المصدر: "Chebai Think Tank" (ID: EV100 \ _Plus) ، المؤلف: Chen Chongshan

وفقًا لـ Tianyancha ، في النصف الأول من عام 2023 ، سيكون هناك أكثر من 20 حدثًا تمويليًا يرتبط ارتباطًا مباشرًا بالنماذج واسعة النطاق ، ويتجاوز عدد النماذج الكبيرة المتنوعة التي تم إصدارها في الصين 100 ، مما يدل على اتجاه "حرب المائة نموذج".

مصدر أحداث تمويل النماذج واسعة النطاق في النصف الأول من هذا العام: Sohu Technology

بدأت صناعة الهواتف المحمولة بالفعل في تطبيق نماذج كبيرة. يدعم دعم الطرز الكبيرة على جانب الجهاز والجانب السحابي ابتكار تجربة تسريع الهاتف المحمول. حتى أن بعض وسائل الإعلام قالت إن التكامل العميق بين الطرز الكبيرة وأنظمة الهاتف المحمول سيجعل الهواتف المحمولة نوعًا جديدًا. "

مقارنة بصناعة الهواتف المحمولة ، في صناعة سيارات الطاقة الجديدة ، أصبح أيضًا اتجاهًا "للدخول في السيارة" مع الطرز الكبيرة ، كما أنها تحظى بشعبية كبيرة.

هذا لأنه ، كمجال رأسي نسبيًا ، تُستخدم النماذج الكبيرة على نطاق واسع في مركبات الطاقة الجديدة. القيادة الذكية ، قمرة القيادة الذكية ، وحتى التغييرات الناتجة في نماذج الأعمال ، بالإضافة إلى البحث والتطوير في السيارة ، جميعها لها سيناريوهات تطبيق واسعة النطاق ، والتي ستساعد السيارات على الترقية بسرعة من سمات النقل إلى سمات المحطة الذكية.

في الآونة الأخيرة ، أعلنت مجموعة GAC مؤخرًا عن الإطلاق الرسمي لأحدث نتائج البحث والتطوير لتقنية النماذج واسعة النطاق للذكاء الاصطناعي - منصة نموذج GAC AI واسعة النطاق. كما ذكرت شركة جيلي للسيارات أن أول نظام ذكاء اصطناعي كامل كامل المشهد تم تطويره ذاتيًا سيتم حمل الطراز على Geely Galaxy L6. علاوة على ذلك ، تطورت شركات سلسلة التوريد بالسيارات أيضًا في نماذج واسعة النطاق ، مثل نموذج Ririxin واسع النطاق الذي أصدرته SenseTime ؛ أصدر Momo Zhixing نموذج القيادة المستقلة واسع النطاق DriveGPT-Xuehu Hairuo ، وما إلى ذلك.

"الشيء الوحيد الذي يقيد حاليًا تطوير صناعة النماذج المحلية واسعة النطاق هو" حار جدًا "." هذه هي الملاحظة الأخيرة لهوانغ تيجون ، عميد معهد أبحاث الذكاء الاصطناعي في بكين تشيوان وأستاذ كلية علوم الكمبيوتر ، جامعة بكين. في الواقع ، فإن الطراز الكبير الحالي "على السيارة" محموما أكثر من اللازم.

لا تطبق بعض شركات السيارات الموديلات الكبيرة في التكنولوجيا فحسب ، بل تسجل أيضًا الشعارات ذات الصلة بـ "GPT" على علاماتها التجارية. على سبيل المثال ، سجلت Chery New Energy Automobile العلامة التجارية "ICAR GPT" ، وقد سجلت Great Wall Motor علامات تجارية مثل "Great Wall Motor SPACEGPT" ، كما تقدمت NIO و Xiaopeng Motors أيضًا بطلب لتسجيل العلامات التجارية المتعلقة بـ GPT.

أما بالنسبة لدور النماذج الكبيرة في صناعة السيارات ، فإن المطلعين على الصناعة يضعونها أكثر على أنهم "بنية تحتية".

