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gpt大模型（GPT大模型概念股）

發(fā)布時間：2023-05-22 03:20:20 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 61

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于gpt大模型的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

什么是GPT？
「大模型+大算力」加持，通用人工智能和智能駕駛雙向奔赴
HAOMO發(fā)布自動駕駛生成式大模型DriveGPT
GPT模型是什么？它們真的會走進千家萬戶嗎？

gpt大模型（GPT大模型概念股）

什么是GPT？

答：GPT（Generative Pre-trained Transformer），是由OpenAI研發(fā)的一種大型預訓練語言模型，是自然語言處理的強大基礎。該模型的出現(xiàn)會給整個自然語言處理行業(yè)帶來巨大的變化，但是這要取決于GPT的廣泛應用，以及投資和發(fā)展的層次高低。

從技術的角度來看，GPT可以減少工程師們利用編程、人工智能等手段創(chuàng)造和思考原始產(chǎn)品、服務和信息所需的大量時間。本質(zhì)上，GPT可以減少人工向機器重復傳輸數(shù)據(jù)和信息的需求，因此可以分擔大量的重復、費時的工作，提高工作的效率和質(zhì)量。

綜上所述，GPT的出現(xiàn)有可能會給職業(yè)生涯領域帶來一定程度的變化，但我們不能輕易地說這種變化會導致大量職業(yè)裁員和失業(yè)。雖然它可以減少工作量，但這只不過意味著職業(yè)人員需要改變和調(diào)整自己的知識，使其能夠更好地應對新的技術，從而更好地發(fā)揮其價值，以滿足新型技術的要求。GPT可以為新技術產(chǎn)生更多的機會，從而提供新的就業(yè)機會，而不是裁員和失業(yè)。

「大模型+大算力」加持，通用人工智能和智能駕駛雙向奔赴

開年以來 ChatGPT、GPT-4 的相繼面世再度掀起計算機科學領域通用人工智能（AGI）研究熱潮，也不斷刷新我們對 AI 的認知。

作為具有人類水平表現(xiàn)的大型多模態(tài)模型，GPT-4 被視為邁向 AGI 的重要一步，標志著創(chuàng)新范式的深度變革和生產(chǎn)力的重新定義，也必將帶來更多元的產(chǎn)品遷移。

截至目前，全球已經(jīng)有超百萬家初創(chuàng)公司聲稱使用這一秘密武器來創(chuàng)造新產(chǎn)品，而這些產(chǎn)品將徹底改變從法律到股票交易，從游戲到醫(yī)療診斷的近乎一切領域。

盡管其中很多是營銷泡沫，但與所有技術突破一樣，總會存在炒作周期和意想不到的遠期效果。

事實上在另一邊，進入 2023 年智能汽車領域同樣十分熱鬧。

智能化已然成為上海車展全場關注的最大焦點，除了激光雷達等關鍵傳感器的單點式突破，各大巨頭也紛紛展示智能駕駛?cè)a(chǎn)品矩陣，城市場景輔助駕駛量產(chǎn)落地加速推進。

更加值得注意的是，BEV、大模型、超算中心等計算機熱詞正在與自動駕駛、行泊一體、城市 NOA 等智駕焦點火速排列組合，頗有相互交融、雙向奔赴的味道。

在這背后，一方面是近年來智駕、智艙持續(xù)升級對 AI 在汽車場景落地的數(shù)據(jù)、算法、算力不斷提出更高要求，另一方面，AGI 的重大突破也已將觸角伸向智能汽車，將其視為實現(xiàn)閉環(huán)應用的重要場景，很多企業(yè)布局已經(jīng)相當高調(diào)。

日前，商湯科技 SenseTime 舉辦技術交流日活動，分享了以「大模型+大算力」推進 AGI 發(fā)展的戰(zhàn)略布局，并公布該戰(zhàn)略下的「日日新 SenseNova」大模型體系。

在「大模型+大算力」加持下，本次上海車展商湯絕影駕、艙、云一體產(chǎn)品體系已全棧亮相，近 30 款合作量產(chǎn)車型集中展出，商湯也再度分享了智能汽車時代的 AGI 落地新思考。

