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原標題：百萬魯棒數據訓練，3D場景大語言模型新SOTA！IIT等發布Robin3D
關鍵字：物體,數據,模型,指令,任務
文章來源：新智元
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新智元報道編輯：LRST
【新智元導讀】Robin3D通過魯棒指令數據生成引擎（RIG）生成的大規模數據進行訓練，以提高模型在3D場景理解中的魯棒性和泛化能力，在多個3D多模態學習基準測試中取得了優異的性能，超越了以往的方法，且無需針對特定任務的微調。多模態大語言模型（Multi-modal Large Language Models, MLLMs）以文本模態為基礎，將其它各種模態對齊至語言模型的語義空間，從而實現多模態的理解和對話能力。近來，越來越多的研究聚焦于3D大語言模型（3DLLM），旨在實現對3D物體以及復雜場景的理解，推理和對話。
與2D MLLM所能接觸的廣泛的多模態數據不同，3DLLM的訓練數據相對稀少。
即便過去有些工作嘗試生成更多的多模態指令數據，但這類模型仍然在指令的魯棒性上存在兩點不足：
1. 絕大多數3D多模態指令數據對是正樣本對，缺乏負樣本對或者對抗性樣本對。模型在這種數據上訓練缺乏一定的辨識能力，因為無論被問到什么問題，模型只會輸出正面的回答。因此碰到問題與場景無關時，模型也更容易出現幻覺。這種模型有可能只是記住了正樣本對，而非真正地理解被問及的場景

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