Источник: «Chebai Think Tank» (ID: EV100_Plus), автор: Чен Чуншань.

По словам Тяньянчи, в первой половине 2023 года будет более 20 мероприятий по финансированию, непосредственно связанных с крупномасштабными моделями, а количество различных крупномасштабных моделей, выпущенных в Китае, превышает 100, что свидетельствует о тенденции «стомодельная война».

Источник крупномасштабного модельного финансирования мероприятий в первой половине этого года: Sohu Technology

Индустрия мобильных телефонов уже начала применять большие модели. Поддержка больших моделей на стороне устройства и на стороне облака способствует инновациям в области ускорения мобильных телефонов. Некоторые СМИ даже заявили, что глубокая интеграция больших моделей и систем мобильных телефонов сделает мобильные телефоны новым видом. "

По сравнению с индустрией мобильных телефонов, в индустрии автомобилей с новой энергией также стало тенденцией «садиться в машину» с большими моделями, и это также очень популярно.

Это связано с тем, что в качестве относительно вертикальной области большие модели более широко используются в транспортных средствах с новой энергией. Умное вождение, умная кабина и даже связанные с этим изменения в бизнес-моделях, а также исследования и разработки автомобилей — все это имеет широкомасштабные сценарии применения, которые помогут автомобилям быстро перейти от атрибутов транспорта к атрибутам интеллектуального терминала.

Недавно GAC Group недавно объявила об официальном запуске последних результатов исследований и разработок в области технологии крупномасштабных моделей ИИ — платформы крупномасштабных моделей ИИ GAC. модель будет возиться на Geely Galaxy L6. Кроме того, компании, занимающиеся цепочками поставок автомобилей, также приступили к созданию крупномасштабных моделей, таких как крупномасштабная модель Ririxin, выпущенная SenseTime; Momo Zhixing выпустила крупномасштабную генеративную модель автономного вождения DriveGPT-Xuehu Hairuo и так далее.

«Единственное, что в настоящее время ограничивает развитие отечественной индустрии крупномасштабных моделей, — это «слишком жарко». Это недавнее наблюдение Хуан Тецзюня, декана Пекинского научно-исследовательского института искусственного интеллекта Чжиюань и профессора Школы компьютерных наук. Пекинский университет. На самом деле нынешняя большая модель «на машине» тоже перегревается.

Некоторые автомобильные компании не только применяют большие модели в технологиях, но и регистрируют логотипы, связанные с GPT, на своих товарных знаках. Например, Chery New Energy Automobile зарегистрировала товарный знак ICAR GPT, Great Wall Motor зарегистрировала такие товарные знаки, как Great Wall Motor SPACEGPT, а NIO и Xiaopeng Motors также подали заявки на регистрацию товарных знаков, связанных с GPT.

Что касается роли крупных моделей в автомобилестроении, то инсайдеры отрасли позиционируют их скорее как «инфраструктурные».

Недавно Чжан Юнвэй, вице-председатель и генеральный секретарь China Electric Vehicle 100, в статье «Несколько стратегических вопросов развития умных автомобилей в моей стране» указал, что интеллектуальная стадия потребует больше новой инфраструктуры, включая большие модели. . Он указал, что необходимо полагаться на интеллектуальный вычислительный центр для построения крупной модели автомобильной промышленности.

1.Большая модель "абордажная"

Большая модель, на которую в настоящее время ссылаются, является аббревиатурой «крупномасштабной модели глубокого обучения», которая относится к модели машинного обучения с большим количеством параметров и сложной структурой, которая может обрабатывать крупномасштабные данные и сложные проблемы, и в основном используется в обработке естественного языка и компьютерном зрении, распознавании речи и других областях.

Предыдущие традиционные модели машинного обучения были небольшими и могли обрабатывать только небольшие объемы данных, например, только одну модальность данных, такую как текст, изображения или аудио. Модели глубокого обучения могут содержать миллионы параметров и обрабатывать огромные объемы данных. Однако большие модели могут достигать десятков миллиардов параметров и требуют для обучения суперкомпьютеров.

А поскольку большая модель может более точно отображать распределение данных и изучать более сложные функции, она может повысить точность принятия решений.

Архитектура Transformer является основой основной архитектуры алгоритмов в текущей области больших моделей, формируя, таким образом, два основных технических маршрута GPT и BERT. После выпуска GPT3.0 GPT постепенно стал основным маршрутом для больших моделей. В настоящее время почти все большие модели со шкалой параметров более 100 миллиардов используют режим GPT.