في الآونة الأخيرة ، أشار Zhang Yongwei ، نائب الرئيس والأمين العام لـ China Electric Vehicle 100 ، في مقال "العديد من القضايا الإستراتيجية في تطوير المركبات الذكية في بلدي" إلى أن المرحلة الذكية ستتطلب المزيد من البنية التحتية الجديدة ، بما في ذلك الطرز الكبيرة . وأشار إلى ضرورة الاعتماد على مركز الحوسبة الذكية لبناء نموذج كبير لصناعة السيارات.

** 1. نموذج كبير "الصعود" **

النموذج الكبير المشار إليه حاليًا هو اختصار "نموذج التعلم العميق واسع النطاق" ، والذي يشير إلى نموذج التعلم الآلي مع عدد كبير من المعلمات والهيكل المعقد ، والذي يمكنه التعامل مع البيانات واسعة النطاق والمشكلات المعقدة ، وهو في الغالب المستخدمة في معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر ، والتعرف على الكلام وغيرها من المجالات.

كانت نماذج التعلم الآلي التقليدية السابقة صغيرة ويمكنها فقط التعامل مع كميات صغيرة من البيانات ، على سبيل المثال ، طريقة بيانات واحدة فقط ، مثل النص أو الصور أو الصوت. يمكن أن تحتوي نماذج التعلم العميق على ملايين المعلمات ومعالجة كميات هائلة من البيانات. ومع ذلك ، يمكن أن تصل النماذج الكبيرة إلى عشرات المليارات من المعلمات وتتطلب أجهزة كمبيوتر عملاقة للتدريب.

ونظرًا لأن النموذج الكبير يمكنه التعبير بشكل أكثر دقة عن توزيع البيانات ومعرفة ميزات أكثر تعقيدًا ، فيمكنه تحسين دقة اتخاذ القرار.

بنية المحولات هي أساس بنية الخوارزمية السائدة في مجال النموذج الكبير الحالي ، وبالتالي تشكل مسارين تقنيين رئيسيين هما GPT و BERT. بعد إصدار GPT3.0 ، أصبحت GPT تدريجيًا المسار السائد للنماذج الكبيرة. في الوقت الحالي ، تعتمد جميع النماذج الكبيرة تقريبًا التي يبلغ مقياس معلماتها أكثر من 100 مليار وضع GPT.

لقطات الشاشة للواجهة التي تم تكرارها إلى GPT4 موجودة على الموقع الرسمي لـ "openai"

ستلعب النماذج الكبيرة دورًا أكثر أهمية في التطبيقات متعددة الوسائط ، خاصة في السيناريوهات واسعة النطاق. تمتلك "السيارات" التي تخضع لابتكارات استخباراتية وتصنيعية العديد من سيناريوهات تطبيق النماذج واسعة النطاق التي يمكن أن توسع خيالًا غير محدود.

على وجه التحديد ، في مجال مركبات الطاقة الجديدة ، تعد قمرة القيادة الذكية هي سيناريو التطبيق الأكثر ملاءمة للموديلات الكبيرة. يمكن أن يؤدي تطبيق النماذج الكبيرة في مجال التواصل والحوار داخل السيارة إلى تغيير الوضع في الماضي حيث يكون ذكاء صوت AI داخل السيارة ضعيفًا بشكل عام وأن التجربة ليست جيدة.

إذا كانت هناك في الماضي "علاقة أوامر" بين مالك السيارة ومساعد الذكاء الاصطناعي ، حيث يقوم مالك السيارة بتعيين المهام ويقوم مساعد الذكاء الاصطناعي بتنفيذها بشكل سلبي ؛ يتواصل أصحاب السيارات ويخرجون المحتوى إلى الأشخاص. على سبيل المثال ، يمكن للمساعد الصوتي ChatGPT الموجود في السيارة حاليًا التعامل بالفعل مع المحادثات الكاملة ، مثل طرح الأسئلة ، ويمكنه الحفاظ على فهم السياق وتشكيل تجربة تفاعل صوتي جيدة نسبيًا.