本次上海車展亮相的部分絕影合作車型展示

01、算法：AI 正式步入大模型時代

如商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學家、絕影智能汽車事業(yè)群總裁王曉剛所言，「AGI 催生了新的研究范式，即基于一個強大的多模態(tài)基模型，通過強化學習和人類反饋不斷解鎖基模型新的能力，從而更高效地解決海量的開放式任務?！?span style="display:none">L4q創(chuàng)意嶺 - 安心托付、值得信賴的品牌設計、營銷策劃公司

通用大模型并非為自動駕駛而生，或為滿足自動駕駛的特定任務需求而設計。但智能駕駛開發(fā)的諸多新需求已在推動算法從專用小模型向通用大模型快速演進。

首先是應對海量數(shù)據(jù)處理和 Corner Case 問題的迫切需求。

對于感知系統(tǒng)低頻出現(xiàn)但至關重要的小目標及帶來的潛在安全隱患，算法開發(fā)需要面對海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的 AI 小模型將難以同時處理大數(shù)據(jù)量和高復雜度的任務。通用大模型則可用在長尾目標的初篩過程，并疊加語料文字處理得到很好的效果。

再比如智駕算法開發(fā)對自動化數(shù)據(jù)標注、降低人工成本的訴求。相比于人工標注，通用大模型將自動化對海量數(shù)據(jù)完成標注任務，大幅降低標注數(shù)據(jù)獲取的時間成本和本身的金錢成本，從而縮短研發(fā)周期、提升成本效益。

處于類似的考量，近年來國內(nèi)外巨頭企業(yè)已圍繞大模型紛紛展開各自智駕布局。

繼 Google 于 2017 年提出將 Transformer 結(jié)構應用在 CV 領域圖像分類，大模型已在 GPT-2、GPT-3、BERT 等當中不斷證明實力，特斯拉率先站臺 Transformer 大模型征戰(zhàn)圖像視覺。

國內(nèi)企業(yè)也緊隨其后：

毫末智行已宣布自動駕駛認知大模型正式升級為 DriveGPT，百度表示利用大模型來提升自動駕駛感知能力并將大模型運用到數(shù)據(jù)挖掘，華為也已宣布加入大模型爭霸賽，自研「盤古」即將對外上線。

作為行業(yè)領先的人工智能公司，商湯在大模型領域可謂乘風破浪，過去一兩年則全面將大模型能力在各業(yè)務線 20 多個場景落地，包括智能駕駛。

商湯「日日新 SenseNova」大模型體系背后是大模型研發(fā)中深厚的積累。商湯有自己的全棧大模型研發(fā)體系，其中就包括針對大模型的底層訓練及實施過程中的各種系統(tǒng)性優(yōu)化。

例如，商湯近期向社區(qū)發(fā)布的用于真實感知、重建和生成的多模態(tài)的數(shù)據(jù)集 OmniObject3D 中包含 190 類 6000 個物體，數(shù)據(jù)質(zhì)量非常高。

再比如，商湯在 2019 年就已首次發(fā)布 10 億參數(shù)的視覺大模型，到 2022 年參數(shù)規(guī)模已達到 320 億，這也是世界上迄今為止最大的視覺模型。

此外，商湯也在智駕領域持續(xù)展示大模型能力。2021 年開發(fā)的 BEV 感知算法在 Waymo 挑戰(zhàn)賽以絕對優(yōu)勢取得冠軍，2021 年 BEV Former 的 Transformer 結(jié)構至今仍是行業(yè)最有影響力的 BEV 工作，今年開發(fā)的 UniAD 是業(yè)內(nèi)首個感知決策一體化的端到端自動駕駛解決方案。

在技術實力的另一端是量產(chǎn)進度。商湯也給出了自己的智能駕駛量產(chǎn)公式：

自動駕駛技術能力=場景數(shù)據(jù) x 數(shù)據(jù)獲取效率 x 數(shù)據(jù)利用效率² =場景數(shù)據(jù) x 數(shù)據(jù)獲取效率 x 先進算法 x 先進算力。

