ChatGPT新题材龙头（ChatGPT新题材龙头）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于ChatGPT新题材龙头的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

开始之前先推荐一个非常厉害的Ai人工智能工具，一键生成原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等

只需要输入关键词，就能返回你想要的内容，有小程序、在线网页版、PC客户端和批量生成器

官网：https://ai.de1919.com。

本文目录:

• chatjpt是什么
• DriveGPT雪湖·海若诞生，将重塑汽车智能化技术路线

chatjpt是什么

chatjpt是什么

ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，使用了Transformer神经网络架构，也是GPT-3.5架构，这是一种用于处理序列数据的模型，拥有语言理解和文本生成能力，尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型。

这些语料库包含了真实世界中的对话，使得ChatGPT具备上知天文下知地理，还能根据聊天的上下文进行互动的能力，做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。

ChatGPT不单是聊天机器人，还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

在OpenAI的官网上，ChatGPT被描述为优化对话的语言模型，是GPT-3.5架构的主力模型。

ChatGPT具有同类产品具备的一些特性，例如对话能力，能够在同一个会话期间内回答上下文相关的后续问题。然而，其在短时间内引爆全球的原因在于，在网友们晒出的截图中，ChatGPT不仅能流畅地与用户对话，甚至能写诗、撰文、编码。

ChatGPT还采用了注重道德水平的训练方式，按照预先设计的道德准则，对不怀好意的提问和请求“说不”。一旦发现用户给出的文字提示里面含有恶意，包括但不限于暴力、歧视、犯罪等意图，都会拒绝提供有效答案。

DriveGPT雪湖·海若诞生，将重塑汽车智能化技术路线

和 ChatGPT 在 AIGC（AI- Generated Content，人工智能生成内容）领域一样具备颠覆*的*情正在发生。

4 月 11 日，自动驾驶技术公司毫末智行在其第八届 HAOMO AI DAY 上，重磅发布行业首个自动驾驶生成式大模型 DriveGPT，中文名「雪湖·海若」，该模型参数规模达到 1200 亿，可用于解决自动驾驶研发过程中困扰已久的认知决策问题，并通过能力迭代，最终实现端到端自动驾驶。

此前，受制于传统模型「数据量小、基于规则」等局限性，智能驾驶技术进展一度较为缓慢，甚至不少从业者都对未来产生了自我怀疑，在这样的背景下，两年前，毫末率先投入到大模型技术的研发之中，旨在寻找新的突破。

经历了先行探索和反复验证，毫末成功找到了突破口——生成式大模型，通过在行业首个将 GPT 落地到自动驾驶领域，大大加速了更高阶智能驾驶的落地应用。

「生成式大模型将成为自动驾驶系统进化的关键，基于 Transformer 大模型训练的感知、认知算法会逐步在车端进行落地部署。」毫末董事长张凯在 HAOMO AI DAY 上对行业未来发展趋势作出论断。

毫末 CEO 顾维灏也表示：「DriveGPT 雪湖·海若将会重塑汽车智能化技术路线，让辅助驾驶进化更快，让自动驾驶更早到来。」

顾维灏在自动驾驶技术领域的眼光独到，布局非常领先。

事实上，毫末在 2021 年就已经开始了 Transformer 大模型技术的探索，并快速落地应用到 BEV 视觉感知算法当中，然后又以五大模型的方式来实现自动驾驶感知、认知算法的快速升级，现在这些大模型将统一到 DriveGPT 生成式大模型当中，目标将实现端到端自动驾驶。

毫末的探索始终走在行业技术探索的前列。

据了解，新摩卡 DHT-PHEV 即将首发搭载 DriveGPT 雪湖·海若量产上市，届时，用户市场还将迎来一轮新的震撼。

「毫末真正重塑了行业信心，」一位业内人士略微激动地说道，「这将是一场革命。」

01、DriveGPT 雪湖·海若，如何颠覆智能驾驶

在介绍 DriveGPT 雪湖·海若之前，先回顾一下 ChatGPT 的概念，其全称是 Chat Generative Pre-trained Transformer，字面意思是用于聊天的生成式预训练 Transformer 大模型。

其中 Transformer 是 ChatGPT 的重点，最早由谷歌在 2017 年提出，该模型基于注意力机制的设计，可以实现出色的算法并行性，因而迅速在自然语言处理（NLP) 领域流行起来，ChatGPT 就是其最新成果。

Transformer 大模型对于智能驾驶来说也不陌生，在 NLP 中奠定了核心地位之后，被逐渐被引入计算机视觉（CV）领域，后又被特斯拉、毫末智行等行业龙头先行引入自动驾驶系统中，用于提升感知端的模型效果。

如今，毫末在 Transformer 大模型的应用上更进一步，将其率先拓展到智能驾驶系统认知端，DriveGPT 雪湖·海若由此诞生。

从同样使用 Transformer 大模型的角度来说，ChatGPT 和 DriveGPT 雪湖·海若属于同宗同源。

其中，ChatGPT 是对话式的生成式自然语言模型，输入是自然语言的文本串，输出是自然语言的文本，可以完成通用的下游语言生成任务，比如多轮对话、代码生成、翻译、数学 运算等能力。

而毫末 DriveGPT 雪湖·海若是用于自动驾驶场景的生成式大模型，输入是感知融合后的文本序列，输出是自动驾驶场景文本序列，即将自动驾驶场景 Token 化，形成「Drive Language」，最终完成自车的决策规控、障碍物预测以及决策逻辑链的输出等任务。

