Джерело: Chebai Think Tank (ID: EV100_Plus), автор: Chen Chongshan

За словами Тяньянчі, у першій половині 2023 року відбудеться понад 20 фінансових заходів, безпосередньо пов’язаних із великомасштабними моделями, а кількість різноманітних великомасштабних моделей, випущених у Китаї, перевищує 100, що демонструє тенденцію до «стомодельної війни».

Джерело масштабних подій фінансування моделей у першій половині цього року: Sohu Technology

Індустрія мобільних телефонів вже почала використовувати великі моделі. Підтримка великих моделей на стороні пристрою та стороні хмари сприяє інноваційному досвіду прискорення мобільного телефону. Деякі ЗМІ навіть заявили, що глибока інтеграція великих моделей і систем мобільних телефонів зробить мобільні телефони новим видом. "

Порівняно з індустрією мобільних телефонів, в індустрії автомобілів з новою енергією також стало тенденцією «сідати на автомобіль» з великими моделями, і це також дуже популярно.

Це пояснюється тим, що, будучи відносно вертикальним полем, великі моделі ширше використовуються в транспортних засобах на новій енергії. Розумне водіння, інтелектуальна кабіна і навіть пов’язані з цим зміни в бізнес-моделях, а також дослідження та розробки автомобілів мають масштабні сценарії застосування, які допоможуть автомобілям швидко оновити атрибути транспортування до атрибутів розумних терміналів.

Нещодавно GAC Group нещодавно оголосила про офіційний запуск останніх результатів досліджень і розробок технології великомасштабних моделей штучного інтелекту - платформи великомасштабних моделей GAC AI Geely Automobile також заявила, що перша повноцінна власно розроблена повномасштабна модель штучного інтелекту великого масштабу. модель буде перевозитися на Geely Galaxy L6. Крім того, компанії, що займаються ланцюгом постачання автомобілів, також розробляють великомасштабні моделі, такі як великомасштабна модель Ririxin, випущена компанією SenseTime; Momo Zhixing випустила генеративну модель автономного водіння DriveGPT-Xuehu Hairuo тощо.

«Єдина річ, яка наразі обмежує розвиток внутрішньої великомасштабної індустрії моделей, — це «занадто гаряче».» Це нещодавнє спостереження Хуан Тіцзюня, декана Пекінського науково-дослідного інституту штучного інтелекту Чжиюань і професора Школи комп’ютерних наук, Пекінський університет. Власне, нинішня велика модель «на авто» теж перегріта.

Деякі автомобільні компанії не тільки використовують великі моделі в техніці, але й реєструють відповідні логотипи "GPT" на своїх торгових марках. Наприклад, Chery New Energy Automobile зареєструвала торгову марку «ICAR GPT», Great Wall Motor зареєструвала такі торгові марки, як «Great Wall Motor SPACEGPT», а NIO та Xiaopeng Motors також подали заявку на реєстрацію пов’язаних із GPT торгових марок.

Що стосується ролі великих моделей в автомобільній промисловості, інсайдери позиціонують їх більше як «інфраструктуру».

Нещодавно Чжан Юнвей, віце-голова та генеральний секретар China Electric Vehicle 100, зазначив у статті «Кілька стратегічних питань у розвитку розумних транспортних засобів у моїй країні», що інтелектуальна стадія вимагатиме більше нової інфраструктури, включаючи великі моделі. . Він зазначив, що для створення великої моделі автомобільної промисловості необхідно покладатися на інтелектуальний обчислювальний центр.

1. Велика модель "пансионат"

Велика модель, про яку зараз йдеться, є абревіатурою «великомасштабної моделі глибокого навчання», яка відноситься до моделі машинного навчання з великою кількістю параметрів і складною структурою, яка може обробляти великомасштабні дані та складні проблеми, і в основному використовується для обробки природної мови та комп’ютерного зору, розпізнавання мовлення та інших сферах.

Попередні традиційні моделі машинного навчання були невеликими й могли обробляти лише невеликі обсяги даних, наприклад лише один вид даних, як-от текст, зображення чи аудіо. Моделі глибокого навчання можуть містити мільйони параметрів і обробляти величезні обсяги даних. Однак великі моделі можуть досягати десятків мільярдів параметрів і потребують суперкомп’ютерів для навчання.

А оскільки велика модель може точніше виражати розподіл даних і вивчати складніші функції, вона може підвищити точність прийняття рішень.