而先進的算法大模型不僅將通過跨行業(yè)數(shù)據(jù)匯聚提升駕駛場景數(shù)據(jù)資源，通過數(shù)據(jù)閉環(huán)開發(fā)模式和自動數(shù)據(jù)標注提升數(shù)據(jù)獲取效率，更將大幅提升感知精度和感知豐富度進而成倍提升數(shù)據(jù)利用效率。

依托原創(chuàng) AI 算法和模型積累，商湯領先的 BEV 感知算法推進國內(nèi)首批量產(chǎn)應用，并采用 Domain Adaption 算法有效解決跨域泛化問題。商湯首創(chuàng)的自動駕駛 GOP 感知體系將目標數(shù)據(jù)獲取的人力成本降低 94%，實現(xiàn)低成本的車端模型開發(fā)，目前也已投入量產(chǎn)應用。

02、算力：智能汽車時代的重要基礎設施

隨電子電氣架構技術由分布式不斷向集中式演進，大算力芯片成為新型電子電氣架構實現(xiàn)的物理基礎。

近年來車端芯片算力發(fā)展突飛猛進，如英偉達規(guī)劃中的 Atlan 單顆芯片算力超 1000TOPS，THOR 單顆算力超 2000TOPS，將大幅提升單車感知決策能力。

而在云端，AGI 在自動駕駛、網(wǎng)聯(lián)等場景的泛化應用將提出比車端指數(shù)級更高的算力要求——從數(shù)據(jù)標注到模型訓練，從場景仿真到算法迭代。

算力將是智能汽車時代的新型基礎設施。

在此背景下，近年來主流企業(yè)紛紛開啟雙線并行探索，車端自研算力平臺，云端建立超算中心。而進入大模型時代后，數(shù)據(jù)量隨著多模態(tài)的引入也將大規(guī)模增長，因此必然也會導致 AGI 對算力需求的劇增。

可以看到，英偉達車端云端同步布局并將提供端到端的全棧式 AI 加速計算解決方案，特斯拉也早在 2021 年 8 月發(fā)布自研云端超算中心 Dojo。

據(jù)近期報道，埃隆·馬斯克也將成立一家人工智能公司來與 OpenAI 競爭，已購買數(shù)千個英偉達 GPU 并一直招募 AI 研究人員和工程師。

國內(nèi)方面，吉利、蔚來、特斯拉、毫末智行、小鵬等企業(yè)也已跟進布局云端算力集群，投入巨大以提升智駕開發(fā)算力儲備。

對于商湯來說，如果說大模型將是支撐智能駕駛的上層建筑，那么大算力就是數(shù)字基座。

商湯科技董事長兼 CEO 徐立表示，目前大模型對基礎算力、基礎設施的需求非常旺盛，基礎算力對并行效率的要求也非常高，但真正好用的基礎設施其實十分稀缺。

出于這一原因，商湯歷時五年自建了業(yè)界領先的 AI 大裝置 SenseCore，完成 2.7 萬塊 GPU 的部署并實現(xiàn) 5.0 exa FLOPS 的算力輸出能力，是亞洲目前最大的智能計算平臺之一，可同步支持 20 個千億規(guī)模參數(shù)量的超大模型同時訓練。

位于上海臨港的 AIDC 人工智能計算中心將為智能汽車的數(shù)據(jù)存儲、標注、脫敏、仿真訓練、算法迭代到部署的閉環(huán)提供算力支持，打通基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法生產(chǎn)全流程，加速高級別智能駕駛技術的 AI 模型生產(chǎn)和持續(xù)迭代，推動實現(xiàn)規(guī)?；慨a(chǎn)。

在 AIDC 的基礎上，AI 大裝置也將提供支持大模型生產(chǎn)的一系列服務：

處理大模型需要的自動化數(shù)據(jù)標注，將使智能標注效率提升百倍；大模型推理部署，使得推理效率提升 100% 以上；大模型并行訓練，最大 4000 塊卡并聯(lián)的單集群，可訓練參數(shù)量超 5000 億的稠密模型，可訓練超萬億參數(shù)；大模型增量訓練，增量微調(diào)成本降低 90%；開源模型和大模型訓練開發(fā)者工具，大規(guī)模提升開發(fā)效率。

