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gpt大模型（GPT大模型概念股）
发布时间：2023-05-22 03:20:20
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创意岭 阅读：
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于gpt大模型的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
什么是GPT？
答：GPT（Generative Pre-trained Transformer），是由OpenAI研发的一种大型预训练语言模型，是自然语言处理的强大基础。该模型的出现会给整个自然语言处理行业带来巨大的变化，但是这要取决于GPT的广泛应用，以及投资和发展的层次高低。
从技术的角度来看，GPT可以减少工程师们利用编程、人工智能等手段创造和思考原始产品、服务和信息所需的大量时间。本质上，GPT可以减少人工向机器重复传输数据和信息的需求，因此可以分担大量的重复、费时的工作，提高工作的效率和质量。
综上所述，GPT的出现有可能会给职业生涯领域带来一定程度的变化，但我们不能轻易地说这种变化会导致大量职业裁员和失业。虽然它可以减少工作量，但这只不过意味着职业人员需要改变和调整自己的知识，使其能够更好地应对新的技术，从而更好地发挥其价值，以满足新型技术的要求。GPT可以为新技术产生更多的机会，从而提供新的就业机会，而不是裁员和失业。
「大模型+大算力」加持，通用人工智能和智能驾驶双向奔赴
开年以来 ChatGPT、GPT-4 的相继面世再度掀起计算机科学领域通用人工智能（AGI）研究热潮，也不断刷新我们对 AI 的认知。
作为具有人类水平表现的大型多模态模型，GPT-4 被视为迈向 AGI 的重要一步，标志着创新范式的深度变革和生产力的重新定义，也必将带来更多元的产品迁移。
截至目前，全球已经有超百万家初创公司声称使用这一秘密武器来创造新产品，而这些产品将彻底改变从法律到股票交易，从游戏到医疗诊断的近乎一切领域。
尽管其中很多是营销泡沫，但与所有技术突破一样，总会存在炒作周期和意想不到的远期效果。
事实上在另一边，进入 2023 年智能汽车领域同样十分热闹。
智能化已然成为上海车展全场关注的最大焦点，除了激光雷达等关键传感器的单点式突破，各大巨头也纷纷展示智能驾驶全产品矩阵，城市场景辅助驾驶量产落地加速推进。
更加值得注意的是，BEV、大模型、超算中心等计算机热词正在与自动驾驶、行泊一体、城市 NOA 等智驾焦点火速排列组合，颇有相互交融、双向奔赴的味道。
在这背后，一方面是近年来智驾、智舱持续升级对 AI 在汽车场景落地的数据、算法、算力不断提出更高要求，另一方面，AGI 的重大突破也已将触角伸向智能汽车，将其视为实现闭环应用的重要场景，很多企业布局已经相当高调。
日前，商汤科技 SenseTime 举办技术交流日活动，分享了以「大模型+大算力」推进 AGI 发展的战略布局，并公布该战略下的「日日新 SenseNova」大模型体系。
在「大模型+大算力」加持下，本次上海车展商汤绝影驾、舱、云一体产品体系已全栈亮相，近 30 款合作量产车型集中展出，商汤也再度分享了智能汽车时代的 AGI 落地新思考。
本次上海车展亮相的部分绝影合作车型展示
01、算法：AI 正式步入大模型时代
如商汤科技联合创始人、首席科学家、绝影智能汽车事业群总裁王晓刚所言，「AGI 催生了新的研究范式，即基于一个强大的多模态基模型，通过强化学习和人类反馈不断解锁基模型新的能力，从而更高效地解决海量的开放式任务。」
通用大模型并非为自动驾驶而生，或为满足自动驾驶的特定任务需求而设计。但智能驾驶开发的诸多新需求已在推动算法从专用小模型向通用大模型快速演进。
首先是应对海量数据处理和 Corner Case 问题的迫切需求。
对于感知系统低频出现但至关重要的小目标及带来的潜在安全隐患，算法开发需要面对海量数据，传统的 AI 小模型将难以同时处理大数据量和高复杂度的任务。通用大模型则可用在长尾目标的初筛过程，并叠加语料文字处理得到很好的效果。
再比如智驾算法开发对自动化数据标注、降低人工成本的诉求。相比于人工标注，通用大模型将自动化对海量数据完成标注任务，大幅降低标注数据获取的时间成本和本身的金钱成本，从而缩短研发周期、提升成本效益。
处于类似的考量，近年来国内外巨头企业已围绕大模型纷纷展开各自智驾布局。