Скриншоты интерфейса, переведенного на GPT4, есть на официальном сайте «openai».

Большие модели будут играть более важную роль в кросс-модальных приложениях, особенно в крупномасштабных сценариях. «Автомобили», которые претерпевают интеллектуальные и производственные инновации, имеют множество сценариев применения крупномасштабных моделей, которые могут расширить неограниченное воображение.

В частности, в области транспортных средств на новой энергии умная кабина является наиболее удобным сценарием применения для больших моделей. Применение больших моделей в области общения и диалога с автомобильным ИИ может изменить сложившуюся в прошлом ситуацию, когда интеллект голосового ИИ в автомобиле, как правило, слаб, а опыт не очень хорош.

Если в прошлом между автовладельцем и ИИ-помощником существовали «командные отношения», когда автовладелец ставит задачи, а ИИ-помощник пассивно их выполняет, то владельцы автомобилей общаются и выводят контент людям. Например, современный автомобильный голосовой помощник ChatGPT уже может обрабатывать полные разговоры, такие как задавать вопросы, и может поддерживать понимание контекста и формировать относительно хороший опыт голосового взаимодействия.

GAC объявил, что его платформа крупномасштабных моделей ИИ может лучше понимать намерения пользователей, реализовывать более глубокую персонализацию и «человеческое» взаимодействие, и что это «мобильная энциклопедия», знающая астрономию сверху донизу и географию снизу. Обладает не только «сверхразумом», но и «высоким эмоциональным интеллектом», который может изменить механическое голосовое взаимодействие и обновить форму «один вопрос и один ответ» до интуитивно понятного и естественного диалога без порога.

Интерактивный интерфейс платформы больших моделей GAC AI Источник изображения: Bitauto

Xunfei также объявила, что сочетание большой модели «Spark Cognition» и «умной» кабины может обеспечить свободное общение между людьми и транспортными средствами в автомобиле для бизнеса и сцен.

Во-вторых, или изменить автомобильную промышленность

Если распространить ее на уровень всей отрасли, можно предсказать, что большая модель может изменить всю отрасль транспортных средств, использующих новые источники энергии.

Большая модель может не только изменить умную кабину и улучшить ее ощущения, но и способствовать умному вождению, которое в настоящее время находится в самом разгаре. В связи с этим Ли Кэцян, академик Китайской инженерной академии, профессор Университета Цинхуа и главный научный сотрудник Национального инновационного центра интеллектуальных подключенных транспортных средств, сказал, что преимущества больших моделей в обработке текста, получении и обработке данных и установлении сценарии для обучения и итерации будут полезны для развития человека и машины.Интерактивный интеллект и интеллектуальное вождение играют ускоряющую роль.

Большие модели могут обрабатывать огромные объемы данных и повышать точность и производительность модели, что оказывает большое влияние на интеллектуальное вождение. Умные автомобили по своей природе являются естественным источником данных. Дорожная сеть, дорожные условия, окружающая среда и манера вождения — все это массивные данные. Использование больших моделей для обработки этих данных и возможностей многомерного анализа может не только постоянно оптимизировать модель, но и улучшать ее. точность и надежность интеллектуального вождения.

В прошлом интеллектуальное восприятие вождения использовало метод "укладки" различных малых моделей. Принцип распознавания заключается в том, чтобы сначала посмотреть на нее, а затем сравнить ее в базе знаний. Если вы не изучили ее раньше, вы, возможно, не будете способен точно его распознать. Ключевая роль способности алгоритма самообучения большой модели в процессе автоматического вождения автомобиля в основном отражается на уровнях восприятия и принятия решений, способных рассуждать в сложных дорожных условиях и способности мыслить как человек.

Поэтому инсайдеры отрасли считают, что узкое место сквозного алгоритма интеграции восприятия и принятия решений, которое считается концом алгоритма автономного вождения, может быть эффективно решено после того, как автомобиль будет подключен к большой модели. и обновление алгоритма автономного вождения не за горами.

Большая модель также по-новому повлияет на методы исследований и разработок и бизнес-модели транспортных средств на новой энергии.

С точки зрения методов исследований и разработок, благодаря высокоэффективным возможностям маркировки машины, задача маркировки данных, которая занимает год, занимает всего несколько часов, а цикл разработки значительно сокращается, а мультимодальный (визуальный, голос, жесты и т. д.) богатые данные могут еще больше повысить общую эффективность исследований и разработок и снизить затраты на исследования и разработки.

