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open ai GPT下載（openaigpt下載）

發(fā)布時間：2023-05-23 16:45:57 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 136

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本文目錄:

openai和微軟的關系
當GPT遇到自動駕駛，毫末首發(fā)DriveGPT
深藍gpt是正規(guī)的嗎?
騰訊gpt現(xiàn)在叫什么
手機如何下載gpt

open ai GPT下載（openaigpt下載）

openai和微軟的關系

合作關系。
1月23日消息，微軟宣布，將擴大與OpenAI的合作關系，OpenAI是藝術和文本生成人工智能系統(tǒng)（如ChatGPT、DALL-E2和GPT-3）背后的創(chuàng)業(yè)公司，其將獲得微軟“多年、數(shù)十億美元”的投資，具體數(shù)額沒有披露，有媒體報道稱是100億美元。OpenAI表示，新資本的注入將用于繼續(xù)研究和“開發(fā)越來越安全、有用和強大的人工智能”。
微軟（Microsoft）是一家美國跨國科技企業(yè)，1975年4月4日創(chuàng)立。2021財年微軟營收為1681億美元，凈利潤為613億美元，公司總部設立在華盛頓州雷德蒙德（Redmond，鄰近西雅圖），以研發(fā)、制造、授權和提供廣泛的電腦軟件服務業(yè)務為主。

當GPT遇到自動駕駛，毫末首發(fā)DriveGPT

GPT之于自動駕駛意味著什么？

文丨智駕網(wǎng) 黃華丹

ChatGPT帶火了AI，那么，當GPT遇到自動駕駛，又會發(fā)生怎樣的化學反應？

GPT全稱Generative Pre-trained Transformer，即生成式預訓練Transformer。簡單概括即是一種基于互聯(lián)網(wǎng)可用數(shù)據(jù)訓練的文本生成深度學習模型。

4月11日，在第八屆毫末AI DAY上，毫末CEO顧維灝正式發(fā)布了基于GPT技術的DriveGPT，中文名雪湖·海若。

DriveGPT能做到什么？又是如何構(gòu)建的？顧維灝在AI DAY上都做了詳細解讀。此外，AI DAY還展示了毫末自動駕駛數(shù)據(jù)體系MANA的升級情況，主要是其在視覺感知能力上的進展。

01.

什么是DriveGPT？能實現(xiàn)什么？

顧維灝首先講解了GPT的原理，生成式預訓練Transformer模型本質(zhì)上是在求解下一個詞出現(xiàn)的概率，每一次調(diào)用都是從概率分布中抽樣并生成一個詞，這樣不斷地循環(huán)，就能生成一連串的字符，用于各種下游任務。

以中文自然語言為例，單字或單詞就是Token，中文的Token詞表有5萬個左右。把Token輸入到模型，輸出就是下一個字詞的概率，這種概率分布體現(xiàn)的是語言中的知識和邏輯，大模型在輸出下一個字詞時就是根據(jù)語言知識和邏輯進行推理的結(jié)果，就像根據(jù)一部偵探小說的復雜線索來推理兇手是誰。

而作為適用于自動駕駛訓練的大模型，DriveGPT雪湖·海若三個能力：

1.可以按概率生成很多個這樣的場景序列，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.是在所有場景序列都產(chǎn)生的情況下，能把場景中最關注的自車行為軌跡給量化出來，也就是生成場景的同時，便會產(chǎn)生自車未來的軌跡信息。

3.有了這段軌跡之后，DriveGPT雪湖·海若還能在生成場景序列、軌跡的同時，輸出整個決策邏輯鏈。

也就是說，利用DriveGPT雪湖·海若，在一個統(tǒng)一的生成式框架下，就能做到將規(guī)劃、決策與推理等多個任務全部完成。

具體來看，DriveGPT雪湖·海若的設計是將場景Token化，毫末將其稱為Drive Language。

Drive Language將駕駛空間進行離散化處理，每一個Token都表征場景的一小部分。目前毫末擁有50萬個左右的Token詞表空間。如果輸入一連串過去已經(jīng)發(fā)生的場景Token序列，模型就可以根據(jù)歷史，生成未來所有可能的場景。