继 Google 于 2017 年提出将 Transformer 结构应用在 CV 领域图像分类，大模型已在 GPT-2、GPT-3、BERT 等当中不断证明实力，特斯拉率先站台 Transformer 大模型征战图像视觉。
国内企业也紧随其后：
毫末智行已宣布自动驾驶认知大模型正式升级为 DriveGPT，百度表示利用大模型来提升自动驾驶感知能力并将大模型运用到数据挖掘，华为也已宣布加入大模型争霸赛，自研「盘古」即将对外上线。
作为行业领先的人工智能公司，商汤在大模型领域可谓乘风破浪，过去一两年则全面将大模型能力在各业务线 20 多个场景落地，包括智能驾驶。
商汤「日日新 SenseNova」大模型体系背后是大模型研发中深厚的积累。商汤有自己的全栈大模型研发体系，其中就包括针对大模型的底层训练及实施过程中的各种系统性优化。
例如，商汤近期向社区发布的用于真实感知、重建和生成的多模态的数据集 OmniObject3D 中包含 190 类 6000 个物体，数据质量非常高。
再比如，商汤在 2019 年就已首次发布 10 亿参数的视觉大模型，到 2022 年参数规模已达到 320 亿，这也是世界上迄今为止最大的视觉模型。
此外，商汤也在智驾领域持续展示大模型能力。2021 年开发的 BEV 感知算法在 Waymo 挑战赛以绝对优势取得冠军，2021 年 BEV Former 的 Transformer 结构至今仍是行业最有影响力的 BEV 工作，今年开发的 UniAD 是业内首个感知决策一体化的端到端自动驾驶解决方案。
在技术实力的另一端是量产进度。商汤也给出了自己的智能驾驶量产公式：
自动驾驶技术能力=场景数据 x 数据获取效率 x 数据利用效率² =场景数据 x 数据获取效率 x 先进算法 x 先进算力。
而先进的算法大模型不仅将通过跨行业数据汇聚提升驾驶场景数据资源，通过数据闭环开发模式和自动数据标注提升数据获取效率，更将大幅提升感知精度和感知丰富度进而成倍提升数据利用效率。
依托原创 AI 算法和模型积累，商汤领先的 BEV 感知算法推进国内首批量产应用，并采用 Domain Adaption 算法有效解决跨域泛化问题。商汤首创的自动驾驶 GOP 感知体系将目标数据获取的人力成本降低 94%，实现低成本的车端模型开发，目前也已投入量产应用。
02、算力：智能汽车时代的重要基础设施
随电子电气架构技术由分布式不断向集中式演进，大算力芯片成为新型电子电气架构实现的物理基础。
近年来车端芯片算力发展突飞猛进，如英伟达规划中的 Atlan 单颗芯片算力超 1000TOPS，THOR 单颗算力超 2000TOPS，将大幅提升单车感知决策能力。
而在云端，AGI 在自动驾驶、网联等场景的泛化应用将提出比车端指数级更高的算力要求——从数据标注到模型训练，从场景仿真到算法迭代。
算力将是智能汽车时代的新型基础设施。
在此背景下，近年来主流企业纷纷开启双线并行探索，车端自研算力平台，云端建立超算中心。而进入大模型时代后，数据量随着多模态的引入也将大规模增长，因此必然也会导致 AGI 对算力需求的剧增。
可以看到，英伟达车端云端同步布局并将提供端到端的全栈式 AI 加速计算解决方案，特斯拉也早在 2021 年 8 月发布自研云端超算中心 Dojo。
据近期报道，埃隆·马斯克也将成立一家人工智能公司来与 OpenAI 竞争，已购买数千个英伟达 GPU 并一直招募 AI 研究人员和工程师。
国内方面，吉利、蔚来、特斯拉、毫末智行、小鹏等企业也已跟进布局云端算力集群，投入巨大以提升智驾开发算力储备。
对于商汤来说，如果说大模型将是支撑智能驾驶的上层建筑，那么大算力就是数字基座。
商汤科技董事长兼 CEO 徐立表示，目前大模型对基础算力、基础设施的需求非常旺盛，基础算力对并行效率的要求也非常高，但真正好用的基础设施其实十分稀缺。
出于这一原因，商汤历时五年自建了业界领先的 AI 大装置 SenseCore，完成 2.7 万块 GPU 的部署并实现 5.0 exa FLOPS 的算力输出能力，是亚洲目前最大的智能计算平台之一，可同步支持 20 个千亿规模参数量的超大模型同时训练。
位于上海临港的 AIDC 人工智能计算中心将为智能汽车的数据存储、标注、脱敏、仿真训练、算法迭代到部署的闭环提供算力支持，打通基于数据驱动的算法生产全流程，加速高级别智能驾驶技术的 AI 模型生产和持续迭代，推动实现规模化量产。
在 AIDC 的基础上，AI 大装置也将提供支持大模型生产的一系列服务：
- 处理大模型需要的自动化数据标注，将使智能标注效率提升百倍；大模型推理部署，使得推理效率提升 100% 以上；大模型并行训练，最大 4000 块卡并联的单集群，可训练参数量超 5000 亿的稠密模型，可训练超万亿参数；大模型增量训练，增量微调成本降低 90%；开源模型和大模型训练开发者工具，大规模提升开发效率。