如此規(guī)模的算力設施即使特斯拉同期也尚難以望其項背，也必將推動大模型的高效閉環(huán)。

03、「大模型+大算力」推動智能汽車行業(yè)整體進程

汽車行業(yè)正在面臨百年未有之大變革。盡管此次以「大模型+大算力」推進 AGI 發(fā)展是商湯提出的戰(zhàn)略布局，但事實上，這一理念早已在行業(yè)層面達成共識。

基于感知、決策規(guī)控和 AI 云三大核心能力，商湯「大模型+大算力」已賦能絕影駕、艙、云三位一體產(chǎn)品體系量產(chǎn)落地：

除智能駕駛領域的全棧能力和行泊一體量產(chǎn)解決方案外，「大模型+大算力」也正在助力商湯打造智能座艙跨場景生態(tài)。

車展期間，與商湯「日日新 SenseNova」大模型體系深度融合的絕影未來展示艙升級亮相，語言大模型「商湯商量 SenseChat」以及 AIGC 文生圖平臺「商湯秒畫 SenseMirage」也已上車，多點融合重構人車交互方式，打造第三空間。

以「商量」為例，作為千億級參數(shù)的自然語言處理模型，其使用大量數(shù)據(jù)訓練并充分考慮中文語境，展示出出色的多輪對話和超長文本的理解能力。

商湯也展示了語言大模型支持的諸多汽車場景創(chuàng)新應用，如在行車過程中化身「郵件助手」自動提煉關鍵信息，作為「會議助理」自動生成會議紀要，大大節(jié)省用戶行車時處理工作的時間和精力，為未來出行的應用場景拓展帶來豐富的想象空間。

此外，以人工智能大模型開發(fā)、生產(chǎn)、應用為核心，一站式

【本文來自易車號作者汽車之心，版權歸作者所有,任何形式轉(zhuǎn)載請聯(lián)系作者。內(nèi)容僅代表作者觀點，與易車無關】

HAOMO發(fā)布自動駕駛生成式大模型DriveGPT

【TechWeb汽車】4月12日消息，在HAOMO AI DAY上，HAOMO發(fā)布業(yè)內(nèi)首個自動駕駛生成式大模型DriveGPT，中文名“雪湖•海若”，毫末智行CEO顧維灝表示，DriveGPT將重塑汽車智能化技術路線。據(jù)介紹，DriveGPT雪湖•海若首發(fā)車型是新摩卡DHT-PHEV，即將量產(chǎn)上市。

毫末智行董事長張凱表示：“2023年智駕產(chǎn)品進入全線爆發(fā)期，大模型開啟在車端的落地應用，車主的使用頻率和滿意度成為產(chǎn)品競爭力的重要衡量標準?！?span style="display:none">L4q創(chuàng)意嶺 - 安心托付、值得信賴的品牌設計、營銷策劃公司

顧維灝介紹，DriveGPT通過引入駕駛數(shù)據(jù)建立RLHF（人類反饋強化學習）技術，對自動駕駛認知決策模型進行持續(xù)優(yōu)化，現(xiàn)階段主要用于解決自動駕駛的認知決策問題，終極目標是實現(xiàn)端到端自動駕駛。

目前，毫末DriveGPT雪湖•海若實現(xiàn)了模型架構與參數(shù)規(guī)模的升級，參數(shù)規(guī)模達到1200億，預訓練階段引入4000萬公里量產(chǎn)車駕駛數(shù)據(jù)，RLHF階段引入 5萬段人工精選的困難場景接管Clips。

DriveGPT雪湖•海若的底層模型采用GPT（Generative Pre-trained Transformer）生成式預訓練大模型，與ChatGPT使用自然語言進行輸入與輸出不同，DriveGPT輸入是感知融合后的文本序列，輸出是自動駕駛場景文本序列，即將自動駕駛場景Token化，形成“Drive Language”，最終完成自車的決策規(guī)控、障礙物預測以及決策邏輯鏈的輸出等任務。