Ли Сян из Ideal Automobile однажды сказал: «В прошлом нам приходилось вручную калибровать около 10 миллионов кадров изображений беспилотных автомобилей в год, поэтому мы наняли много аутсорсинговых компаний для калибровки, примерно от 6 до 8 юаней за штуку, и стоимость в год Почти 100 миллионов, это только для калибровки изображения автоматического вождения.Но когда мы используем большую модель программного обеспечения 2.0 для выполнения автоматической калибровки посредством обучения, результаты и эффекты будут ужасными.Что раньше требовалось сделать год , В принципе, это можно сделать за 3 часа, а эффективность в 1000 раз выше, чем у человека.Работа в этой области совершенно другая».

Для разработчиков автомобилей вопрос о том, как объединить способность к обучению и обобщению большой модели для формирования более эффективного метода исследований и разработок, является одним из основных текущих вопросов. В будущем большие модели могут произвести революцию в дизайне, проектировании и производстве автомобилей.

Что касается бизнес-модели, то после того, как большая модель будет «посажена» через интеллектуальную кабину, большая модель, установленная на транспортном средстве, будет лучше понимать предпочтения и привычки «людей» посредством взаимодействия между людьми и транспортными средствами. что неизбежно создаст новую коммерческую ценность.

В-третьих, начать сотню "образцовых" войн

Применение больших моделей в сфере умных автомобилей стало центром коллективного внимания всей панавтопромышленности.Многие автомобильные компании начали «садиться на машину» с большими моделями.Некоторые СМИ даже заявили, что новый конкурс для больших моделей, чтобы "попасть на машину" Выстрелы.

Недавно GAC Group объявила об официальном запуске последних результатов исследований и разработок в области технологии крупномасштабных моделей ИИ — платформы крупномасштабных моделей ИИ GAC. будет осуществляться на Geely Galaxy L6. До этого Li Auto также выпустила алгоритм больших моделей MindGPT. На серии Huawei nova11 и конференции по запуску нового продукта с полным сценарием Юй Чэндун объявил, что AITO M9 будет оснащен большими моделями с искусственным интеллектом, а интеллектуальный помощник Xiaoyi сможет предоставить пользователям самый мощный в отрасли автомобильный искусственный интеллект.

Помимо автомобильных компаний, некоторые компании, занимающиеся цепочками поставок автомобилей, также разрабатывают крупномасштабные модели, такие как крупномасштабная модель Ririxin, выпущенная SenseTime; Momo Zhixing выпустила крупномасштабную модель DriveGPT-Xuehu Hairuo.

Автомобильные компании не только самостоятельно разрабатывают большие модели, но и применяют совместный подход к применению больших моделей. Например, Baidu Apollo объявила, что Great Wall Motors и Yikatong Technology (в произвольном порядке) стали первой партией партнеров Wenxin по исследованию крупномасштабных приложений для интеллектуальных кабин для изучения интеллектуальных кабин и автономного вождения. Geely Automobile, Zhiji Automobile, Chery New Energy Automobile и многие другие компании также заявили, что будут сотрудничать с Alibaba Cloud в крупномасштабных сценариях, связанных с моделями.

Применение больших моделей автомобильными компаниями не только применяется к интеллектуальным кабинам, но также началось изучение больших моделей в области интеллектуального вождения Типичным примером являются большие модели Xpeng Motors и Ali для создания интеллектуального вычислительного центра искусственного интеллекта для автономного вождения. «Фуяо», который используется для автономных моделей поездов. Хэ Сяопэн, генеральный директор Xiaopeng Motors, сказал, что «Fuyao» в настоящее время является крупнейшим интеллектуальным вычислительным центром для автономного вождения в автомобильной промышленности моей страны, который заложил основу вычислительной мощности для обучения Сяопина интеллектуальной системе помощи при вождении. Snow Lake Hairuo, выпущенный Momo Zhixing, является первой в отрасли генеративной крупномасштабной моделью с автоматическим управлением.

Энтузиазм автомобильных компаний в отношении больших моделей находит отражение даже в регистрации товарных знаков: например, Chery New Energy Automobile зарегистрировала товарный знак ICAR GPT, Great Wall Motor зарегистрировала товарный знак Great Wall Motor SPACEGPT и другие товарные знаки, Weilai Automobile и Xiaopeng. Автомобиль также имеет зарегистрированные товарные знаки, такие как «ICAR GPT».Подайте заявку на регистрацию товарных знаков, связанных с GPT.

