接触汉堡辨冷热，初次具有类人感官！3D多模态交互具身智能大模型

liukang20243个月前 (05-08)吃瓜知乎416

修改：桃子好困

【新智元导读】Sam Altman以为AGI很快就会来临，但若是没有感官兼备的AI何故称为智能？最近，UCLA等组织研讨人员提出多模态具身智能大模型MultiPLY，AI可以知冷知热、辨音识物。

具身智能，是大模型未来运用的一个重要方向。

现在，大模型加持下的智能体，可以参加3D环境，不只有了听觉视觉，还有了触觉等多种感官才能。

卧室里有什么物体，一眼辨认。

听到门铃响了，LLM便会告知你家里来客人了。

大模型加持的NPC，在接触桌子的香蕉后，发现没熟并主张不要吃。

乃至，它还能感遭到物体的温度，餐桌上的汉堡现已凉了，会告知你加热后再吃。

除此之外，这些智能体凭借LLM之力，还拿手运用东西、物体检索、导航、使命分化等多种使命。

来自UMass Amherst、UCLA和MIT-IBM Watson AI Lab研讨人员，推出了全新的具身智能大模型MultiPLY。

经过智能体与3D环境交互，MultiPLY呈现了大模型多感官才能，无缝地连接了言语、动作和感知！

论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.08577

在推理过程中，MultiPLY可以生成动作token，指示智能体在环境中采纳举动，并取得下一个多感官观测值。

然后，经过状况token将观测成果反应给LLM，以生成后续的文本或动作token。

在目标检索、东西运用、多感官标示和使命分化的详细使命试验中，MultiPLY的功用改写SOTA。

多感官大模型

多模态大模型，如LLaVA、Flamingo、BLIP-2、PaLM-E，在视觉言语使命中体现超卓。但是，它们首要重视2D场景了解，很难对3D环境进行推理和交互。

虽然现在也有关于3D场景了解的大模型研讨，但这些LLM短少捕捉视觉和言语之外的多感官信息的才能。相比之下，人类经过接触甜甜圈，可以感知其柔软度和温度，而这种才能远远超出了当时多模态LLM的规模。

若想真实反抗AI大佬口中的AGI，那么未来构建多感官的大模型也是必不可少。

但应战在于，当时短少练习LLM的多感官交互数据，别的还短少对3D场景和物体的多感官信息的正确表明。

经过将场景笼统为以「目标为中心」的表明，并在与目标进一步交互时重视目标细节，人类很容易就能做到。

关于LLM来说，必须在以目标为中心的表明，以及详细多感官信息之间灵敏切换。

为此，研讨人员提出了MultiPLY，一种多感官呈现的LLM，可以经过布置由LLM驱动的智能体与3D环境进行交互，然后对以目标为中心的多感官表明进行编码，抒发视觉、音频、触觉和温度信息。

Multisensory-Universe数据集

为了练习这种全新的模型，研讨人员提出了一个大规模多感官数据集Multisensory-Universe，抒发50万条由AI智能体在3D虚拟环境中交互时搜集的数据。

这些数据涵盖了多种使命类型，抒发多感官描绘（multisensory captioning）、问答（question answering）、对话（dialogue）、操作（manipulation）、使命分化（task decomposition）等等。

向3D场景中增加互动目标

详细来说，团队根据Habitat-Matterport 3D（HM3D）语义数据集对场景进行了构建。

HM3D数据集抒发了216个三维空间及其内部的3,100个房间，但因为传感器数据缺少和品种单一的问题，这些目标无法在Habitatsim环境中进行互动。

为此，研讨人员在场景中引入了新的目标，这样智能体就可以运用Habitatsim与它们进行交互了。

首要来历有：

ObjectFolder，抒发了1000个目标模型，这些目标的碰击声效被储存在隐式神经场中，而且还标示了目标的原料；
Objaverse，是一个涵盖了丰厚类别的800,000个三维目标的调集。