顧維灝進一步闡釋，DriveGPT雪湖•海若具有三個能力：

1. DriveGPT雪湖•海若可以按概率生成很多個場景序列，每個場景都是一個全局的場景，每個場景序列都是未來有可能發(fā)生的一種實際情況；

2.在所有場景序列都產(chǎn)生的情況下，DriveGPT雪湖•海若能把場景中最受關注的自車行為軌跡量化出來，也就是生成場景的同時，會產(chǎn)生自車未來的軌跡信息；

3. 有了自車未來的軌跡信息之后，希望這條軌跡是可解釋的，而GPT模型最擅長的領域便是對話和推理，DriveGPT雪湖•海若也很好地繼承了這種特性，在生成場景序列、軌跡的同時，也會把整個決策邏輯鏈給輸出。

顧維灝介紹，毫末在2023年1月發(fā)布的中國自動駕駛行業(yè)最大的智算中心MANA OASIS（雪湖• 綠洲）此次從算力優(yōu)化等層面升級了三大能力，進一步支持DriveGPT雪湖•海若的算力。

首先，毫末與火山引擎全新搭建了“全套大模型訓練保障框架”，實現(xiàn)了異常任務分鐘級捕獲和恢復能力，可以保證千卡任務連續(xù)訓練數(shù)個月沒有任何非正常中斷,有效保證了大模型訓練穩(wěn)定性；

其次，毫末研發(fā)出以真實數(shù)據(jù)回傳為核心的增量學習技術，并將其推廣到了大模型訓練，構建了一個大模型持續(xù)學習系統(tǒng)，自主研發(fā)任務級彈性伸縮調(diào)度器，分鐘級調(diào)度資源，集群計算資源利用率達到95%；

最后，MANA OASIS通過提升數(shù)據(jù)吞吐量來降本增效，滿足Transformer大模型訓練效率，通過引入火山引擎提供的Lego算子庫實現(xiàn)算子融合，端到端吞吐提升84%。

談到DriveGPT雪湖•海若的實現(xiàn)過程，顧維灝介紹稱，首先在預訓練階段通過引入量產(chǎn)駕駛數(shù)據(jù)，訓練初始模型，再通過引入駕駛接管Clips數(shù)據(jù)完成反饋模型（Reward Model）的訓練，然后再通過強化學習的方式，使用反饋模型去不斷優(yōu)化迭代初始模型，形成對自動駕駛認知決策模型的持續(xù)優(yōu)化。

DriveGPT雪湖•海若的一個關鍵設計，就是場景的Token化表達，顧維灝把這種方式叫做Drive Language。

同時，DriveGPT雪湖•海若還會根據(jù)Drive Language輸入端的提示語以及毫末CSS自動駕駛場景庫的決策樣本去訓練模型，讓模型學習推理關系，從而將完整駕駛策略拆分為自動駕駛場景的動態(tài)識別過程，完成可理解、可解釋的推理邏輯鏈生成。

另外，顧維灝提到，DriveGPT雪湖•海若可以逐步應用到城市NOH、捷徑推薦、智能陪練以及脫困場景中。有了DriveGPT雪湖•海若的加持，車輛行駛會更安全；動作更人性、更絲滑，并有合理的邏輯告訴駕駛者，車輛為何選擇這樣的決策動作。對于普通用戶來說，車輛越來越像老司機，用戶對智能產(chǎn)品的信任感會更強，理解到車輛的行為都是可預期、可理解的。

當前，毫末在使用數(shù)據(jù)過程中，逐步建立起一套基于4D Clips駕駛場景識別方案，具備極高性價比。在行業(yè)上，給出正確的標注結(jié)果，一張圖片需要約5元；如果使用DriveGPT雪湖•海若的場景識別服務，一張圖片的價格將下降到0.5元。單幀圖片整體標注成本僅相當于行業(yè)的1/10。接下來，毫末會將圖像幀及4D Clips場景識別服務逐步向行業(yè)開放使用，這將大幅降低行業(yè)使用數(shù)據(jù)的成本，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，從而加速自動駕駛技術的快速發(fā)展。

