GPT之于自动驾驶意味着什么？
文丨智驾网 黄华丹
ChatGPT带火了AI，当GPT遇到自动驾驶，又会发生怎样的化学反应？
GPT全称Generative Pre-trained Transformer，即生成式预训练Transformer。简单概括即是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型。
4月11日，在第八届毫末AI DAY上，毫末CEO顾维灏正式发布了基于GPT技术的DriveGPT，中文名雪湖·海若。
DriveGPT能做到什么？又是如何构建的？顾维灏在AI DAY上都做了详细解读。AI DAY还展示了毫末自动驾驶数据体系MANA的升级情况，主要是其在视觉感知能力上的进展。
01.
什么是DriveGPT？能实现什么？
顾维灏首先讲解了GPT的原理，生成式预训练Transformer模型本质上是在求解下一个词出现的概率，每一次调用都是从概率分布中抽样并生成一个词，这样不断地循环，就能生成一连串的字符，用于各种下游任务。
以中文自然语言为例，单字或单词就是Token，中文的Token词表有5万个左右。把Token输入到模型，输出就是下一个字词的概率，这种概率分布体现的是语言中的知识和逻辑，大模型在输出下一个字词时就是根据语言知识和逻辑进行推理的结果，就像根据一部侦探小说的复杂线索来推理凶手是谁。而作为适用于自动驾驶训练的大模型，DriveGPT雪湖·海若三个能力：
1.可以按概率生成很多个这样的场景序列，每个场景都是一个全局的场景，每个场景序列都是未来有可能发生的一种实际情况。
2.是在所有场景序列都产生的情况下，能把场景中最关注的自车行为轨迹给量化出来，也就是生成场景的便会产生自车未来的轨迹信息。
3.有了这段轨迹之后，DriveGPT雪湖·海若还能在生成场景序列、轨迹的输出整个决策逻辑链。
也就是说，利用DriveGPT雪湖·海若，在一个统一的生成式框架下，就能做到将规划、决策与推理等多个任务全部完成。具体来看，DriveGPT雪湖·海若的设计是将场景Token化，毫末将其称为Drive Language。
Drive Language将驾驶空间进行离散化处理，每一个Token都表征场景的一小部分。目前毫末拥有50万个左右的Token词表空间。如果输入一连串过去已经发生的场景Token序列，模型就可以根据历史，生成未来所有可能的场景。也就是说，DriveGPT雪湖·海若同样像是一部推理机器，告诉它过去发生了什么，它就能按概率推理出未来的多个可能。
一连串Token拼在一起就是一个完整的驾驶场景时间序列，包括了未来某个时刻整个交通环境的状态以及自车的状态。
有了Drive Language，就可以对DriveGPT进行训练了。
毫末对DriveGPT的训练过程根据驾驶数据以及之前定义的驾驶尝试做一个大规模的预训练。通过在使用过程中接管或者不接管的场景，对预训练的结果进行打分和排序，训练反馈模型。也就是说利用正确的人类开法来替代错误的自动驾驶开法。
后续就是用强化学习的思路不断优化迭代模型。
在预训练模型上，毫末采用Decode-only结构的GPT模型，每一个Token用于描述某时刻的场景状态，包括障碍物的状态、自车状态、车道线情况等等。毫末的预训练模型拥有1200亿个参数，使用4000万量产车的驾驶数据，本身就能够对各种场景做生成式任务。
这些生成结果会按照人类偏好进行调优，在安全、高效、舒适等维度上做出取舍。毫末会用部分经过筛选的人类接管数据，大概5万个Clips去做反馈模型的训练，不断优化预训练模型。在输出决策逻辑链时，DriveGPT雪湖·海若利用了prompt提示语技术。输入端给到模型一个提示，告诉它“要去哪、慢一点还是快一点、并且让它一步步推理”，经过这种提示后，它就会朝着期望的方向去生成结果，并且每个结果都带有决策逻辑链。每个结果也会有未来出现的可能性。这样我们就可以选择未来出现可能性最大，最有逻辑的链条驾驶策略。可以用一个形象的示例来解释DriveGPT雪湖·海若的推理能力。假设提示模型要“抵达某个目标点”，DriveGPT雪湖·海若会生成很多个可能的开法，有的激进，会连续变道超车，快速抵达目标点，有的稳重，跟车行驶到终点。这时如果提示语里没有其他额外指示，DriveGPT雪湖·海若就会按照反馈训练时的调优效果，最终给到一个更符合大部分人驾驶偏好的效果。
02.