如此规模的算力设施即使特斯拉同期也尚难以望其项背，也必将推动大模型的高效闭环。
03、「大模型+大算力」推动智能汽车行业整体进程
汽车行业正在面临百年未有之大变革。尽管此次以「大模型+大算力」推进 AGI 发展是商汤提出的战略布局，但事实上，这一理念早已在行业层面达成共识。
基于感知、决策规控和 AI 云三大核心能力，商汤「大模型+大算力」已赋能绝影驾、舱、云三位一体产品体系量产落地：
除智能驾驶领域的全栈能力和行泊一体量产解决方案外，「大模型+大算力」也正在助力商汤打造智能座舱跨场景生态。
车展期间，与商汤「日日新 SenseNova」大模型体系深度融合的绝影未来展示舱升级亮相，语言大模型「商汤商量 SenseChat」以及 AIGC 文生图平台「商汤秒画 SenseMirage」也已上车，多点融合重构人车交互方式，打造第三空间。
以「商量」为例，作为千亿级参数的自然语言处理模型，其使用大量数据训练并充分考虑中文语境，展示出出色的多轮对话和超长文本的理解能力。
商汤也展示了语言大模型支持的诸多汽车场景创新应用，如在行车过程中化身「邮件助手」自动提炼关键信息，作为「会议助理」自动生成会议纪要，大大节省用户行车时处理工作的时间和精力，为未来出行的应用场景拓展带来丰富的想象空间。
此外，以人工智能大模型开发、生产、应用为核心，一站式
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HAOMO发布自动驾驶生成式大模型DriveGPT
【TechWeb汽车】4月12日消息，在HAOMO AI DAY上，HAOMO发布业内首个自动驾驶生成式大模型DriveGPT，中文名“雪湖•海若”，毫末智行CEO顾维灏表示，DriveGPT将重塑汽车智能化技术路线。据介绍，DriveGPT雪湖•海若首发车型是新摩卡DHT-PHEV，即将量产上市。
毫末智行董事长张凯表示：“2023年智驾产品进入全线爆发期，大模型开启在车端的落地应用，车主的使用频率和满意度成为产品竞争力的重要衡量标准。”
顾维灏介绍，DriveGPT通过引入驾驶数据建立RLHF（人类反馈强化学习）技术，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化，现阶段主要用于解决自动驾驶的认知决策问题，终极目标是实现端到端自动驾驶。
目前，毫末DriveGPT雪湖•海若实现了模型架构与参数规模的升级，参数规模达到1200亿，预训练阶段引入4000万公里量产车驾驶数据，RLHF阶段引入 5万段人工精选的困难场景接管Clips。
DriveGPT雪湖•海若的底层模型采用GPT（Generative Pre-trained Transformer）生成式预训练大模型，与ChatGPT使用自然语言进行输入与输出不同，DriveGPT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。
顾维灏进一步阐释，DriveGPT雪湖•海若具有三个能力：
1. DriveGPT雪湖•海若可以按概率生成很多个场景序列，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.在所有场景序列都产生的情况下，DriveGPT雪湖•海若能把场景中最受关注的自车行为轨迹量化出来，也就是生成场景的同时，会产生自车未来的轨迹信息；
3. 有了自车未来的轨迹信息之后，希望这条轨迹是可解释的，而GPT模型最擅长的领域便是对话和推理，DriveGPT雪湖•海若也很好地继承了这种特性，在生成场景序列、轨迹的同时，也会把整个决策逻辑链给输出。
顾维灏介绍，毫末在2023年1月发布的中国自动驾驶行业最大的智算中心MANA OASIS（雪湖• 绿洲）此次从算力优化等层面升级了三大能力，进一步支持DriveGPT雪湖•海若的算力。
首先，毫末与火山引擎全新搭建了“全套大模型训练保障框架”，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个月没有任何非正常中断,有效保证了大模型训练稳定性；
其次，毫末研发出以真实数据回传为核心的增量学习技术，并将其推广到了大模型训练，构建了一个大模型持续学习系统，自主研发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%；
最后，MANA OASIS通过提升数据吞吐量来降本增效，满足Transformer大模型训练效率，通过引入火山引擎提供的Lego算子库实现算子融合，端到端吞吐提升84%。
