Cosmos-Reason1 – NVIDIA推出的系列多模態(tài)大語言模型

Cosmos-Reason1 是 NVIDIA 推出的一系列先進(jìn)的多模態(tài)大型語言模型,旨在通過物理常識和具身推理深入理解物理世界。該系列包含兩個不同規(guī)模的模型:Cosmos-Reason1-8B 和 Cosmos-Reason1-56B。它們能夠基于視覺輸入感知環(huán)境,并通過長鏈思考生成自然語言的回答,提供解釋性見解和具身決策(例如,下一步行動)。
Cosmos-Reason1是什么
Cosmos-Reason1 是 NVIDIA 開發(fā)的多模態(tài)大型語言模型系列,專注于物理常識和具身推理,以更好地理解物理世界。該系列包括兩個版本:Cosmos-Reason1-8B 和 Cosmos-Reason1-56B。模型通過視覺輸入感知周圍世界,并在經(jīng)過復(fù)雜推理后生成自然語言響應(yīng),涵蓋深入的解釋和具身行動決策。其訓(xùn)練過程分為四個主要階段:視覺預(yù)訓(xùn)練、通用監(jiān)督微調(diào)(SFT)、物理 AI 微調(diào)及強(qiáng)化學(xué)習(xí)。Cosmos-Reason1 在物理常識和具身推理的基準(zhǔn)測試中均展現(xiàn)出卓越性能,得益于精心設(shè)計的數(shù)據(jù)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略。
主要功能
- 物理常識理解:掌握物理世界的基本原理,包括空間、時間及基礎(chǔ)物理定律,從而判斷的合理性。
- 具身推理:為具身代理(如機(jī)器人和自動駕駛車輛)提供基于物理常識的合理決策和行動計劃。
- 長鏈思考:通過長鏈思考(chain-of-thought reasoning)生成詳細(xì)的推理過程,以增強(qiáng)決策的透明性和可解釋性。
- 多模態(tài)輸入處理:支持視頻輸入,結(jié)合視覺信息與語言指令進(jìn)行推理,并生成自然語言回答。
技術(shù)原理
- 層次化本體論:構(gòu)建物理常識的層次化本體論,涵蓋空間、時間和基礎(chǔ)物理三個主要類別,并細(xì)分為16個子類別。
- 二維本體論:為具身推理專門設(shè)計的二維本體論,涵蓋五種具身代理的四種核心推理能力。
- 多模態(tài)架構(gòu):采用解碼器主導(dǎo)的多模態(tài)架構(gòu),處理視覺輸入后與文本嵌入對齊,輸入到大型語言模型中。
- 四個訓(xùn)練階段:
- 視覺預(yù)訓(xùn)練:對視覺與文本模態(tài)進(jìn)行對齊。
- 通用監(jiān)督微調(diào)(SFT):提升模型在一般視覺語言任務(wù)中的表現(xiàn)。
- 物理AI微調(diào):使用專門數(shù)據(jù)增強(qiáng)物理常識及具身推理能力。
- 物理AI強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL):通過規(guī)則化獎勵進(jìn)一步優(yōu)化模型的推理性能。
- 強(qiáng)化學(xué)習(xí):設(shè)計基于多選題的規(guī)則化獎勵機(jī)制,通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)提升模型在物理常識和具身推理任務(wù)的表現(xiàn)。
項(xiàng)目官網(wǎng)
- 項(xiàng)目官網(wǎng):https://research.nvidia.com/labs/dir/cosmos-reason1/
- GitHub倉庫:https://github.com/nvidia-cosmos/cosmos-reason1
- arXiv技術(shù)論文:https://arxiv.org/pdf/2503.15558
應(yīng)用場景
- 機(jī)器人操作:協(xié)助機(jī)器人理解任務(wù)目標(biāo),生成操作計劃,實(shí)現(xiàn)抓取、組裝等復(fù)雜動作。
- 自動駕駛:分析道路視頻,預(yù)測交通動態(tài),生成安全駕駛決策,如避讓和變道。
- 智能監(jiān)控:實(shí)時監(jiān)測視頻中的異常行為,如人員跌倒或設(shè)備故障,并及時發(fā)出警報。
- 虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR):根據(jù)虛擬環(huán)境輸入生成交互響應(yīng),提升用戶沉浸感。
- 教育與培訓(xùn):通過視頻講解物理現(xiàn)象或操作流程,輔助教學(xué)和職業(yè)技能培訓(xùn)。
常見問題
- Cosmos-Reason1 能否處理實(shí)時視頻輸入? 是的,Cosmos-Reason1 支持實(shí)時視頻輸入,能夠根據(jù)視覺信息進(jìn)行推理。
- 模型的訓(xùn)練過程是怎樣的? 訓(xùn)練過程包括視覺預(yù)訓(xùn)練、通用監(jiān)督微調(diào)、物理 AI 微調(diào)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)四個階段。
- Cosmos-Reason1 可以應(yīng)用于哪些領(lǐng)域? 該模型可廣泛應(yīng)用于機(jī)器人、自動駕駛、智能監(jiān)控、虛擬現(xiàn)實(shí)和教育培訓(xùn)等多個領(lǐng)域。
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