实现DriveGPT毫末做了什么？
DriveGPT雪湖·海若的训练和落地，离不开算力的支持。
今年1月，毫末就和火山引擎共同发布了其自建智算中心，毫末雪湖·绿洲MANA OASIS。OASIS的算力高达67亿亿次/秒，存储带宽2T/秒，通信带宽达到800G/秒。光有算力还不够，还需要训练和推理框架的支持。毫末也做了以下三方面的升级。
一是训练稳定性的保障和升级。大模型训练是一个十分艰巨的任务，随着数据规模、集群规模、训练时间的数量级增长，系统稳定性方面微小的问题也会被无限放大，如果不加处理，训练任务就会经常出错导致非正常中断，浪费前期投入的大量资源。
毫末在大模型训练框架的基础上，与火山引擎共同建立了全套训练保障框架，通过训练保障框架，毫末实现了异常任务分钟级捕获和恢复能力，可以保证千卡任务连续训练数月没有任何非正常中断，有效地保障了DriveGPT雪湖·海若大模型训练的稳定性。
二是弹性调度资源的升级。毫末拥有量产车带来的海量真实数据，可自动化的利用回传数据不断的学习真实世界。由于每天不同时段回传的数据量差异巨大，需要训练平台具备弹性调度能力，自适应数据规模大小。
毫末将增量学习技术推广到大模型训练，构建了一个大模型持续学习系统，研发了任务级弹性伸缩调度器，分钟级调度资源，集群计算资源利用率达到95%。
三是吞吐效率的升级。在训练效率上，毫末在Transformer的大矩阵计算上，通过对内外循环的数据拆分、尽量保持数据在SRAM中来提升计算的效率。在传统的训练框架中，算子流程很长，毫末通过引入火山引擎提供的Lego算之库实现算子融合，使端到端吞吐提升84%。
有了算力和这三方面的升级，毫末可对DriveGPT雪湖·海若进行更好的训练迭代升级。
03.
MANA大升级，摄像头代替超声波雷达
毫末在2021年12月的第四届AI DAY上发布自动驾驶数据智能体系MANA，经过一年多时间的应用迭代，现在MANA迎来了全面的升级。
据顾维灏介绍，本次升级主要包括：
1.感知和认知相关大模型能力统一整合到DriveGPT。
2.计算基础服务针对大模型训练在参数规模、稳定性和效率方面做了专项优化，并集成到OASIS当中。
3.增加了使用NeRF技术的数据合成服务，降低Corner Case数据的获取成本。
4.针对多种芯片和多种车型的快速交付难题，优化了异构部署工具和车型适配工具。
前文我们已经详细介绍了DriveGPT相关的内容，以下主要来看MANA在视觉感知上的进展。
顾维灏表示，视觉感知任务的核心目的都是恢复真实世界的动静态信息和纹理分布。因此毫末对视觉自监督大模型做了一次架构升级，将预测环境的三维结构，速度场和纹理分布融合到一个训练目标里面，使其能从容应对各种具体任务。目前毫末视觉自监督大模型的数据集超过400万Clips，感知性能提升20%。在泊车场景下，毫末做到了用鱼眼相机纯视觉测距达到泊车要求，可做到在15米范围内达测量精度30cm，2米内精度高于10cm。用纯视觉代替超声波雷达，进一步降低整体方案的成本。在纯视觉三维重建方面，通过视觉自监督大模型技术，毫末不依赖激光雷达，就能将收集的大量量产回传视频转化为可用于BEV模型训练的带3D标注的真值数据。
通过对NeRF的升级，毫末表示可以做到重建误差小于10
【本文来自易车号作者智驾网，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关】
扫码关注公众号
扫码体验小程序版
暂无数据
ChatGPT提示语Prompt实用合集
好的Prompt提示语才能释放Al的真正力量。ChatGPT输出结果的质量高低，和你使用什么样的输入文本(prompts)高度相关。
#Prompt#人工智能#提示语#chatgpt应用领域#干货分享#AI绘画#AI
要优化ChatGPT的提示词，可以考虑以下几个方面：
1. 更具体的问题描述：在提问时尽量具体明确，避免模糊的问题。指定需要回答的主题、背景、条件等，让模型更好地理解问题并给出准确的回答。
2. 添加上下文信息：在提问中引入相关上下文信息，让模型更好地理解问题背景。可以提供前文或相关信息，帮助模型更好地回答问题。
3. 控制输出长度：通过设置一个适当的“最大回答长度”参数，限制模型输出的长度。这可以避免模型生成过长的回答或者回答过于啰嗦。
4. 调整温度参数：温度参数控制模型生成回答的随机性。较低的温度值会使得模型更加确定性，而较高的温度值会使得模型回答更加随机。可以根据实际需求调整温度参数，以获得更加理想的回答风格。
5. 加入人工审核：通过将模型的生成结果经过人工审核，确保回答的准确性和合理性。可以在模型生成答案后进行人工验证，删除不符合要求的部分，从而提高输出质量。