谈到DriveGPT雪湖•海若的实现过程，顾维灏介绍称，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。
DriveGPT雪湖•海若的一个关键设计，就是场景的Token化表达，顾维灏把这种方式叫做Drive Language。
同时，DriveGPT雪湖•海若还会根据Drive Language输入端的提示语以及毫末CSS自动驾驶场景库的决策样本去训练模型，让模型学习推理关系，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。
另外，顾维灏提到，DriveGPT雪湖•海若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。
当前，毫末在使用数据过程中，逐步建立起一套基于4D Clips驾驶场景识别方案，具备极高性价比。在行业上，给出正确的标注结果，一张图片需要约5元；如果使用DriveGPT雪湖•海若的场景识别服务，一张图片的价格将下降到0.5元。单帧图片整体标注成本仅相当于行业的1/10。接下来，毫末会将图像帧及4D Clips场景识别服务逐步向行业开放使用，这将大幅降低行业使用数据的成本，提高数据质量，从而加速自动驾驶技术的快速发展。
目前，毫末DriveGPT雪湖•海若已正式对外开放，开启对限量首批客户的合作，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、英特尔等已经加入。毫末DriveGPT雪湖•海若大模型的成果将首发落地在搭载毫末HPilot3.0的新摩卡DHT-PHEV上。
顾维灏表示，毫末DriveGPT雪湖•海若将携手生态伙伴率先探索四大应用能力，包括智能驾驶、驾驶场景识别、驾驶行为验证、困难场景脱困。
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GPT模型是什么？它们真的会走进千家万户吗？
一款叫GPT的新软件火爆全球，GPT 是 OpenAI 开发的一种语言模型，它能够通过大量文本数据的预训练，掌握语言规律并生成文本。
GPT分别是三个单词(Generative 生成型 Pre-trained 预训练 Transformer 转换模型)，即生成式预训练模型。它的本质是通过预训练的方式对大量文本数据进行学习，从而达到精准预测和生成文本的目的。
当前GPT还只是应用在聊天领域的日常办公，未来很可能人工智会辐射至各行各业，从搜索引擎到办公软件、从社交媒体到游戏开发，AI的发展很快就会以病毒传播式的速度普及到我们的日常生活中。
最近一段时间，全世界知名的互联网企业全都开始涌入AI市场，资本的涌入和技术的迭代势必会让AI的发展急剧加速。
目前，GPT技术已经在多个领域得到了应用，包括：
1. 语言翻译：GPT可以将一种语言翻译成另一种语言，从而帮助人们跨越语言障碍。目前chatGPT支持95种语言，再加上人工智能学习，效果比传统翻译工具更优质！
2. 内容生成：GPT可以生成高质量的文章、新闻报道、小说等文本内容，为媒体和出版行业提供了巨大的帮助。
3. 语音识别：GPT也可以用于语音识别，其原理与文本生成类似。使用GPT进行语音识别的一个好处是可以进行语音到文本的转化，从而将语音转化为可观看的文本内容。
4. 智能客服：GPT可以帮助企业开发智能客服系统，为客户提供更快速、更准确的服务。
5. 自然语言理解：GPT可以帮助机器更好地理解人类语言，从而实现更智能的人机交互。
可能很多人都没有注意到，在过去的短短三十年内，人类已经经历了三次技术的迭代，每一次都是以不起眼的形式出现，并迅速颠覆了我们的日常生活方式：
第一次出现的互联网跨越了现实空间，将全世界的网友链接在一起；
第二次是智能手机，便携的移动端解放了我们的业余时间，让我们可以随时随地进行网络互动，而随着ChatGPT的发布；
第三次技术革命已经开始，而且速度比我们想象中快的多。
gpt的出现标志着人类生产力的又一巨大进步！未来，随着GPT技术的不断发展和完善，它将在更多领域得到应用，如智能教育、智能医疗、智能家居、数字营销等等。总之，GPT技术未来的趋势和运营场景非常广泛，并将持续改变人们的生产和生活方式。
以上就是关于gpt大模型相关问题的回答。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。
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