详细来说，研讨人员让ChatGPT从ObjectFolder和Objaverse中挑选1到10个新目标，并为这些新参加的目标生成适宜的鸿沟框。

期间，ChatGPT需求确认目标的原料类别（比方，陶瓷、塑料、钢铁）和特性（比方，可变形性、弹性、硬度），以及温度标签（比方，物体是热的、冷的，仍是和室温相同）。

除了HM3D中现有的目标及其鸿沟框外，研讨人员给ChatGPT的提示还抒发一些偏好，和少样本示例：

挑选一些外观类似的目标。比方，选两个外形类似的瓶子，其间一个是塑料的，另一个是金属的。这样，就需求经过不同的传感器搜集信息来消除歧义。
挑选那些与环境匹配、并可以组合运用反抗使命的目标。例如，在厨房环境中，可以挑选食材和烹饪东西。

多感官全景（Multisensory-Universe）生成管线

获取新物体的传感器数据

- 触觉

关于触觉数据的搜集，研讨人员采用了DiffTactile技能，它根据MLSMPM办法来模仿刚体、弹性和弹塑性的物体。

把物体的三维模型放入DiffTactile体系中，然后用一个装有定位符号的抓手在事前设定好的方位触碰这些物体。触觉传感器记载下符号点的开始和完毕方位，然后反映气泡被紧缩的程度。

- 环境声响

为了协助导航或推理，每个物体都可以宣布环境声响，或许作为头绪，让AI智能体了解周围环境中正在发生的工作。

引导ChatGPT根据AudioSet中的声响样本与新增加物体的语义标签进行匹配。根据AudioSet供给的声响描绘，ChatGPT需求从候选物体列表中挑选出那些或许宣布这种声响的物体。

- 碰击声响

碰击声响是指敲击或碰击物体时所听到的声响，这关于辨认物体的资料类型十分要害。

经过在ObjectFolder中查询物体的隐式声响场，再给定敲击方位和施加的力，就可以获碰击声响了。

- 温度

针对每个物体的温度标签，需求让ChatGPT给出它们各自适宜的温度。

智能体搜集场景构建数据

研讨人员经过大言语模型驱动的智能体，来搜集场景构建中的所需数据。

首要，给ChatGPT设置使命，并让它给出使命主张。接着，将一个可以在3D环境中与物体进行互动的智能体放入其间，履行使命并搜集交互数据。

- 生成使命主张

在给出需求履行的动作清单后，ChatGPT便会生成特定的使命，并发生一系列代表动作的词语，以及根据物体实践反应标签推导出的言语推理成果。因为ChatGPT可以拜访一切的资料和温度标签，因而它能在「接触」动作之后生成类似「感觉很冷」的语句。

- 互动数据的搜集

智能体首要会随机地探究环境，并搜集初始的RGBD环境数据。在确认了动作之后，智能体就会去与环境中的物体进行互动，并获取感官反应。例如，当动作是「接触物体」时，智能领会反应该物体的触觉和温度信息。

MultiPLY架构

接下来，就是进入MultiPLY大模型练习阶段了。

以目标为中心的场景表征

LLM首要将智能体探究的3D环境特征作为输入，以便对场景有开始了解。

研讨人员依照3D-LLM研讨道路，运用2D特征来构建3D场景特征。这样视觉特征就可以无缝地输入到预练习的视觉言语模型中，且无需习惯。

但是，3D-LLM的点云编码让LLM很难一次处理数千个点。

当人类探究3D环境时，会将场景笼统表明，并粗略地构成目标及其方位的了解，无需记住一切细节。

相同，研讨团队运用以目标为中心的笼统表明来表明3D场景。

经过概念图和CLIP编码器来编码图画中的物体，然后经过多视角相关，将2D图画编码交融到3D空间中。

研讨人员还将方位嵌入增加到物体的视觉特征中，终究得到

个特征作为笼统的以目标为中心的场景表明，其间

是目标的数量。

假如3D环境中的物体带有环境声响，研讨人员会运用CLAP音频编码器对声响进行编码，并得到1024维的特征。

以目标为中心的场景表明和环境声响表明作为LLM的初始输入，由 <SCENE>、</SCENE> 和 <AMBIENT SOUND>、</AMBIENT SOUND> 等token括起来。

