XPengと大学の研究者、34のベンチマークでGPT-6 Astraを上回るとする40億パラメータのオープン知覚モデルGroundingPIを公開

研究者は34の知覚ベンチマークで総合73.68(GPT-6 Astraは71.54)、シミュレーションのロボット操作では半分の実演データで同程度の成功率と報告。結果は自己評価で独立検証はない。
なぜ重要か
ロボットは見たものを誤認して失敗することが多く、知覚に特化した小型のオープンモデルは、汎用チャットボットよりもロボットメーカーにとって重要になりうる。GroundingPIはXPeng、北京大学、香港大学に関係する研究者が開発した。シミュレーションの操作では半分の実演データで成功率28.75%、最強の競合は75%のデータで27.75%だった。差は小さく自己申告であり、独立した再現と実機試験が待たれる。
要点
- 約40億パラメータ、オープンソース
- 総合73.68、GPT-6 Astraは71.54
- 34の知覚ベンチマーク、比較モデル44
- 半分の実演データでシミュレーション成功率28.75%
- 北京大学・香港大学の研究者と共同