Fuente: "Chebai Think Tank" (ID: EV100_Plus), autor: Chen Chongshan

Según Tianyancha, en la primera mitad de 2023, habrá más de 20 eventos de financiación directamente relacionados con modelos a gran escala, y la cantidad de varios modelos a gran escala que se han lanzado en China supera los 100, lo que muestra la tendencia de un "guerra de los cien modelos".

Fuente de eventos de financiación modelo a gran escala en la primera mitad de este año: Sohu Technology

La industria de la telefonía móvil ya ha comenzado a aplicar modelos grandes. El soporte de modelos grandes en el lado del dispositivo y en el lado de la nube está promoviendo la innovación de la experiencia de aceleración de teléfonos móviles. Algunos medios incluso dijeron que la profunda integración de modelos grandes y sistemas de telefonía móvil hará de los teléfonos móviles una nueva especie. "

En comparación con la industria de la telefonía móvil, en la industria de vehículos de nueva energía, también se ha convertido en una tendencia "subirse al automóvil" con modelos grandes, y también es muy popular.

Esto se debe a que, como campo relativamente vertical, los modelos grandes se utilizan más ampliamente en los vehículos de nueva energía. La conducción inteligente, la cabina inteligente e incluso los cambios resultantes en los modelos comerciales, así como la investigación y el desarrollo de automóviles, tienen escenarios de aplicación a gran escala, que ayudarán a los automóviles a actualizarse rápidamente de atributos de transporte a atributos de terminal inteligente.

Recientemente, GAC Group anunció recientemente el lanzamiento oficial de los últimos resultados de investigación y desarrollo de la tecnología de modelos a gran escala de IA: la plataforma de modelos a gran escala de IA de GAC. El modelo se llevará en el Geely Galaxy L6. Además, las empresas de la cadena de suministro automotriz también han puesto un pie en modelos a gran escala, como el modelo a gran escala Ririxin lanzado por SenseTime; Momo Zhixing lanzó el modelo a gran escala generativo de conducción autónoma DriveGPT-Xuehu Hairuo, y así sucesivamente.

"Lo único que actualmente restringe el desarrollo de la industria nacional de modelos a gran escala es 'demasiado caliente'". Esta es la observación reciente de Huang Tiejun, decano del Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial Zhiyuan de Beijing y profesor de la Escuela de Ciencias de la Computación, Universidad de Peking. De hecho, el modelo grande actual "en el automóvil" también está sobrecalentado.

Algunas compañías de automóviles no solo aplican modelos grandes en tecnología, sino que también han registrado logotipos relacionados con "GPT" en sus marcas comerciales. Por ejemplo, Chery New Energy Automobile ha registrado la marca comercial "ICAR GPT", Great Wall Motor ha registrado marcas comerciales como "Great Wall Motor SPACEGPT" y NIO y Xiaopeng Motors también han solicitado el registro de marcas comerciales relacionadas con GPT.

En cuanto al papel de los modelos grandes en la industria automotriz, los conocedores de la industria los posicionan más como "infraestructura".

Recientemente, Zhang Yongwei, vicepresidente y secretario general de China Electric Vehicle 100, señaló en el artículo "Varias cuestiones estratégicas en el desarrollo de vehículos inteligentes en mi país" que la etapa inteligente requerirá más infraestructura nueva, incluidos modelos grandes. . Señaló que es necesario apoyarse en el centro de cómputo inteligente para construir un gran modelo de la industria automotriz.

1. Modelo grande "embarque"

El modelo grande al que se hace referencia actualmente es la abreviatura de "modelo de aprendizaje profundo a gran escala", que se refiere a un modelo de aprendizaje automático con una gran cantidad de parámetros y una estructura compleja, que puede manejar datos a gran escala y problemas complejos, y es principalmente utilizado en procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora, reconocimiento de voz y otros campos.

Los modelos de aprendizaje automático tradicionales anteriores eran pequeños y solo podían manejar pequeñas cantidades de datos, por ejemplo, solo una modalidad de datos, como texto, imágenes o audio. Los modelos de aprendizaje profundo pueden contener millones de parámetros y procesar cantidades masivas de datos. Sin embargo, los modelos grandes pueden alcanzar decenas de miles de millones de parámetros y requieren supercomputadoras para su entrenamiento.

Y debido a que el modelo grande puede expresar con mayor precisión la distribución de datos y aprender características más complejas, puede mejorar la precisión de la toma de decisiones.

La arquitectura Transformer es la base de la arquitectura de algoritmos principal en el campo de modelos grandes actual, formando así dos rutas técnicas principales de GPT y BERT. Después del lanzamiento de GPT3.0, GPT se ha convertido gradualmente en la ruta principal para modelos grandes. En la actualidad, casi todos los modelos grandes con una escala de parámetros de más de 100 mil millones adoptan el modo GPT.

