机器之心 (微信公众号)T2·基座大模型
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斯坦福团队提出一种无需梯度更新、无需新增示范数据的机器人策略调试方法:直接编辑视觉语言模型词嵌入层中与指令相关的 65 行参数,即可让机器人更可靠地响应不同措辞。在包含被改词元的 335 条留出指令上,成功率从 74.3% 提升至 87.5%,另有 430 个回合的成败结果完全不变。论文、代码与全部 16 次实验记录均已公开。
Token Embedding Editing
直接修改模型嵌入层参数以改变行为、无需梯度更新的模型调试技术
斯坦福团队提出一种无需梯度更新、无需新增示范数据的机器人策略调试方法:直接编辑视觉语言模型词嵌入层中与指令相关的 65 行参数,即可让机器人更可靠地响应不同措辞。在包含被改词元的 335 条留出指令上,成功率从 74.3% 提升至 87.5%,另有 430 个回合的成败结果完全不变。论文、代码与全部 16 次实验记录均已公开。