أعلنت GAC أن نظامها الأساسي للنموذج واسع النطاق للذكاء الاصطناعي يمكنه فهم نوايا المستخدم بشكل أفضل ، وتحقيق التخصيص الأعمق والتفاعل "الشبيه بالبشر" ، وهي "موسوعة متنقلة" ، تعرف علم الفلك من الأعلى إلى الأسفل والجغرافيا من الأسفل. ليس لديه "ذكاء فائق" فحسب ، بل يمتلك أيضًا "ذكاء عاطفيًا عاليًا" ، والذي يمكنه تغيير التفاعل الصوتي الميكانيكي وترقية شكل "سؤال واحد وإجابة واحدة" إلى حوار بديهي وطبيعي بدون عتبة.

واجهة تفاعلية لمنصة نموذج كبير من GAC AI المصدر: Bitauto

أعلنت Xunfei أيضًا أن الجمع بين طرازها الكبير "Spark Cognition" وقمرة القيادة الذكية يمكن أن يحقق التواصل المجاني بين الأشخاص والمركبات في السيارة عبر الأعمال والمشاهد.

** ثانيًا ، أو تغيير صناعة السيارات **

إذا امتد إلى مستوى الصناعة بأكمله ، فيمكن توقع أن النموذج الكبير قد يغير صناعة سيارات الطاقة الجديدة بالكامل.

لا يمكن للنموذج الكبير فقط تغيير قمرة القيادة الذكية وتحسين إحساسها بالخبرة ، ولكن أيضًا تعزيز القيادة الذكية التي تعمل حاليًا على قدم وساق. في هذا الصدد ، قال لي كه تشيانغ ، الأكاديمي في الأكاديمية الصينية للهندسة ، وأستاذ جامعة تسينغهوا ، وكبير العلماء في المركز الوطني لابتكار المركبات الذكية المتصلة ، إن مزايا النماذج الكبيرة في معالجة النصوص ، والحصول على البيانات ومعالجتها ، وإنشاء سوف تكون سيناريوهات التدريب والتكرار مفيدة لتطوير الإنسان والآلة ، ويلعب الذكاء التفاعلي والقيادة الذكية دورًا متسارعًا.

يمكن للنماذج الكبيرة معالجة كميات هائلة من البيانات ، ويمكنها تحسين دقة وأداء النموذج ، مما له تأثير كبير على القيادة الذكية. تعد السيارات الذكية بطبيعتها منتجًا طبيعيًا للبيانات. تعد كل من شبكة الطرق وظروف الطريق والبيئة وسلوك القيادة بيانات ضخمة.إن معالجة هذه البيانات وقدرات التحليل متعدد الأبعاد من خلال النماذج الكبيرة لا يمكنها فقط تحسين النموذج بشكل مستمر ، ولكن أيضًا تحسين دقة وموثوقية القيادة الذكية.

في الماضي ، استخدم تصور القيادة الذكي طريقة "التكديس" لنماذج صغيرة مختلفة. مبدأ التعرف هو النظر إليها أولاً ، ثم مقارنتها في قاعدة المعرفة. إذا لم تكن قد تعلمتها من قبل ، فقد لا تكون قادر على التعرف عليه بدقة. ينعكس الدور الرئيسي لقدرة خوارزمية التعلم الذاتي للنموذج الكبير في عملية القيادة التلقائية للسيارة بشكل أساسي في مستويات الإدراك واتخاذ القرار.يمكن أن يكون سببًا عند التعامل مع ظروف الطريق المعقدة والقدرة على التفكير مثل بشر.

لذلك ، يعتقد المطلعون على الصناعة أن عنق الزجاجة في خوارزمية تكامل الإدراك الشامل واتخاذ القرار ، والتي تعتبر نهاية خوارزمية القيادة المستقلة ، قد يتم حلها بشكل فعال بعد توصيل السيارة بالنموذج الكبير ، وقد اقترب موعد ترقية خوارزمية القيادة الذاتية.

سيكون للنموذج الكبير أيضًا تأثير جديد على أساليب البحث والتطوير ونماذج الأعمال لمركبات الطاقة الجديدة.