DriveGPT 雪湖·海若首先在预训练阶段通过引入量产驾驶数据，训练初始模型，再通过引入驾驶接管 Clips 数据完成反馈模型 (Reward Model) 的训练，然后再通过强化学习的方式，使用反馈模型去不断优化迭代初始模型，形成对自动驾驶认知决策模型的持续优化。

具体来说，DriveGPT 雪湖·海若会通过人类反馈强化学习的方式进行迭代，用 DriveGPT 雪湖·海若最新模型 (Active Model) 对真实场景 Case 做生成，产出多种场景序列结果，再用反馈模型给这些结果进行打分排序，目标是把好的结果排上来，差的结果排下去，然后与初始模型 (Pretrain-Model) 的生成概率做比较，放大比分。最后通过强化学习的方式将参数再次更新到最新模型 (Active Model) 中，一直反复这个迭代过程。

其中，Reward Model(反馈模型) 的训练过程是独立的，使用带有偏序关系的 Pair 样本对来训练，这些样本对来自于接管 Case，毫末将与人类驾驶结果相似的模型结果作为正样本，与被接管轨迹相似的作为负样本，这样来构建偏序对集合，再利用 LTR(Learning To Rank) 的思路去训练 Reward Model，进而得到一个打分模型。

此外，DriveGPT 雪湖·海若还可以输出决策逻辑链：即在输入端提供 Prompts(提示语)，根据提示输出含有决策逻辑链 (Chain of Thought) 的未来序列。

毫末 CSS 自动驾驶场景库是 CoT 的重要输入，拥有超过几十万个细颗粒度场景，将 Prompt 提示语和完整决策过程的样本交给模型去学习，学到推理关系，从而将完整驾驶策略拆分为自动驾驶场景的动态识别过程，完成可理解、可解释的推理逻辑链生成。

除了用作认知决策，DriveGPT 雪湖·海若还可以逐步应用到城市 NOH、捷径推荐、智能陪练以及脱困场景中。

有了 DriveGPT 雪湖·海若的加持，车辆行驶会更安全；动作更人性、更丝滑，并有合理的逻辑告诉驾驶者，车辆为何选择这样的决策动作。

对于普通用户来说，车辆越来越像老司机，用户对智能产品的信任感会更强，理解到车辆的行为都是可预期、可理解的。

尽管 DriveGPT 雪湖·海若刚出世就拥有强大的功能，但这还不是它的「终局」，毫末对于 DriveGPT 雪湖·海若的目标是实现端到端自动驾驶，后续毫末会持续将多个大模型的能力整合到 DriveGPT 雪湖·海若中。

与此同时，毫末也对外构建 DriveGPT 雪湖·海若生态，通过对行业提供开放服务，促进自动驾驶的从业者和研究机构，快速构建基础能力，释放创新。

汽车之心获知，毫末 DriveGPT 雪湖·海若首批定向邀请了北京交通大学计算机与信息技术学院、高通、火山引擎、华为云、京东科技、四维图新、魏牌新能源、英特尔等加入。

事实上，毫末对于大模型的开放从 DriveGPT 雪湖·海若的中文名「雪湖·海若」即可窥见。

据了解，「海若」一词出自《庄子·秋水》中的神话人物北海若，在该书中，另一神话人物河伯请教北海若，何谓大小之分，北海若教导河伯说，不因天地而觉大，不因毫末而觉小。

毫末据此把 DriveGPT 中文名命名为「海若」，寓意着智慧包容、海纳百川，为行业发展贡献力量。

02、自动驾驶生成式大模型「第一枪」，为何由毫末打响

自动驾驶领域顶级玩家众多，毫末凭何在全球首个推出了自动驾驶生成式大模型 DriveGPT 雪湖·海若？

要回答这个问题，首先要理清楚毫末 DriveGPT 雪湖·海若的本质，它是应用在智能驾驶上的人工智能，就必然离不开人工智能三要素：算法、数据和算力，而这三者恰恰是毫末具备领先性优势的地方。

首先在算法的技术路线上，毫末早早就坚定选择走渐进式发展路线，比「跃进式」玩家的量产时间更早，更快形成规模化，从用户真实使用场景中积累足够多的数据。

毫末还清晰地提出了从自动驾驶 1.0 时代到自动驾驶 3.0 时代的演进路径，并率先进入以数据驱动为核心的新时代。

从这时开始，自动驾驶获取的数据量与数据多样性将呈现指数级膨胀，在深度学习主导中，与大模型相辅相成，真正去解决自动驾驶最后的长尾难题。

在 2021 年 12 月第四届 HAOMO AI DAY 上，毫末发布中国首个数据智能体系 MANA，其由四大板块组成，分别是 TARS、LUCAS、VENUS 和 BASE。

其中，BASE 是整个系统架构的底层，包括数据底座、数据融合、PoseidonOS 等。

其他三大板块置于上层：

TARS 代表毫末智行的开发的原型算法，包括感知、规划决策、地图定位、仿真引擎；LUCAS 是提取数据价值，以数据驱动系统能力持续迭代的核心子系统，解决场景泛化，评测和部署的问题；VENUS 则是数据看板，以参考标准评价算法的好坏。

<span style

【本文来自易车号作者汽车之心，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】

以上就是关于ChatGPT新题材龙头相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

推荐阅读：

chatGPT读法（chat怎么念）

如何开通ChatGPT权限（怎么打开chatroulette）

ChatGPT影响力

第一小组logo（第一小组logo设计）

广州厉害还是杭州厉害（广州厉害还是杭州厉害啊）