Las capturas de pantalla de la interfaz que se ha iterado a GPT4 se encuentran en el sitio web oficial de "openai".

Los modelos grandes jugarán un papel más importante en las aplicaciones multimodales, especialmente en escenarios a gran escala. Los "automóviles" que están experimentando innovaciones de inteligencia y fabricación tienen muchos escenarios de aplicación de modelos a gran escala que pueden expandir la imaginación ilimitada.

Específicamente, en el campo de los vehículos de nueva energía, la cabina inteligente es el escenario de aplicación más conveniente para modelos grandes. La aplicación de modelos grandes en el campo de la comunicación y el diálogo de IA en vehículos puede cambiar la situación en el pasado de que la inteligencia de la voz de IA en vehículos es generalmente débil y la experiencia no es buena.

Si en el pasado había una "relación de mando" entre el propietario del automóvil y el asistente de IA, donde el propietario del automóvil asigna tareas y el asistente de IA las ejecuta de forma pasiva, los propietarios de automóviles se comunican y envían contenido a las personas. Por ejemplo, el asistente de voz ChatGPT de hoy en el vehículo ya puede manejar conversaciones completas, como hacer preguntas, y puede mantener una comprensión del contexto y formar una experiencia de interacción de voz relativamente buena.

GAC ha anunciado que su plataforma de modelo a gran escala de IA puede comprender mejor las intenciones de los usuarios, realizar una personalización más profunda y una interacción "similar a la humana", y es una "enciclopedia móvil", que conoce la astronomía de arriba a abajo y la geografía de abajo hacia abajo. No solo tiene "súper inteligencia", sino que también tiene "alta inteligencia emocional", que puede cambiar la interacción de voz mecánica y actualizar la forma de "una pregunta y una respuesta" a un diálogo intuitivo y natural sin umbral.

Fuente de la imagen de la interfaz interactiva de la plataforma de modelos grandes de GAC AI: Bitauto

Xunfei también anunció que la combinación de su modelo grande "Spark Cognition" y la cabina inteligente puede realizar la comunicación libre entre personas y vehículos en el automóvil a través de negocios y escenas.

Segundo, o cambia la industria automotriz

Si se extiende a todo el nivel de la industria, se puede predecir que el modelo grande puede cambiar toda la industria de vehículos de nueva energía.

El modelo grande no solo puede cambiar la cabina inteligente y mejorar su sensación de experiencia, sino también promover la conducción inteligente que actualmente está en pleno apogeo. En este sentido, Li Keqiang, académico de la Academia China de Ingeniería, profesor de la Universidad de Tsinghua y científico jefe del Centro Nacional de Innovación de Vehículos Inteligentes Conectados, dijo que las ventajas de los modelos grandes en el procesamiento de texto, la adquisición y el procesamiento de datos y el establecimiento los escenarios para el entrenamiento y la iteración serán beneficiosos para el desarrollo humano-máquina.La inteligencia interactiva y la conducción inteligente juegan un papel acelerador.

Los modelos grandes pueden procesar cantidades masivas de datos y pueden mejorar la precisión y el rendimiento del modelo, lo que tiene un gran efecto en la conducción inteligente. Los automóviles inteligentes son intrínsecamente productores de datos naturales. La red de carreteras, las condiciones de la carretera, el entorno y el comportamiento de conducción son todos datos masivos. El procesamiento de estos datos y las capacidades de análisis multidimensional a través de modelos grandes no solo pueden optimizar continuamente el modelo, sino también mejorar el precisión y fiabilidad de la conducción inteligente.

En el pasado, la percepción de conducción inteligente usaba el método de "apilamiento" de varios modelos pequeños. El principio de reconocimiento es mirarlo primero y luego compararlo en la base de conocimientos. Si no lo ha aprendido antes, es posible que no esté capaz de reconocerlo con precisión. El papel clave de la capacidad del algoritmo de autoaprendizaje del modelo grande en el proceso de conducción automática del automóvil se refleja principalmente en los niveles de percepción y toma de decisiones. Puede razonar cuando se trata de condiciones de carretera complejas y la capacidad de pensar como un humano.

Por lo tanto, los expertos de la industria creen que el cuello de botella del algoritmo de integración de percepción y toma de decisiones de extremo a extremo, que se considera el final del algoritmo de conducción autónoma, puede resolverse de manera efectiva una vez que el automóvil se conecta al modelo grande. y la actualización del algoritmo de conducción autónoma está a la vuelta de la esquina.

El modelo grande también tendrá un nuevo impacto en los métodos de investigación y desarrollo y en los modelos comerciales de los vehículos de nueva energía.