也就是說，DriveGPT雪湖·海若同樣像是一部推理機器，告訴它過去發(fā)生了什么，它就能按概率推理出未來的多個可能。

一連串Token拼在一起就是一個完整的駕駛場景時間序列，包括了未來某個時刻整個交通環(huán)境的狀態(tài)以及自車的狀態(tài)。

有了Drive Language，就可以對DriveGPT進行訓練了。

毫末對DriveGPT的訓練過程首先是根據(jù)駕駛數(shù)據(jù)以及之前定義的駕駛嘗試做一個大規(guī)模的預訓練。

然后，通過在使用過程中接管或者不接管的場景，對預訓練的結(jié)果進行打分和排序，訓練反饋模型。也就是說利用正確的人類開法來替代錯誤的自動駕駛開法。

后續(xù)就是用強化學習的思路不斷優(yōu)化迭代模型。

在預訓練模型上，毫末采用Decode-only結(jié)構(gòu)的GPT模型，每一個Token用于描述某時刻的場景狀態(tài)，包括障礙物的狀態(tài)、自車狀態(tài)、車道線情況等等。

目前，毫末的預訓練模型擁有1200億個參數(shù)，使用4000萬量產(chǎn)車的駕駛數(shù)據(jù)，本身就能夠?qū)Ω鞣N場景做生成式任務。

這些生成結(jié)果會按照人類偏好進行調(diào)優(yōu)，在安全、高效、舒適等維度上做出取舍。同時，毫末會用部分經(jīng)過篩選的人類接管數(shù)據(jù)，大概5萬個Clips去做反饋模型的訓練，不斷優(yōu)化預訓練模型。

在輸出決策邏輯鏈時，DriveGPT雪湖·海若利用了prompt提示語技術。輸入端給到模型一個提示，告訴它“要去哪、慢一點還是快一點、并且讓它一步步推理”，經(jīng)過這種提示后，它就會朝著期望的方向去生成結(jié)果，并且每個結(jié)果都帶有決策邏輯鏈。每個結(jié)果也會有未來出現(xiàn)的可能性。這樣我們就可以選擇未來出現(xiàn)可能性最大，最有邏輯的鏈條駕駛策略。

可以用一個形象的示例來解釋DriveGPT雪湖·海若的推理能力。假設提示模型要“抵達某個目標點”，DriveGPT雪湖·海若會生成很多個可能的開法，有的激進，會連續(xù)變道超車，快速抵達目標點，有的穩(wěn)重，跟車行駛到終點。這時如果提示語里沒有其他額外指示，DriveGPT雪湖·海若就會按照反饋訓練時的調(diào)優(yōu)效果，最終給到一個更符合大部分人駕駛偏好的效果。

02.

實現(xiàn)DriveGPT毫末做了什么？

首先，DriveGPT雪湖·海若的訓練和落地，離不開算力的支持。

今年1月，毫末就和火山引擎共同發(fā)布了其自建智算中心，毫末雪湖·綠洲MANA OASIS。OASIS的算力高達67億億次/秒，存儲帶寬2T/秒，通信帶寬達到800G/秒。

當然，光有算力還不夠，還需要訓練和推理框架的支持。因此，毫末也做了以下三方面的升級。

一是訓練穩(wěn)定性的保障和升級。

大模型訓練是一個十分艱巨的任務，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模、集群規(guī)模、訓練時間的數(shù)量級增長，系統(tǒng)穩(wěn)定性方面微小的問題也會被無限放大，如果不加處理，訓練任務就會經(jīng)常出錯導致非正常中斷，浪費前期投入的大量資源。

毫末在大模型訓練框架的基礎上，與火山引擎共同建立了全套訓練保障框架，通過訓練保障框架，毫末實現(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)月沒有任何非正常中斷，有效地保障了DriveGPT雪湖·海若大模型訓練的穩(wěn)定性。

二是彈性調(diào)度資源的升級。

毫末擁有量產(chǎn)車帶來的海量真實數(shù)據(jù)，可自動化的利用回傳數(shù)據(jù)不斷的學習真實世界。由于每天不同時段回傳的數(shù)據(jù)量差異巨大，需要訓練平臺具備彈性調(diào)度能力，自適應數(shù)據(jù)規(guī)模大小。

