GEN‑1.5 मॉडल द्वारा संचालित एक रोबोट ने ब्रश के बजाय एक केला इस्तेमाल किया
- GEN‑1.5 एक डेमो के आधार पर रोबोटों को प्रशिक्षित करता है
- मॉडल नियंत्रण के लिए मल्टीमॉडल डेटा का उपयोग करता है
- रोबोट ने एक केले से ब्रश को बदल दिया, क्यूब्स को इकट्ठा करते हुए
- परीक्षण प्रणाली की लचीलापन और सुधार की पुष्टि करते हैं
अमेरिका में स्थित कंपनी Generalist AI ने GEN‑1.5 नामक एक मल्टीमॉडल फंडामेंटल मॉडल के विकास की घोषणा की है। यह मॉडल रोबोटों के नियंत्रण के लिए डिज़ाइन किया गया है और एक छोटी डेमो के बाद नए भौतिक कार्यों को सीखने की क्षमता में भिन्नता रखता है, जो संदर्भ विंडो में रखा गया है, या एक या कुछ चरणों में ग्रेडिएंट विधि द्वारा थोड़ी ट्यूनिंग के बाद।
GEN‑1.5 कैसे काम करता है
GEN‑1.5 दृश्य, पाठ और संवेदनशील डेटा को एकीकृत करता है, जिससे प्रणाली को वास्तविक समय में वातावरण को 'देखने' और 'समझने' की अनुमति मिलती है। जब नए कार्य का एक संक्षिप्त वीडियो डेमो संदर्भ विंडो में प्रस्तुत किया जाता है, तो मॉडल कार्य का आंतरिक प्रतिनिधित्व बनाता है और रोबोट के कार्यकारी तंत्रों के लिए नियंत्रण संकेत उत्पन्न करता है। आवश्यकता पड़ने पर, मॉडल को ग्रेडिएंट विधि के माध्यम से अतिरिक्त रूप से ट्यून किया जा सकता है, जिसके लिए केवल कुछ पुनरावृत्तियों और छोटे डेटा की मात्रा की आवश्यकता होती है।
परीक्षण और परिणाम
एक श्रृंखला प्रयोगशाला परीक्षणों के दौरान, GEN‑1.5 द्वारा संचालित रोबोट ने सुधार करने की क्षमता का प्रदर्शन किया। एक परिदृश्य में, रोबोट के सामने एक सेट क्यूब्स को इकट्ठा करने और उन्हें एक कटोरे में रखने का कार्य था। सामान्य ब्रश, जो छोटे वस्तुओं को उठाने के लिए डिज़ाइन किया गया था, रोबोट द्वारा उपयोग नहीं किया जा सका, क्योंकि यह उपलब्ध नहीं था। मॉडल ने स्थिति का तेजी से पुनर्मूल्यांकन किया और एक विकल्प प्रस्तुत किया - पास में रखे केले का उपयोग एक सुधारित उपकरण के रूप में करना।
रोबोट ने सफलतापूर्वक एक केले से ब्रश को बदल दिया, सभी घनाओं को इकट्ठा किया और उन्हें कटोरे में स्थानांतरित कर दिया, इस प्रकार अधिक उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता के रूपों के लिए विशिष्ट लचीलापन और अनुकूलनशीलता का प्रदर्शन किया। यह प्रयोग पुष्टि करता है कि GEN‑1.5 न केवल प्रदर्शित क्रियाओं की नकल कर सकता है, बल्कि नए परिस्थितियों में रचनात्मक समाधान भी खोज सकता है।
इस तरह की क्षमताएँ वास्तविक औद्योगिक और सेवा कार्यों में उपयोग के लिए संभावनाएँ खोलती हैं, जहाँ परिस्थितियाँ अक्सर बदलती हैं, और उपलब्ध उपकरण सीमित हो सकते हैं। रोबोट की तेजी से अनुकूलन करने की क्षमता बिना लंबे पुनः प्रशिक्षण के प्रोग्रामिंग की लागत को कम करती है और स्वचालन की दक्षता को बढ़ाती है।
डेवलपर्स ने जोर दिया है कि मॉडल मौलिक बना हुआ है और इसे विभिन्न रोबोटिक प्लेटफार्मों में एकीकृत किया जा सकता है। GEN‑1.5 की क्षमताओं का आगे विस्तार करने की योजना है, जिसमें अधिक जटिल संचालन और सीमित दृश्य जानकारी की स्थितियों में काम करना शामिल है।
मॉडल और परीक्षण परिणामों का विस्तृत विवरण Generalist AI के आधिकारिक ब्लॉग में प्रकाशित किया गया है, जहां आर्किटेक्चर के तकनीकी विवरण और अन्य परिदृश्यों में अनुप्रयोग के उदाहरण भी प्रस्तुत किए गए हैं।
स्रोत: N+1