6. 多样性策略：为了获得更多样化的回答，可以尝试使用基于多样性的策略来生成提示词。可以在多次对同一问题进行提问时，使用不同的提示词来获得不同的回答。
通过以上方式，可以优化ChatGPT的提示词，提高模型的回答质量和准确性。还可以根据具体的应用场景和需求进行适当的调整和改进。
要优化ChatGPT的提示词，需要考虑以下几个方面：
1. 提供明确的上下文：为了确保模型能够准确理解用户的意图和需求，提示词应该尽可能提供清晰、具体的上下文信息。可以包括关键词、问题陈述、背景知识等，以便模型能够更好地生成准确的回复。
2. 限制回答长度：ChatGPT往往倾向于生成冗长的回答，为了避免过度生成，可以使用限制回答长度的提示词，比如\"请以不超过X个词回答\"或\"请提供简明扼要的回答\"等。这样可以帮助模型生成更加简洁、精确的回复。
3. 引导语气和风格：如果需要模型以特定的语气或风格回答，可以在提示词中包含相应的要求，比如\"请友善地回答\"、\"请用正式的语气回答\"等。这样可以指导模型生成符合要求的回复。
4. 提供示例或格式：为了更好地引导模型，可以在提示词中提供示例或期望的回复格式。这可以帮助模型更好地理解用户的意图，并生成符合期望的回复。
5. 多次交互：如果一次提示词无法满足需求，可以考虑使用多次交互的方式。在多轮对话中，每次对话前都可以提供上一轮对话的回顾，以便模型可以更好地理解上下文，并生成连贯的回复。
6. 引导注意力：在提示词中强调需要关注的要点或关键信息，可以帮助模型更好地理解输入，并生成相关的回复。比如用加粗或大写字母标注关键词，或者使用提示短语，如\"请注意\"、\"最重要的是\"等。
优化ChatGPT的提示词需要尽量提供明确的上下文信息、限制回答长度、引导语气和风格，提供示例或格式，使用多次交互以及引导注意力等策略。通过这些方式，可以提升模型的响应质量和准确性。
ChatGPT不会完全取代人工。
ChatGPT的“模式化”无法取代人类的“差异化”。 ChatGPT再“神通广大”，也只是人工智能实验室OpenAI开发的语言模型，其流畅对话的背后是大量文本数据，机器智能一旦被概念框架限定，就只能在既有框架内运行，有时难免陷入“模式化”“套路化”的窠臼。而我们人类，生而不同，正是这些“独一无二”的差异性才让人类文明得以延绵、生生不息。ChatGPT的“理性化”也无法取代人类的“感性化”。人工智能的“智能”更多是一种理性能力，而人类的智能还包括价值判断、意志情感、审美情趣等非理性内容。就像ChatGPT在回答中所说“我不具备自主意识，我的回答不包含意见或情感”。关于与人类之间的关系ChatGPT自己给出答案：
我不会替代人类，作为一个AI程序，我可以帮助人类解决困难和提高工作效率，但我永远无法用自己的感情去了解人类，也不能靠自己的判断去思考问题。只有真正的人才能拥有这样的能力。
在那条看不见前路的黑暗隧道中，也许ChatGPT也可以是给你提供光亮、指引方向的同伴，正视它、直面它、利用它，毕竟，人工智能的前缀依然是“人工”。
ChatGPT是是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。
它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，不仅上知天文下知地理，知识渊博，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，但ChatGPT不单是聊天机器人的简单，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。同时也引起无数网友沉迷与ChatGPT聊天，成为大家讨论的火爆话题。
chatGPT念“柴特鸡皮题”，GPT全称Generative Pre- -trained Transformer，是一种预训练语言模型，这种模型读的越多，也就懂的越多。Chat是聊天的意思，顾名思义，ChatGPT的核心是GPT模型，只不过加上了一个能跟人聊天的对话框。
2023年2月7日，微软宣布推出由ChatGPT支持的最新版本人工智能搜索引擎Bing（必应）和Edge浏览器。微软CEO表示，“搜索引擎迎来了新时代”。
2023年2月8日凌晨，在华盛顿雷德蒙德举行的新闻发布会上，微软宣布将OpenAI传闻已久的GPT-4模型集成到Bing及Edge浏览器中。chatGPT的规范使用