动作token

研讨人员规划了一组动作token来表明智能体与环境的交互：

<SELECT> token挑选要与之交互的目标。经过言语特征（即<SELECT> token的LLM的最终躲藏状况）和环境中目标的CLIP视觉特征之间的注意力来挑选目标。它会挑选有最大注意力分数的目标。

<NAVIGATE> token要求智能体导航到选定的目标。

<OBSERVE> token要求智能体仔细检查所选目标并获取目标详细信息（以目标详细点云的方式）。

<TOUCH> token答应智能体接触所选的物体，获取触觉和温度信息。

<HIT> token答应智能体击中所选物体，得到碰击声响。

<PICK-UP>和<PUT-DOWN> token让智能体可以拾取或放下选定的目标。

<LOOK-AROUND> token让智能体回头并获取邻近的物体。

状况token

研讨人员还规划了另一种token，将交互成果反应给LLM：

<OBJECT>：当AI智能体<OBSERVE>到一个物体时，它会记载物体的点信息。得到从2D CLIP特征聚合而来的3D特征后，再参加方位信息来进行增强。随后创建了一个由N个点组成的点云，每个点都有1024维的特征数据，其间N是点的总数。

<IMPACT SOUND>：当AI智能体<HIT>一个物体时，它会记载发生的碰击声。运用CLAP音频编码器处理这些声响，即可得到一个1024维的碰击声响数据。然后运用一个声响映射器（即一个处理层）将声响数据转化成LLM可以处理的格局。

<TACTILE>：当一个物体被AI智能体<TOUCH>时，它会记载下触觉信息。先将触觉感应转化为热图，并运用CLIP来处理。经过对这些热图区块进行平均值处理，就得到了一个1024维的温度特征数据。然后运用一个触觉映射器（即一个处理层）来将这些数据转化成大言语模型的特征格局。

<TEMPERATURE> ：在记载温度时，会先将温度数据转化为热图，并运用CLIP来处理。经过对热图区块进行平均值处理，就取得了一个1024维的温度特征数据。然后再运用一个温度映射器（即一个处理层）来将这些数据转化成大言语模型的特征格局。

练习与推理

模型架构

在此，研讨人员运用了LLaVA作为多模态大模型主干。

因为研讨中的视觉特征已运用ConceptGraphs与LLaVA对齐到相同的嵌入空间，因而可以直接运用LLaVA的视觉到言语projector，而无需对视觉言语数据进行预练习。

关于其他传感器形式，研讨人员运用轻量级适配器，它是单线层projector，将传感器特征映射到LLaVA的文本token嵌入空间中。

模态对齐

如上所述，触觉、声响和温度表明与言语特征不一致。

在第一阶段，研讨人员练习传感器到言语适配器以进行多感官特征对齐。关于音频言语对齐，运用了AudioSet和AudioCaps。

关于碰击声、触觉和热数据，研讨团队运用ChatGPT生成一个语句标题，描绘资料以及每种传感器模态和言语之间的一致性。然后冻住图画编码器和LLM的权重，以加速收敛速度并坚持言语推理才能。

运用Multisensory-Universe数据集进行指令微调

在第二阶段，研讨人员运用Multisensory-Universe数据集对LLaVA进行调优。

其间练习丢失由两部分组成，第一个是LLM丢失，与原始LLaVA模型相同。然后又增加了一项丢失，迫使模型挑选正确的目标来重视。

详细来说，研讨人员核算SELECT token的LLM最终一个躲藏状况，与每个笼统目标特征之间的注意力。

该特征经过Sigmoid层，并经过二元穿插熵（BCE）丢失进行优化。在这一阶段的练习中，冻结整个模型。

研讨人员在128个V100 GPU上运用FSDP进行了高效练习。

推理

在推理时，MultiPLY首要将使命提示和笼统场景表明作为输入，并生成后续token。一旦生成了动作token，就会指示智能体采纳Habitat-sim中的动作并与环境交互。

