DeepMind「通才」AI智能体Gato，多模态，多任务，受大母语模型启发

序列 batch 中的高达所九成的数目。

Gato 平板锥体能力

深入研究汇总了在以上数据集上曾受训时 Gato 的可靠性。也就是说，所有特殊任务的所有结果都来自很强一组权重的基本上上未及曾受训数学工具。变更结果将在「实验分析工具」节选展出。

演示掌控特殊任务

表 5 展出了 Gato 在任意点数持续性之上督导大致相同掌控特殊任务的需求量相对于 Gato 曾受训数据集中的的医学专家发挥。其中的，x 连杆上的数值暗示医学专家点数的特定百分比，0 系统性联随机平板锥体可靠性。y 连杆暗示未及曾受训数学工具的高达可靠性等于或极低特定百分比时的特殊任务需求量。

深入研究将可靠性份文件为百分比，其中的 100% 系统性联每个特殊任务的医学专家，0% 系统性联于随机妥善解决方案。对于曾受训数学工具的每个演示掌控特殊任务，他们在相应的生态系统中的 roll out Gato 妥善解决方案 50 次，并对假定的点数同步进行高达。如表所示，Gato 以多达 50% 的医学专家点数持续性督导了 604 个特殊任务中的的 450 多个。

在 ALE Atari 中的，Gato 在 23 场 Atari 的游戏中的拿下了生命高达（或较高的）点数，在 11 场的游戏中的拿下了两倍于生命的点数。虽然分解数据集的单特殊任务的网站 RL 平板锥体依然优于 Gato，但可以通过上升容量大或使用离线 RL 曾受训而非则有监督抛开。深入研究在文中的还参阅了一个专业知识的单域 ALE Atari 平板锥体，它在 44 场比赛中的都拿下比生命更好的点数。

在 BabyAI 中的，Gato 在差不多所有最高级别上都获得了 80% 以上的医学专家点数。对于最困难的特殊任务 BossLevel，Gato 的得总称 75%。相比以外，另外两个已发布的可视 BabyAI 1.0 和 BabyAI 1.1 分别使用 100 万次展示对该基本上上特殊任务同步进行曾受训，它们的得分不过为 77% 和 90%。

在 Meta-World 中的，Gato 在接曾受曾受训的 45 个特殊任务中的的 44 个中的获得了 50% 以上的医学专家点数，35 个特殊任务上获得 80% 以上，3 个特殊任务上多达 90%。在规范的 DM Control Suite 上，Gato 在 30 个特殊任务中的的 21 个上都获得了 50% 以上的医学专家点数，在 18 个特殊任务上获得 80% 以上。

人造人可视指标

第一角度远程操作可以采集医学专家展示。然而，此类展示采集痛快速度快再加。因此，数据集高效的行为克隆工具对于曾受训国际标准人造人操纵器是可取的，离线未及曾受训成为一个很有驱动力的研究教育领域。深入研究也在已设立的 RGB Stacking 人造人可视上对 Gato 同步进行了指标。

RGB Stacking 人造人可视上的能力比如说挑战试验了平板锥体复合先前未见过轮廓的并不一定的能力。平板锥体在一个值得注意各种轮廓人造人复合并不一定的 episodes 的数据集集上同步进行曾受训。但是，五个并不一定轮廓的可定义没有值得注意在曾受训数据集中的，而是作为试验可定义。深入研究针对相符人造人上的每个试验可定义对曾受训的 Gato 同步进行了 200 轮的指标。

下表 2 的最近，Gato 在每个试验可定义上的比率与 Lee 等人（2021）提出的单特殊任务 BC-IMP（filtered BC）可视极其。

脚注实例

Gato 平板锥体也能分解基本上对谈以及给图象加声道（或详细描述）。表 6 展出了 Gato 为图象加声道的标志性实例。

表 7 展出了一些精选的则有脚注对谈技术交流实例。

实验分析工具

表 8 中的，DeepMind 指标了 3 种大致相同数学工具大小（以数数值小数取决于）：79M 数学工具、364M 数学工具和 1.18B 数学工具 (Gato)。可以得出，在小于的 token 数下，随着数学工具的引入，数学工具可靠性随之提高。

表 10 将 Gato 在大致相同变更数据集选择性中的的比率与 sim-to-real 医学专家和 Critic-Regularized Regression (CRR) 平板锥体同步进行了相当，结果如下：Gato 在想象和演示中的（分别为平面图和下面的橙色圆弧），仅用 10 episodes 就直至了医学专家的发挥，并在 100 或 1000 episodes 变更数据集时达到峰数值，多达了医学专家。在此点此后（在 5000 处），可靠性可能会略有增加，但不可能会相比低于医学专家的可靠性。

下表 3 为 Gato 和 BC-IMP 相当结果。

原文链接：

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