目前，毫末DriveGPT雪湖•海若已正式對外開放，開啟對限量首批客戶的合作，北京交通大學計算機與信息技術學院、高通、火山引擎、華為云、京東科技、四維圖新、魏牌新能源、英特爾等已經(jīng)加入。毫末DriveGPT雪湖•海若大模型的成果將首發(fā)落地在搭載毫末HPilot3.0的新摩卡DHT-PHEV上。

顧維灝表示，毫末DriveGPT雪湖•海若將攜手生態(tài)伙伴率先探索四大應用能力，包括智能駕駛、駕駛場景識別、駕駛行為驗證、困難場景脫困。

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gpt大模型（GPT大模型概念股）

GPT模型是什么？它們真的會走進千家萬戶嗎？

一款叫GPT的新軟件火爆全球，GPT 是 OpenAI 開發(fā)的一種語言模型，它能夠通過大量文本數(shù)據(jù)的預訓練，掌握語言規(guī)律并生成文本。

GPT分別是三個單詞(Generative 生成型 Pre-trained 預訓練 Transformer 轉(zhuǎn)換模型)，即生成式預訓練模型。它的本質(zhì)是通過預訓練的方式對大量文本數(shù)據(jù)進行學習，從而達到精準預測和生成文本的目的。

當前GPT還只是應用在聊天領域的日常辦公，未來很可能人工智會輻射至各行各業(yè)，從搜索引擎到辦公軟件、從社交媒體到游戲開發(fā)，AI的發(fā)展很快就會以病毒傳播式的速度普及到我們的日常生活中。

最近一段時間，全世界知名的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)全都開始涌入AI市場，資本的涌入和技術的迭代勢必會讓AI的發(fā)展急劇加速。

目前，GPT技術已經(jīng)在多個領域得到了應用，包括：

1. 語言翻譯：GPT可以將一種語言翻譯成另一種語言，從而幫助人們跨越語言障礙。目前chatGPT支持95種語言，再加上人工智能學習，效果比傳統(tǒng)翻譯工具更優(yōu)質(zhì)！

2. 內(nèi)容生成：GPT可以生成高質(zhì)量的文章、新聞報道、小說等文本內(nèi)容，為媒體和出版行業(yè)提供了巨大的幫助。

3. 語音識別：GPT也可以用于語音識別，其原理與文本生成類似。使用GPT進行語音識別的一個好處是可以進行語音到文本的轉(zhuǎn)化，從而將語音轉(zhuǎn)化為可觀看的文本內(nèi)容。

4. 智能客服：GPT可以幫助企業(yè)開發(fā)智能客服系統(tǒng)，為客戶提供更快速、更準確的服務。

5. 自然語言理解：GPT可以幫助機器更好地理解人類語言，從而實現(xiàn)更智能的人機交互。

可能很多人都沒有注意到，在過去的短短三十年內(nèi)，人類已經(jīng)經(jīng)歷了三次技術的迭代，每一次都是以不起眼的形式出現(xiàn)，并迅速顛覆了我們的日常生活方式：

第一次出現(xiàn)的互聯(lián)網(wǎng)跨越了現(xiàn)實空間，將全世界的網(wǎng)友鏈接在一起；

第二次是智能手機，便攜的移動端解放了我們的業(yè)余時間，讓我們可以隨時隨地進行網(wǎng)絡互動，而隨著ChatGPT的發(fā)布；

第三次技術革命已經(jīng)開始，而且速度比我們想象中快的多。

gpt的出現(xiàn)標志著人類生產(chǎn)力的又一巨大進步！未來，隨著GPT技術的不斷發(fā)展和完善，它將在更多領域得到應用，如智能教育、智能醫(yī)療、智能家居、數(shù)字營銷等等?？傊?，GPT技術未來的趨勢和運營場景非常廣泛，并將持續(xù)改變?nèi)藗兊纳a(chǎn)和生活方式。

以上就是關于gpt大模型相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。