Во второй половине интеллектуализации умный автомобиль некоторые люди рассматривают как «большой мобильный телефон», поэтому действия автомобильных компаний в области больших моделей можно рассматривать как конкуренцию за «вход» нового поколения умных автомобилей. терминалы. Тем не менее, некоторые люди говорят, что такая спешка автомобильных компаний с выкладыванием больших моделей слишком горяча, и есть подозрение в натирании тепла.

В настоящее время популярность крупных моделей снижается из месяца в месяц. Согласно последним данным, опубликованным компанией Similarweb, занимающейся сетевым анализом, в июне количество посещений ChatGPT по всему миру впервые с момента запуска продемонстрировало отрицательный рост в месячном исчислении, с падением на 9,7%, а темпы месячного роста также постепенно увеличивались. снижается с января по май.

В-четвертых, позиционирование «инфраструктура»

Перегрев больших моделей не ограничивается автомобильной промышленностью.Недавно Хуан Тецзюнь, декан Пекинского научно-исследовательского института искусственного интеллекта Чжиюань и профессор Школы компьютерных наук Пекинского университета, сказал: «Единственное, что в настоящее время ограничивает развитие отечественной индустрии крупных моделей «слишком жарко».

«Отчет об исследованиях больших моделей искусственного интеллекта в Китае» показывает, что по состоянию на 28 мая этого года в Китае было выпущено 79 больших моделей со шкалой параметров более 1 миллиарда. Это связано с тем, что явление низкоуровневого дублирования и фрагментации в отрасли является относительно серьезным, это явление приведет к распылению ресурсов, и трудно сформировать системный прорыв с большим влиянием. Поэтому Хуан Тецзюнь считает, что отрасли следует избегать повторных усилий и сосредоточиться на крупных задачах.

Робин Ли, основатель Baidu, уже давно публично заявил: «Для начинающей компании нет особого смысла воссоздавать ChatGPT. Я думаю, что есть прекрасная возможность разрабатывать приложения на основе этой большой языковой модели. нет нужды изобретать колесо. Имея колесо, можно сделать автомобиль». Самолет, ценность которого может быть намного больше, чем колесо».

Инсайдеры отрасли заявили, что после выживания наиболее приспособленных в будущем в мире может быть лишь очень небольшое количество двух или трех крупномасштабных моделей экологии.

Поэтому большие модели следует рассматривать с точки зрения инфраструктуры. Чжу Сяоху, управляющий директор GSR Venture Capital, написал в «Моментах»: «Не относитесь к общей модели суеверно, потому что в следующем году GPT-3.5 станет товарной (общей инфраструктурой), а через три года GPT-4 тоже будет ."

Для автомобильной промышленности крупные модели станут лишь отраслевой инфраструктурой. Недавно Чжан Юнвэй, вице-председатель и генеральный секретарь China Electric Vehicle 100, в статье «Несколько стратегических вопросов развития умных автомобилей в моей стране» указал, что интеллектуальная стадия потребует больше новой инфраструктуры, включая большие модели. . Он указал, что необходимо полагаться на интеллектуальный вычислительный центр для построения крупной модели автомобильной промышленности.

Короче говоря, большая модель получила хорошую коммерческую реализацию в «умной кабине», что сделало «умную кабину» важным аргументом в пользу продажи автомобилей на новой энергии. В будущем, на уровне интеллектуального вождения, расширение возможностей большой модели будет способствовать ее быстрому развитию; можно предсказать, что большая модель будет способствовать исследованиям и разработкам в области автомобилей и даже приведет к новой бизнес-модели. Однако все это может основываться на позиционировании масштабной модели «инфраструктура». Скопление больших моделей или даже сплетен может привести к низкоуровневому дублированию и пустой трате ресурсов.

Полная текстовая ссылка

[1] «Большие модели ИИ «на машине», перспективы еще предстоит увидеть», China Business Daily.

[2] «Умные автомобили открывают «момент ChatGPT»? ", Китайские новости электроники

[3] «Большие модели идут в автомобильную промышленность, и они первыми садятся в умную кабину? ", Разумная теория относительности

[4] «От маленького целеустремленного помощника до шестиугольного штурмана стартовал новый конкурс масштабных моделей ИИ «на машине», Auto Market Ruijian