فيما يتعلق بأساليب البحث والتطوير ، نظرًا لقدرات وضع العلامات عالية الكفاءة للجهاز ، فإن مهمة وضع العلامات على البيانات التي تستغرق عامًا فقط تستغرق بضع ساعات ، ويتم تقصير دورة التطوير بشكل كبير ، ومتعدد الوسائط (مرئي ، الصوت ، والإيماءات ، وما إلى ذلك) البيانات الغنية ، يمكن أن تزيد من تحسين كفاءة البحث والتطوير الإجمالية وتقليل تكاليف البحث والتطوير.

قال لي شيانغ من شركة Ideal Automobile ذات مرة: "في الماضي ، كان علينا معايرة حوالي 10 ملايين إطار من الصور ذاتية القيادة يدويًا سنويًا ، لذلك قمنا بتوظيف العديد من شركات الاستعانة بمصادر خارجية للمعايرة ، حوالي 6 إلى 8 يوانات لكل قطعة ، و التكلفة السنوية ما يقرب من 100 مليون ، هذا مخصص فقط لمعايرة الصورة للقيادة التلقائية. ولكن عندما نستخدم النموذج الكبير من البرنامج 2.0 لإجراء معايرة تلقائية من خلال التدريب ، ستكون النتائج والتأثيرات رهيبة. ما كان يستغرق عامًا للقيام به ، في الأساس ، يمكن إتمامه في 3 ساعات ، وتكون الكفاءة 1000 مرة من الإنسان. العمل في هذا المجال مختلف تمامًا. "

بالنسبة لمطوري السيارات ، فإن كيفية التعاون مع القدرة على التعلم والقدرة على التعميم للنموذج الكبير لتشكيل طريقة بحث وتطوير أكثر كفاءة هي إحدى القضايا الأساسية الحالية. في المستقبل ، تمتلك النماذج الكبيرة القدرة على إحداث ثورة في التصميم والهندسة والتصنيع في عملية صناعة السيارات.

بقدر ما يتعلق الأمر بنموذج العمل ، بعد أن يتم "صعود" النموذج الكبير من خلال قمرة القيادة الذكية ، فإن النموذج الكبير المركب على السيارة سيكون لديه فهم أفضل لتفضيلات وعادات "الأشخاص" من خلال التفاعل بين الأشخاص والمركبات ، والتي ستولد حتما قيمة تجارية جديدة.

** ثالثًا ، ابدأ حرب مائة "نموذجية" **

أصبح تطبيق الموديلات الكبيرة في مجال السيارات الذكية محط اهتمام جماعي لصناعة عموم السيارات بالكامل. بدأت العديد من شركات السيارات في "الحصول على السيارة" بموديلات كبيرة. حتى أن بعض وسائل الإعلام قالت إن المنافسة الجديدة بالنسبة للموديلات الكبيرة "للحصول على السيارة" ، تم إطلاق الطلقات.

في الآونة الأخيرة ، أعلنت GAC Group عن الإطلاق الرسمي لأحدث نتائج البحث والتطوير لتقنية النماذج واسعة النطاق AI - منصة نموذج GAC AI واسعة النطاق.كما ذكرت جيلي للسيارات أن أول نموذج كبير كامل المشهد مدعوم بالذكاء الاصطناعي تم تطويره ذاتيًا. سيتم حملها على جيلي جالاكسي L6. قبل ذلك ، أصدر Li Auto أيضًا خوارزمية النموذج الكبير MindGPT. في سلسلة nova11 من Huawei ومؤتمر إطلاق منتج جديد كامل السيناريوهات ، أعلن Yu Chengdong أن AITO M9 سيتم تجهيزه بنماذج كبيرة تعمل بالذكاء الاصطناعي ، وسيكون مساعد Xiaoyi الذكي قادرًا على تزويد المستخدمين بأقوى تجربة ذكاء اصطناعي داخل السيارة.

بالإضافة إلى شركات السيارات ، تقوم بعض شركات سلسلة توريد السيارات أيضًا بتطوير نماذج واسعة النطاق ، مثل نموذج Ririxin واسع النطاق الذي أصدرته SenseTime ؛ أصدر Momo Zhixing نموذجًا واسع النطاق DriveGPT-Xuehu Hairuo.