2023年2月，媒体报道，欧盟负责内部市场的委员蒂埃里·布雷东日前就“聊天生成预训练转换器”发表评论说，这类人工智能技术可能为商业和民生带来巨大的机遇。
但同时也伴随着风险，因此欧盟正在考虑设立规章制度，以规范其使用，确保向用户提供高质量、有价值的信息和数据。
GPT之于自动驾驶意味着什么？
文丨智驾网 黄华丹
ChatGPT带火了AI，当GPT遇到自动驾驶，又会发生怎样的化学反应？
GPT全称Generative Pre-trained Transformer，即生成式预训练Transformer。简单概括即是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型。
4月11日，在第八届毫末AI DAY上，毫末CEO顾维灏正式发布了基于GPT技术的DriveGPT，中文名雪湖·海若。
DriveGPT能做到什么？又是如何构建的？顾维灏在AI DAY上都做了详细解读。AI DAY还展示了毫末自动驾驶数据体系MANA的升级情况，主要是其在视觉感知能力上的进展。
01.
什么是DriveGPT？能实现什么？
顾维灏首先讲解了GPT的原理，生成式预训练Transformer模型本质上是在求解下一个词出现的概率，每一次调用都是从概率分布中抽样并生成一个词，这样不断地循环，就能生成一连串的字符，用于各种下游任务。
以中文自然语言为例，单字或单词就是Token，中文的Token词表有5万个左右。把Token输入到模型，输出就是下一个字词的概率，这种概率分布体现的是语言中的知识和逻辑，大模型在输出下一个字词时就是根据语言知识和逻辑进行推理的结果，就像根据一部侦探小说的复杂线索来推理凶手是谁。而作为适用于自动驾驶训练的大模型，DriveGPT雪湖·海若三个能力：
1.可以按概率生成很多个这样的场景序列，每个场景都是一个全局的场景，每个场景序列都是未来有可能发生的一种实际情况。
2.是在所有场景序列都产生的情况下，能把场景中最关注的自车行为轨迹给量化出来，也就是生成场景的便会产生自车未来的轨迹信息。
3.有了这段轨迹之后，DriveGPT雪湖·海若还能在生成场景序列、轨迹的输出整个决策逻辑链。
也就是说，利用DriveGPT雪湖·海若，在一个统一的生成式框架下，就能做到将规划、决策与推理等多个任务全部完成。具体来看，DriveGPT雪湖·海若的设计是将场景Token化，毫末将其称为Drive Language。
Drive Language将驾驶空间进行离散化处理，每一个Token都表征场景的一小部分。目前毫末拥有50万个左右的Token词表空间。如果输入一连串过去已经发生的场景Token序列，模型就可以根据历史，生成未来所有可能的场景。也就是说，DriveGPT雪湖·海若同样像是一部推理机器，告诉它过去发生了什么，它就能按概率推理出未来的多个可能。
一连串Token拼在一起就是一个完整的驾驶场景时间序列，包括了未来某个时刻整个交通环境的状态以及自车的状态。
有了Drive Language，就可以对DriveGPT进行训练了。
毫末对DriveGPT的训练过程根据驾驶数据以及之前定义的驾驶尝试做一个大规模的预训练。通过在使用过程中接管或者不接管的场景，对预训练的结果进行打分和排序，训练反馈模型。也就是说利用正确的人类开法来替代错误的自动驾驶开法。
后续就是用强化学习的思路不断优化迭代模型。
在预训练模型上，毫末采用Decode-only结构的GPT模型，每一个Token用于描述某时刻的场景状态，包括障碍物的状态、自车状态、车道线情况等等。毫末的预训练模型拥有1200亿个参数，使用4000万量产车的驾驶数据，本身就能够对各种场景做生成式任务。
这些生成结果会按照人类偏好进行调优，在安全、高效、舒适等维度上做出取舍。毫末会用部分经过筛选的人类接管数据，大概5万个Clips去做反馈模型的训练，不断优化预训练模型。在输出决策逻辑链时，DriveGPT雪湖·海若利用了prompt提示语技术。输入端给到模型一个提示，告诉它“要去哪、慢一点还是快一点、并且让它一步步推理”，经过这种提示后，它就会朝着期望的方向去生成结果，并且每个结果都带有决策逻辑链。每个结果也会有未来出现的可能性。这样我们就可以选择未来出现可能性最大，最有逻辑的链条驾驶策略。可以用一个形象的示例来解释DriveGPT雪湖·海若的推理能力。假设提示模型要“抵达某个目标点”，DriveGPT雪湖·海若会生成很多个可能的开法，有的激进，会连续变道超车，快速抵达目标点，有的稳重，跟车行驶到终点。这时如果提示语里没有其他额外指示，DriveGPT雪湖·海若就会按照反馈训练时的调优效果，最终给到一个更符合大部分人驾驶偏好的效果。
02.