En términos de métodos de investigación y desarrollo, debido a las capacidades de etiquetado de alta eficiencia de la máquina, la tarea de etiquetado de datos que toma un año solo toma unas pocas horas, y el ciclo de desarrollo se acorta considerablemente, y el multimodal (visual, voz, gestos, etc.) datos enriquecidos, puede mejorar aún más la eficiencia general de I + D y reducir los costos de I + D.

Li Xiang, de Ideal Automobile, dijo una vez: "En el pasado, teníamos que calibrar manualmente alrededor de 10 millones de fotogramas de imágenes de conducción autónoma al año, por lo que contratamos a muchas empresas de subcontratación para calibrar, alrededor de 6 a 8 yuanes por pieza, y el costo por año Casi 100 millones, esto es solo para la calibración de imagen de la conducción automática. Pero cuando usamos el modelo grande de software 2.0 para realizar la calibración automática a través del entrenamiento, los resultados y los efectos serán terribles. Lo que solía tomar un año para hacer "Básicamente, se puede completar en 3 horas y la eficiencia es 1000 veces mayor que la de los seres humanos. El trabajo en este campo es completamente diferente".

Para los desarrolladores de automóviles, uno de los temas centrales actuales es cómo cooperar con la capacidad de aprendizaje y la capacidad de generalización del modelo grande para formar un método de investigación y desarrollo más eficiente. En el futuro, los modelos grandes tienen el potencial de revolucionar el diseño, la ingeniería y la fabricación en el proceso de fabricación de automóviles.

En lo que respecta al modelo de negocio, después de que el modelo grande sea "abordado" a través de la cabina inteligente, el modelo grande montado en el vehículo tendrá una mejor comprensión de las preferencias y hábitos de las "personas" a través de la interacción entre personas y vehículos. lo que inevitablemente generará nuevo valor comercial.

Tercero, iniciar una guerra de cien "modelos"

La aplicación de modelos grandes en el campo de los autos inteligentes se ha convertido en el foco de atención colectiva de toda la industria pan-auto. Muchas empresas automotrices han comenzado a "subirse al auto" con modelos grandes. Algunos medios incluso dijeron que la nueva competencia para modelos grandes para "subirse al coche" Disparos.

Recientemente, GAC Group anunció el lanzamiento oficial de los últimos resultados de investigación y desarrollo de la tecnología de modelos a gran escala de IA: la plataforma de modelos a gran escala de IA de GAC. se llevará en el Geely Galaxy L6. Antes de esto, Li Auto también lanzó el algoritmo de modelo grande MindGPT. En la serie nova11 de Huawei y la conferencia de lanzamiento de nuevos productos de escenario completo, Yu Chengdong anunció que el AITO M9 estará equipado con modelos grandes de IA, y el asistente inteligente de Xiaoyi podrá brindar a los usuarios la experiencia de IA en vehículos más fuerte de la industria.

Además de las empresas automotrices, algunas empresas de la cadena de suministro automotriz también desarrollan modelos a gran escala, como el modelo a gran escala Ririxin lanzado por SenseTime; Momo Zhixing lanzó un modelo a gran escala DriveGPT-Xuehu Hairuo.

Las empresas de automóviles no solo desarrollan modelos grandes de forma independiente, sino que también adoptan un enfoque cooperativo para aplicar modelos grandes. Por ejemplo, Baidu Apollo anunció que Great Wall Motors y Yikatong Technology (sin ningún orden en particular) se han convertido en el primer lote de socios de exploración de aplicaciones de cabina inteligente a gran escala de Wenxin para explorar cabinas inteligentes y conducción autónoma. Geely Automobile, Zhiji Automobile, Chery New Energy Automobile y muchas otras compañías también dijeron que cooperarán con Alibaba Cloud en escenarios relacionados con modelos a gran escala.

La aplicación de modelos grandes por parte de las empresas de automóviles no solo se aplica a las cabinas inteligentes, sino que también ha comenzado a explorar modelos grandes en el campo de la conducción inteligente. Un ejemplo típico es Xpeng Motors y los modelos grandes de Ali para crear un centro de computación inteligente AI de conducción autónoma. "Fuyao", que se utiliza para trenes de modelos de conducción autónoma. He Xiaopeng, director ejecutivo de Xiaopeng Motors, dijo que "Fuyao" es actualmente el centro de computación inteligente más grande para la conducción autónoma en la industria automotriz de mi país, lo que ha sentado una base de potencia informática para la capacitación de Xiaopeng en el sistema de conducción asistida inteligente para todos los escenarios. El "Snow Lake Hairuo" lanzado por Momo Zhixing es el primer modelo generativo a gran escala autónomo de la industria.