لا تقوم شركات السيارات بتطوير النماذج الكبيرة بشكل مستقل فحسب ، بل تتبنى أيضًا نهجًا تعاونيًا لتطبيق النماذج الكبيرة. على سبيل المثال ، أعلنت شركة Baidu Apollo أن شركة Great Wall Motors و Yikatong Technology (بدون ترتيب معين) أصبحت الدفعة الأولى من شركاء استكشاف تطبيقات المقصورة الذكية على نطاق واسع من Wenxin لاستكشاف مقصورات القيادة الذكية والقيادة الذاتية. وقالت جيلي للسيارات ، وتشيجي أوتوموبيل ، وشيري نيو إنرجي أوتوموبيل والعديد من الشركات الأخرى أيضًا إنها ستتعاون مع Alibaba Cloud في سيناريوهات ذات صلة بالنماذج واسعة النطاق.

لا يتم تطبيق النماذج الكبيرة من قبل شركات السيارات على مقصورات القيادة الذكية فحسب ، بل بدأ أيضًا في استكشاف النماذج الكبيرة في مجال القيادة الذكية.ومن الأمثلة النموذجية على نماذج Xpeng Motors و Ali الكبيرة لإنشاء مركز حوسبة ذكي يعمل بالذكاء الاصطناعي. "Fuyao" ، والذي يستخدم لنماذج القيادة الذاتية للقطار. قال He Xiaopeng ، الرئيس التنفيذي لشركة Xiaopeng Motors ، إن "Fuyao" هو حاليًا أكبر مركز حوسبة ذكية للقيادة الذاتية في صناعة السيارات في بلدي ، والتي وضعت أساسًا لقوة الحوسبة لتدريب Xiaopeng في نظام القيادة بمساعدة ذكي لجميع السيناريوهات. "Snow Lake Hairuo" الذي أصدرته شركة Momo Zhixing هو أول نموذج تولد ذاتي القيادة واسع النطاق في الصناعة.

ينعكس حماس شركات السيارات للطرز الكبيرة في تسجيل العلامات التجارية. على سبيل المثال ، سجلت Chery New Energy Automobile العلامة التجارية "ICAR GPT" ، وسجلت Great Wall Motor "Great Wall Motor SPACEGPT" وعلامات تجارية أخرى ، و Weilai Automobile و Xiaopeng قامت شركة Automobile أيضًا بتسجيل علامات تجارية مثل "ICAR GPT". تقدم بطلب لتسجيل العلامات التجارية ذات الصلة بـ GPT.

في النصف الثاني من الذكاء ، اعتبر بعض الناس السيارة الذكية بمثابة "هاتف محمول كبير" ، لذا يمكن اعتبار تصرفات شركات السيارات في مجال الموديلات الكبيرة بمثابة منافسة "لدخول" جيل جديد من الهواتف الذكية. محطات. ومع ذلك ، قال بعض الناس إن مثل هذا الاندفاع لشركات السيارات لوضع نماذج كبيرة هو حار للغاية ، وهناك اشتباه في احتكاك الحرارة.

في الوقت الحاضر ، انخفضت شعبية الموديلات الكبيرة على أساس شهري. وفقًا لآخر البيانات الصادرة عن شركة تحليل الشبكات انخفض من يناير إلى مايو.

** رابعًا ، وضع "البنية التحتية" **

لا يقتصر ارتفاع درجة حرارة النماذج الكبيرة على صناعة السيارات. فقد قال هوانغ تيجون مؤخرًا ، عميد معهد بكين تشيوان لأبحاث الذكاء الاصطناعي وأستاذ في كلية علوم الكمبيوتر بجامعة بكين: "الشيء الوحيد الذي يقيد حاليًا إن تطوير صناعة النماذج المحلية الكبيرة "حار للغاية". "

يوضح "تقرير بحث خرائط النموذج الكبير للذكاء الاصطناعي الصيني" أنه اعتبارًا من 28 مايو من هذا العام ، تم إصدار 79 نموذجًا كبيرًا بمقياس معلمات يزيد عن مليار في الصين. ويرجع ذلك إلى أن ظاهرة الازدواجية والتجزئة منخفضة المستوى في الصناعة أمر خطير نسبيًا ، وستؤدي هذه الظاهرة إلى تشتت الموارد ، ومن الصعب تكوين اختراق منهجي له تأثير كبير. لذلك ، يعتقد Huang Tiejun أنه يجب على الصناعة تجنب الجهود المتكررة والتركيز على المهام الرئيسية.