实现DriveGPT毫末做了什么？
DriveGPT雪湖·海若的训练和落地，离不开算力的支持。
今年1月，毫末就和火山引擎共同发布了其自建智算中心，毫末雪湖·绿洲MANA OASIS。OASIS的算力高达67亿亿次/秒，存储带宽2T/秒，通信带宽达到800G/秒。光有算力还不够，还需要训练和推理框架的支持。毫末也做了以下三方面的升级。
一是训练稳定性的保障和升级。大模型训练是一个十分艰巨的任务，随着数据规模、集群规模、训练时间的数量级增长，系统稳定性方面微小的问题也会被无限放大，如果不加处理，训练任务就会经常出错导致非正常中断，浪费前期投入的大量资源。
毫末在大模型训练框架的基础上，与火山引擎共同建立了全套训练保障框架，通过训练保障框架，毫末实现了异常任务分钟级捕获和恢复能力，可以保证千卡任务连续训练数月没有任何非正常中断，有效地保障了DriveGPT雪湖·海若大模型训练的稳定性。
二是弹性调度资源的升级。毫末拥有量产车带来的海量真实数据，可自动化的利用回传数据不断的学习真实世界。由于每天不同时段回传的数据量差异巨大，需要训练平台具备弹性调度能力，自适应数据规模大小。
毫末将增量学习技术推广到大模型训练，构建了一个大模型持续学习系统，研发了任务级弹性伸缩调度器，分钟级调度资源，集群计算资源利用率达到95%。
三是吞吐效率的升级。在训练效率上，毫末在Transformer的大矩阵计算上，通过对内外循环的数据拆分、尽量保持数据在SRAM中来提升计算的效率。在传统的训练框架中，算子流程很长，毫末通过引入火山引擎提供的Lego算之库实现算子融合，使端到端吞吐提升84%。
有了算力和这三方面的升级，毫末可对DriveGPT雪湖·海若进行更好的训练迭代升级。
03.
MANA大升级，摄像头代替超声波雷达
毫末在2021年12月的第四届AI DAY上发布自动驾驶数据智能体系MANA，经过一年多时间的应用迭代，现在MANA迎来了全面的升级。
据顾维灏介绍，本次升级主要包括：
1.感知和认知相关大模型能力统一整合到DriveGPT。
2.计算基础服务针对大模型训练在参数规模、稳定性和效率方面做了专项优化，并集成到OASIS当中。
3.增加了使用NeRF技术的数据合成服务，降低Corner Case数据的获取成本。
4.针对多种芯片和多种车型的快速交付难题，优化了异构部署工具和车型适配工具。
前文我们已经详细介绍了DriveGPT相关的内容，以下主要来看MANA在视觉感知上的进展。
顾维灏表示，视觉感知任务的核心目的都是恢复真实世界的动静态信息和纹理分布。因此毫末对视觉自监督大模型做了一次架构升级，将预测环境的三维结构，速度场和纹理分布融合到一个训练目标里面，使其能从容应对各种具体任务。目前毫末视觉自监督大模型的数据集超过400万Clips，感知性能提升20%。在泊车场景下，毫末做到了用鱼眼相机纯视觉测距达到泊车要求，可做到在15米范围内达测量精度30cm，2米内精度高于10cm。用纯视觉代替超声波雷达，进一步降低整体方案的成本。在纯视觉三维重建方面，通过视觉自监督大模型技术，毫末不依赖激光雷达，就能将收集的大量量产回传视频转化为可用于BEV模型训练的带3D标注的真值数据。
通过对NeRF的升级，毫末表示可以做到重建误差小于10
【本文来自易车号作者智驾网，版权归作者所有,任何形式转载请联系作者。内容仅代表作者观点，与易车无关】