルです。それは世界を認識するだけでなく、世界と相互作用します。彼女が見ている世界は従来のような美しいものではないかもしれませんが、その理解は点群と言語に深く根ざしています。

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私たちは大規模言語モデル (LLM) の驚くべき機能を目の当たりにしてきましたが、私たちの周囲の世界に対する彼らの理解にはギャップがあり、欠けている部分がありました。彼らはテキスト、コード、画像の扱いに優れていますが、私たちの現実と真に関わるには苦労しています。つまり、今までです。これが AI の分野における画期的な進歩、3D-LLM です。

3D-LLM は、言語と私たちが住む 3D 領域との間のギャップを埋める新しいモデルです。それは私たちの世界全体をカバーしているわけではありませんが、私たちの生活を形作る重要な次元とテキストを理解する上での記念碑的な進歩です。ビデオでわかるように、3D-LLM は世界を認識するだけでなく、世界と対話します。環境について質問をしたり、物体を探したり、空間を移動したりして、その常識的な推論を目撃することができます。これは、ChatGPT で経験した畏敬の念を抱かせる偉業を思い出させます。

興味深いことに、この世界が見ている世界は従来のような美しいものではないかもしれませんが、その理解は点群と言語に深く根ざしています。 3D データ表現の基盤である点群は、オブジェクトや環境の空間座標をエンコードし、AI が具体的な方法で現実世界と対話できるようにします。自動運転、ロボット工学、拡張現実における 3D-LLM の役割を考えてみましょう。3D-LLM はこの領域に参入します。

興味深いことに、このようなモデルが 3 次元のデータと言語を理解するためにどのようにトレーニングされたのか不思議に思うかもしれません。このプロセスは革新的かつ複雑で、著者らは独自の 3D テキストデータセットを構築しました。彼らは ChatGPT の能力を利用して、これから学習する 3 つの異なる方法を通じてこのデータを収集し、各シーンのタスクと例の包括的なリポジトリを作成しました。

この豊富なデータセットから、著者らはテキストと 3D 点群の両方を処理できる AI モデルを構築しました。モデルはシーンを取得し、さまざまな視点を通じて重要な特徴を抽出し、モデルの理解と共鳴する形でそれを再構築します。

結果？最初の 3D-LLM の誕生。私たちの世界を真に見て理解するモデルであり、AI の進化の興味深い一端を垣間見ることができます。ビデオではその過程のスナップショットが提供されていますが、このイノベーションの背後にある印象的なエンジニアリングの偉業について詳しく知るには、論文を参照することをお勧めします。リンクは以下の参考文献に記載されています。

ショーをお楽しみください!