Архітектура Transformer є основою основної архітектури алгоритму в поточному великому модельному полі, таким чином утворюючи два основних технічних маршрути GPT і BERT. Після випуску GPT3.0 GPT поступово став основним маршрутом для великих моделей. В даний час майже всі великі моделі зі шкалою параметрів понад 100 мільярдів використовують режим GPT.

Скріншоти інтерфейсу, оновленого до GPT4, є на офіційному веб-сайті "openai"

Великі моделі відіграватимуть більш важливу роль у крос-модальних додатках, особливо у великомасштабних сценаріях. «Автомобілі», які зазнають інтелектуальних і виробничих інновацій, мають багато масштабних сценаріїв застосування моделей, які можуть розширити необмежену уяву.

Зокрема, у сфері транспортних засобів на новій енергії розумна кабіна є найзручнішим сценарієм застосування для великих моделей. Застосування великих моделей у сфері спілкування та діалогу в транспортному засобі штучного інтелекту може змінити ситуацію в минулому, коли інтелект автомобільного штучного інтелекту, як правило, слабкий, а досвід поганий.

Якщо в минулому існували «командні стосунки» між власником автомобіля та помічником ШІ, коли власник автомобіля призначав завдання, а помічник ШІ пасивно їх виконував; власники автомобілів спілкуються та виводять контент людям. Наприклад, сьогоднішній автомобільний голосовий помічник ChatGPT уже може обробляти повні розмови, такі як задавати запитання, і може підтримувати розуміння контексту та формувати відносно хороший досвід голосової взаємодії.

GAC оголосив, що його платформа широкомасштабної моделі штучного інтелекту може краще розуміти наміри користувачів, реалізувати глибшу персоналізацію та «людську» взаємодію, і це «мобільна енциклопедія», яка знає астрономію зверху вниз і географію знизу. Володіє не лише «суперінтелектом», а й «високим емоційним інтелектом», який може змінити механічну голосову взаємодію та оновити форму «одного запитання й однієї відповіді» до інтуїтивно зрозумілого та природного діалогу без порогу.

Джерело зображення інтерактивного інтерфейсу великої моделі платформи GAC AI: Bitauto

Xunfei також оголосив, що поєднання його великої моделі «Spark Cognition» і інтелектуальної кабіни дозволяє реалізувати вільне спілкування між людьми та транспортними засобами в автомобілі на робочих місцях.

По-друге, або змініть автомобільну промисловість

Якщо поширити на всю галузь, можна передбачити, що велика модель може змінити всю індустрію нових енергетичних автомобілів.

Велика модель може не лише змінити інтелектуальну кабіну та покращити її відчуття, а й сприяти розумному водінню, яке зараз у розпалі. У зв’язку з цим Лі Кецян, академік Китайської інженерної академії, професор Університету Цінхуа та головний науковий співробітник Національного інноваційного центру інтелектуальних підключених транспортних засобів, сказав, що переваги великих моделей в обробці тексту, отриманні та обробці даних і створенні сценарії для навчання та ітерації будуть корисними для розвитку людини і машини Інтерактивний інтелект і розумне водіння відіграють прискорювальну роль.

Великі моделі можуть обробляти величезні обсяги даних і можуть покращити точність і продуктивність моделі, що має великий вплив на інтелектуальне водіння. Розумні автомобілі за своєю суттю є природним виробником даних. Дорожня мережа, дорожні умови, навколишнє середовище та поведінка водіння – це масивні дані. Обробка цих даних і можливості багатовимірного аналізу за допомогою великих моделей можуть не лише постійно оптимізувати модель, але й покращити точність і надійність інтелектуального водіння.

У минулому інтелектуальне сприйняття водіння використовувало метод "укладання" різних невеликих моделей. Принцип розпізнавання полягає в тому, щоб спочатку подивитися на це, а потім порівняти в базі знань. Якщо ви цього не навчилися раніше, можливо, ви не здатний точно його розпізнати. Ключова роль здатності алгоритму самонавчання великої моделі в автоматичному процесі водіння автомобіля в основному відображається на рівнях сприйняття та прийняття рішень.Вона може міркувати при роботі зі складними дорожніми умовами та здатністю мислити як людини.

Тому інсайдери в галузі вважають, що вузьке місце наскрізного алгоритму інтеграції сприйняття та прийняття рішень, яке вважається кінцем алгоритму автономного водіння, може бути ефективно вирішено після підключення автомобіля до великої моделі, і оновлення алгоритму автономного водіння не за горами.