صرح Robin Li ، مؤسس Baidu ، علنًا منذ فترة طويلة: "ليس من المنطقي أن تقوم شركة ناشئة بإعادة إنشاء ChatGPT. أعتقد أن هناك فرصة عظيمة لتطوير التطبيقات بناءً على نموذج اللغة الكبير هذا. هناك لا حاجة لإعادة اختراع العجلة. بعد امتلاك العجلة ، من الممكن صنع سيارة. "، الطائرات ، قد تكون القيمة أكبر بكثير من العجلة."

قال المطلعون على الصناعة إنه بعد بقاء الأصلح ، قد يكون هناك عدد صغير جدًا من نموذجين أو ثلاثة نماذج بيئية كبيرة الحجم في العالم في المستقبل.

لذلك ، يجب النظر إلى النماذج الكبيرة من منظور البنية التحتية. كتب Zhu Xiaohu ، العضو المنتدب لشركة GSR Venture Capital ، في Moments: "لا تكن مؤمنًا بالخرافات بشأن النموذج العام ، لأن GPT-3.5 في العام المقبل ستصبح سلعة (بنية أساسية عامة) ، وبعد ثلاث سنوات ، ستصبح GPT-4 أيضًا . "

بالنسبة لصناعة السيارات ، لن تصبح النماذج الكبيرة سوى بنية تحتية للصناعة. في الآونة الأخيرة ، أشار Zhang Yongwei ، نائب الرئيس والأمين العام لـ China Electric Vehicle 100 ، في مقال "العديد من القضايا الإستراتيجية في تطوير المركبات الذكية في بلدي" إلى أن المرحلة الذكية ستتطلب المزيد من البنية التحتية الجديدة ، بما في ذلك الطرز الكبيرة . وأشار إلى ضرورة الاعتماد على مركز الحوسبة الذكية لبناء نموذج كبير لصناعة السيارات.

باختصار ، حقق الطراز الكبير تنفيذًا تجاريًا جيدًا في قمرة القيادة الذكية ، مما جعل قمرة القيادة الذكية نقطة بيع مهمة لمركبات الطاقة الجديدة. في المستقبل ، على مستوى القيادة الذكية ، سيعزز تمكين النموذج الكبير تطوره السريع ؛ ومن المتوقع أن يعزز النموذج الكبير البحث والتطوير في مجال السيارات ، بل ويؤدي إلى نموذج أعمال جديد. ومع ذلك ، قد يعتمد كل هذا على تحديد موقع النموذج واسع النطاق "البنية التحتية". قد يؤدي التدفق إلى صنع نماذج كبيرة ، أو حتى ثرثرة ، إلى ازدواجية منخفضة المستوى وإهدار للموارد.

** مرجع النص الكامل **

[1] "النماذج الكبيرة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي" موجودة في السيارة "، ويبقى الاحتمال غير واضح" ، صحيفة تشاينا بيزنس ديلي

[2] "السيارات الذكية تستهل" لحظة ChatGPT "؟ "، أخبار الصين للإلكترونيات

[3] "النماذج الكبيرة ستذهب إلى صناعة السيارات ، وهل هم أول من يهبط في قمرة القيادة الذكية؟ "، النسبية الذكية

[4] "من مساعد صغير موجه نحو المهام إلى مساعد سائق سداسي ، تم إطلاق المنافسة الجديدة لنماذج الذكاء الاصطناعي كبيرة الحجم" على السيارة "، سوق السيارات رويجيان