El entusiasmo de las empresas automovilísticas por los modelos grandes se refleja incluso en el registro de marcas. Por ejemplo, Chery New Energy Automobile ha registrado la marca "ICAR GPT", Great Wall Motor ha registrado "Great Wall Motor SPACEGPT" y otras marcas, y Weilai Automobile y Xiaopeng Los automóviles también tienen marcas registradas como "ICAR GPT". Solicite el registro de marcas comerciales relacionadas con GPT.

En la segunda mitad de la inteligenteización, algunas personas consideran un automóvil inteligente como un "teléfono móvil grande", por lo que las acciones de las empresas automotrices en el campo de los modelos grandes pueden verse como una competencia por la "entrada" de una nueva generación de smart terminales. Sin embargo, algunas personas han dicho que tal avalancha de compañías de automóviles para diseñar modelos grandes es demasiado caliente, y existe la sospecha de frotar el calor.

En la actualidad, la popularidad de los modelos grandes ha disminuido mes a mes. Según los últimos datos publicados por la empresa de análisis de redes Similarweb, en junio las visitas globales de ChatGPT experimentaron su primer crecimiento intermensual negativo desde su lanzamiento, con una caída del 9,7%, y la tasa de crecimiento intermensual también fue paulatina. disminuyó de enero a mayo.

Cuarto, "infraestructura" de posicionamiento

El sobrecalentamiento de modelos grandes no se limita a la industria automotriz. Recientemente, Huang Tiejun, decano del Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial Zhiyuan de Beijing y profesor de la Facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad de Pekín, dijo: "Lo único que actualmente restringe la el desarrollo de la industria nacional de modelos grandes es 'demasiado caliente'".

El "Informe de investigación de mapas de modelos grandes de inteligencia artificial de China" muestra que, hasta el 28 de mayo de este año, se han lanzado 79 modelos grandes con una escala de parámetros de más de mil millones en China. Esto se debe a que el fenómeno de la duplicación y fragmentación de bajo nivel en la industria es relativamente grave. Este fenómeno provocará la dispersión de recursos y es difícil formar un avance sistémico con un impacto importante. Por lo tanto, Huang Tiejun cree que la industria debe evitar esfuerzos repetidos y concentrarse en tareas importantes.

Robin Li, el fundador de Baidu, ha declarado públicamente durante mucho tiempo: "No tiene mucho sentido que una empresa nueva recree ChatGPT. Creo que hay una gran oportunidad para desarrollar aplicaciones basadas en este gran modelo de lenguaje. Hay no hay necesidad de reinventar la rueda. Después de tener la rueda, es posible hacer un automóvil. ", Aviones, el valor puede ser mucho mayor que la rueda".

Los expertos de la industria dijeron que después de la supervivencia del más apto, es posible que solo haya un número muy pequeño de dos o tres modelos de ecología a gran escala en el mundo en el futuro.

Por lo tanto, los modelos grandes deben verse desde una perspectiva de infraestructura. Zhu Xiaohu, director gerente de GSR Venture Capital, escribió en Moments: "No seas supersticioso sobre el modelo general, porque el próximo año GPT-3.5 se convertirá en mercancía (infraestructura general) y tres años después, GPT-4 también será ."

Para la industria automotriz, los modelos grandes solo se convertirán en infraestructura industrial. Recientemente, Zhang Yongwei, vicepresidente y secretario general de China Electric Vehicle 100, señaló en el artículo "Varias cuestiones estratégicas en el desarrollo de vehículos inteligentes en mi país" que la etapa inteligente requerirá más infraestructura nueva, incluidos modelos grandes. . Señaló que es necesario apoyarse en el centro de cómputo inteligente para construir un gran modelo de la industria automotriz.

En resumen, el modelo grande ha logrado una buena implementación comercial en la cabina inteligente, lo que convierte a la cabina inteligente en un importante punto de venta de vehículos de nueva energía. En el futuro, a nivel de conducción inteligente, el empoderamiento del modelo grande promoverá su rápido desarrollo; es previsible que el modelo grande promueva la investigación y el desarrollo del automóvil, e incluso conduzca a un nuevo modelo de negocio. Sin embargo, todo esto puede basarse en el posicionamiento de la "infraestructura" del modelo a gran escala. Reunirse para hacer modelos grandes, o incluso chismes, puede conducir a una duplicación de bajo nivel y al desperdicio de recursos.

Referencia de texto completo

[1] "Los modelos grandes de IA están 'en el automóvil', la perspectiva aún está por verse", China Business Daily

[2] "¿Los autos inteligentes marcan el comienzo del 'momento ChatGPT'? ", Noticias de electrónica de China

[3] "¿Los modelos grandes van a la industria automotriz y son los primeros en aterrizar en la cabina inteligente? ", Relatividad Inteligente

[4] "Desde un pequeño asistente orientado a tareas hasta un copiloto hexagonal, la nueva competencia de modelos a gran escala de IA 'en el automóvil' se ha disparado", Auto Market Ruijian