Велика модель також матиме новий вплив на методи дослідження та розробки та бізнес-моделі нових енергетичних транспортних засобів.

З точки зору методів дослідження та розробки, завдяки високоефективним можливостям маркування машини, завдання маркування даних, яке займає рік, займає лише кілька годин, а цикл розробки значно скорочується, а мультимодальний (візуальний, голосом, жестами тощо), багаті дані, можуть ще більше підвищити загальну ефективність досліджень і розробок і зменшити витрати на дослідження і розробки.

Лі Сян з Ideal Automobile одного разу сказав: «У минулому нам доводилося вручну калібрувати близько 10 мільйонів кадрів зображень автопілотів на рік, тому ми найняли багато аутсорсингових компаній для калібрування, приблизно від 6 до 8 юанів за штуку, і Вартість на рік Майже 100 мільйонів, це лише для калібрування зображення автоматичного водіння. Але коли ми використовуємо велику модель програмного забезпечення 2.0 для виконання автоматичного калібрування через навчання, результати та наслідки будуть жахливими. Раніше на те, на що йшов рік , В основному, це можна завершити за 3 години, а ефективність у 1000 разів перевищує людську. Робота в цій сфері зовсім інша».

Для розробників автомобілів, як співпрацювати зі здатністю до навчання та здатністю до узагальнення великої моделі, щоб сформувати більш ефективний метод дослідження та розробки, є однією з поточних основних проблем. У майбутньому великі моделі мають потенціал для революції в дизайні, розробці та виробництві в процесі виготовлення автомобілів.

Що стосується бізнес-моделі, після того, як велика модель буде «посаджена» через розумну кабіну, велика модель, встановлена на транспортному засобі, матиме краще розуміння вподобань і звичок «людей» через взаємодію між людьми та транспортними засобами, що неминуче створить нову комерційну цінність.

По-третє, почати війну сотень "моделей"

Застосування великих моделей у сфері інтелектуальних автомобілів опинилося в центрі колективної уваги всієї панавтомобілебудівної промисловості. Багато автомобільних компаній почали «займатися машиною» з великими моделями. Деякі ЗМІ навіть заявили, що нова конкуренція для великих моделей «потрапити на машину» Постріли.

Нещодавно GAC Group оголосила про офіційний запуск останніх результатів досліджень і розробок технології великомасштабних моделей ШІ - платформи великомасштабних моделей GAC AI.Geely Automobile також заявила, що перша повноцінна власно розроблена повномасштабна велика модель ШІ. буде перевозитися на Geely Galaxy L6. До цього Li Auto також випустила алгоритм MindGPT для великих моделей. На конференції Huawei серії nova11 і повного сценарію запуску нового продукту Юй Чендун оголосив, що AITO M9 буде оснащено великими моделями зі штучним інтелектом, а розумний помічник Xiaoyi зможе надати користувачам найпотужніший у галузі досвід штучного інтелекту в автомобілі.

Окрім автомобільних компаній, деякі компанії автомобільного ланцюга постачання також розробляють великомасштабні моделі, такі як великомасштабна модель Ririxin, випущена SenseTime; Momo Zhixing випустив великомасштабну модель DriveGPT-Xuehu Hairuo.

Автомобільні компанії не тільки самостійно розробляють великі моделі, але й застосовують кооперативний підхід до застосування великих моделей. Наприклад, Baidu Apollo оголосив, що Great Wall Motors і Yikatong Technology (без особливого порядку) стали першою групою партнерів Wenxin, які досліджують застосування розумних кабін для вивчення розумних кабін і автономного водіння. Geely Automobile, Zhiji Automobile, Chery New Energy Automobile та багато інших компаній також заявили, що вони співпрацюватимуть з Alibaba Cloud у масштабних моделях.

Застосування великих моделей автомобільними компаніями не тільки застосовується до розумних кабін, але також розпочато дослідження великих моделей у сфері інтелектуального водіння. Типовим прикладом є великі моделі Xpeng Motors і Ali для створення інтелектуального обчислювального центру AI для автономного водіння. «Fuyao», який використовується для автономного водіння моделей поїздів. Хе Сяопен, генеральний директор Xiaopeng Motors, сказав, що «Fuyao» наразі є найбільшим інтелектуальним обчислювальним центром для автономного водіння в автомобільній промисловості моєї країни, який заклав основу обчислювальної потужності для навчання Сяопенга системі інтелектуального водіння за всіма сценаріями. «Snow Lake Hairuo», випущений Momo Zhixing, є першою в галузі самокерованою великомасштабною моделлю.