毫末將增量學習技術推廣到大模型訓練，構(gòu)建了一個大模型持續(xù)學習系統(tǒng)，研發(fā)了任務級彈性伸縮調(diào)度器，分鐘級調(diào)度資源，集群計算資源利用率達到95%。

三是吞吐效率的升級。

在訓練效率上，毫末在Transformer的大矩陣計算上，通過對內(nèi)外循環(huán)的數(shù)據(jù)拆分、盡量保持數(shù)據(jù)在SRAM中來提升計算的效率。在傳統(tǒng)的訓練框架中，算子流程很長，毫末通過引入火山引擎提供的Lego算之庫實現(xiàn)算子融合，使端到端吞吐提升84%。

有了算力和這三方面的升級，毫末可對DriveGPT雪湖·海若進行更好的訓練迭代升級。

03.

MANA大升級，攝像頭代替超聲波雷達

毫末在2021年12月的第四屆AI DAY上發(fā)布自動駕駛數(shù)據(jù)智能體系MANA，經(jīng)過一年多時間的應用迭代，現(xiàn)在MANA迎來了全面的升級。

據(jù)顧維灝介紹，本次升級主要包括：

1.感知和認知相關大模型能力統(tǒng)一整合到DriveGPT。

2.計算基礎服務針對大模型訓練在參數(shù)規(guī)模、穩(wěn)定性和效率方面做了專項優(yōu)化，并集成到OASIS當中。

3.增加了使用NeRF技術的數(shù)據(jù)合成服務，降低Corner Case數(shù)據(jù)的獲取成本。

4.針對多種芯片和多種車型的快速交付難題，優(yōu)化了異構(gòu)部署工具和車型適配工具。

前文我們已經(jīng)詳細介紹了DriveGPT相關的內(nèi)容，以下主要來看MANA在視覺感知上的進展。

顧維灝表示，視覺感知任務的核心目的都是恢復真實世界的動靜態(tài)信息和紋理分布。因此毫末對視覺自監(jiān)督大模型做了一次架構(gòu)升級，將預測環(huán)境的三維結(jié)構(gòu)，速度場和紋理分布融合到一個訓練目標里面，使其能從容應對各種具體任務。目前毫末視覺自監(jiān)督大模型的數(shù)據(jù)集超過400萬Clips，感知性能提升20%。

在泊車場景下，毫末做到了用魚眼相機純視覺測距達到泊車要求，可做到在15米范圍內(nèi)達測量精度30cm，2米內(nèi)精度高于10cm。用純視覺代替超聲波雷達，進一步降低整體方案的成本。

此外，在純視覺三維重建方面，通過視覺自監(jiān)督大模型技術，毫末不依賴激光雷達，就能將收集的大量量產(chǎn)回傳視頻轉(zhuǎn)化為可用于BEV模型訓練的帶3D標注的真值數(shù)據(jù)。

通過對NeRF的升級，毫末表示可以做到重建誤差小于10

【本文來自易車號作者智駕網(wǎng)，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】

深藍gpt是正規(guī)的嗎?

您好，深藍GPT是由深藍AI開發(fā)的一款自然語言處理模型，其基于OpenAI GPT-2進行改進優(yōu)化，可以生成高質(zhì)量的自然語言文本，被廣泛應用于文本生成、對話系統(tǒng)等領域。
從技術上來說，深藍GPT是一款正規(guī)的自然語言處理模型，其基于先進的深度學習技術，采用了大量的數(shù)據(jù)集進行訓練，具有較高的準確性和可靠性。同時，深藍AI也是一家正規(guī)的人工智能公司，其在國內(nèi)外均有較高的知名度和聲譽。
然而，需要注意的是，深藍GPT也存在一些潛在的問題和風險，如可能存在的數(shù)據(jù)偏差、模型歧義等，需要在具體應用中進行充分的測試和驗證。此外，由于深藍GPT的強大功能，也可能被不法分子用于制造虛假信息、網(wǎng)絡欺詐等行為，因此需要加強監(jiān)管和管理。
總之，深藍GPT作為一款正規(guī)的自然語言處理模型，具有廣泛的應用前景和市場價值，但需要在實際應用中充分考慮其潛在的問題和風險。

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