智能体的调查成果经过状况token作为输入反应给LLM。LLM进一步根据当时状况输入生成下一个token。

试验成果

微调模型在多感官数据集上进行练习之后，研讨人员在模仿环境中对其进行了测验。

在这些测验中，AI智能体可以根据MultiPLY生成的动作Token与模仿环境进行互动。

接着，LLM将等候智能体反抗动作，并经过状况Token接纳智能体的调查成果，以此来生成下一个Token。

详细来说，研讨人员规划了4种试验场景：目标检索、东西运用、多感官标示和使命分化，并为每个场景供给了详细的使命说明、基准测验和剖析。

目标检索

在目标检索的试验中，研讨人员得出了几个风趣的定论。

首要，可以处理多种感官信息的模型，远远优于只能处理单一信息类型的模型。

CLIP和CLAP，以及那些依靠初始视觉特征的模型，在物品检索使命中的体现很差。这愈加凸显了结合多种感官信息的模型，相较于仅依靠2D图画模型的重要性。

这首要是因为，单一视角的图片有时候无法供给充沛的信息来辨认物体，尤其是当视角不一致或许物体被遮挡时。

其次，LLM在功用上逾越了根据类似度检索的模型。这或许是因为后者将多感官的信息简略地交融在一起，而没有播种各种感官信息。

全体而言，MultiPLY在许多方面都显着优于基准模型。

或许是因为其它模型将一切信息都与视觉信息绑定，而忽视了一个视觉特征或许与来自其他感官的多个特征相相关的现实。

而MultiPLY经过独自与不同感官数据进行交互和推理，可以将不同感官特征彼此联络。

东西运用

在东西运用测验中，那些根据绑定（binding-based）的办法在东西运用这一使命上体现极差。

原因或许在于这些办法将物体的多种感官信息，作为不可分割的全体进行处理，导致它们无法从全体中播种出独自的感官特征，比方物质资料。

因而，就更别提去揣度这些特性是表达成为东西运用的根据，以及表达在多种感官信息交融后剖析和了解物体的实践功用了。

多感官标示

从下表可以显着看出，全体而言，根据3D的大模型的功用，逾越了根据2D VLM。

LLaVA和3D-LLM采用了全面的数据表明作为输入，这导致它们无法与那些可以灵敏切换不同数据表明、进行互动的模型相匹敌。

MultiPLY的体现比Pointbind-LLM愈加超卓，这很或许是因为PointBind把不同感官模态的数据表明绑定在一起，这样做难以播种和解析各个感官信息。

使命分化

在使命分化上，那些短少交互功用的模型体现极差，这很或许是因为VLM极易呈现过错的错觉。

例如，即便场景中并无面包，模型也或许过错地生成「找到一块面包」的指令。

MultiPLY在功用上大幅领先于基线模型，是因为MultiPLY归纳考虑了多种感官信息，而其他模型只是依靠视觉信息。

另一个原因或许在于，基线模型仅以整个场景作为输入，无法精确地重视到场景中的详细细节。

定性试验

下图直观展示了MultiPLY在详细环境中与物体互动并获取多种感官信息的强壮才能。

作者介绍

Yining Hong是加州大学洛杉矶分校核算机科学专业的博士生，导师是MIT-IBM Watson AI Lab的淦创教授，以及UCLA的Song-Chun Zhu教授和Ying Nian Wu教授。

在此之前，她在上海交通大学取得了学士学位。

她的研讨致力于开发可以自动探究并与三维物理国际进行互动，一起还能在这样的环境中进行常识性推理的通用具身智能体。

其所需求害要素抒发：

- 构建三维国际的模型；

- 开展大规模具身根底模型；

- 反抗视觉常识推理。

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标签: 3D 具身模态类人冷热

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