Ентузіазм автомобільних компаній щодо великих моделей навіть відображається в реєстрації торгової марки.Наприклад, Chery New Energy Automobile зареєструвала торгову марку "ICAR GPT", Great Wall Motor зареєструвала "Great Wall Motor SPACEGPT" та інші торгові марки, а Weilai Automobile і Xiaopeng Automobile також зареєстрував торговельні марки, такі як "ICAR GPT". Подайте заявку на реєстрацію пов'язаних із GPT торгових марок.

У другій половині інтелектуалізації деякі люди розглядають смарт-автомобіль як «великий мобільний телефон», тому дії автомобільних компаній у сфері великих моделей можна розглядати як змагання за «вступ» нового покоління смарт-телефонів. термінали. Однак деякі люди сказали, що такий поспіх автомобільних компаній викладати великі моделі занадто гарячий, і є підозра, що натирає тепло.

Зараз популярність великих моделей щомісяця знижується. Згідно з останніми даними, опублікованими компанією Similarweb, що займається аналізом мереж, у червні глобальні відвідування ChatGPT спостерігали перше від’ємне зростання в місячному обчисленні з моменту його запуску зі зниженням на 9,7%, і темпи зростання в місячному обчисленні також поступово зростали. знизився з січня по травень.

По-четверте, позиціонування «інфраструктура»

Перегрів великих моделей не обмежується лише автомобільною промисловістю. Нещодавно Хуан Тецзюнь, декан Пекінського науково-дослідного інституту штучного інтелекту Чжиюань і професор Школи комп’ютерних наук Пекінського університету, сказав: «Єдина річ, яка зараз обмежує розвиток вітчизняної великої модельної індустрії є «занадто гарячим».

«Звіт про дослідження великої моделі штучного інтелекту Китаю» показує, що станом на 28 травня цього року в Китаї було випущено 79 великих моделей із масштабом параметрів понад 1 мільярд. Це тому, що явище низького рівня дублювання та фрагментації в галузі є відносно серйозним.Це явище спричинить розпорошення ресурсів, і важко сформувати системний прорив із великим впливом. Тому Хуан Тецзюнь вважає, що промисловість повинна уникати повторних зусиль і зосередитися на основних завданнях.

Робін Лі, засновник Baidu, давно публічно заявляв: «Для компанії-початківця немає сенсу відтворювати ChatGPT. Я думаю, що є чудова можливість розробляти програми на основі цієї великої мовної моделі. Є немає потреби винаходити колесо. Маючи колесо, можна зробити автомобіль." , Літак, цінність може бути набагато більшою, ніж колесо."

Інсайдери галузі сказали, що після того, як виживе найпристосованіший, у майбутньому у світі може існувати лише дуже невелика кількість двох-трьох великомасштабних моделей екології.

Тому великі моделі слід розглядати з точки зору інфраструктури. Чжу Сяоху, керуючий директор GSR Venture Capital, написав у Moments: «Не будьте забобонними щодо загальної моделі, тому що наступного року GPT-3.5 стане товаром (загальна інфраструктура), а через три роки також стане GPT-4. ."

Для автомобільної промисловості великі моделі стануть тільки галузевою інфраструктурою. Нещодавно Чжан Юнвей, віце-голова та генеральний секретар China Electric Vehicle 100, зазначив у статті «Кілька стратегічних питань у розвитку розумних транспортних засобів у моїй країні», що інтелектуальна стадія вимагатиме більше нової інфраструктури, включаючи великі моделі. . Він зазначив, що для створення великої моделі автомобільної промисловості необхідно покладатися на інтелектуальний обчислювальний центр.

Коротше кажучи, велика модель досягла хорошого комерційного впровадження в інтелектуальну кабіну, що зробило розумну кабіну важливою точкою продажу автомобілів з новою енергією. У майбутньому, на рівні інтелектуального водіння, розширення можливостей великої моделі сприятиме її швидкому розвитку; можна передбачити, що велика модель сприятиме дослідженням і розробкам автомобілів і навіть призведе до нової бізнес-моделі. Проте все це може базуватися на позиціонуванні масштабної моделі «інфраструктури». Скупчення для створення великих моделей або навіть плітки можуть призвести до дублювання на низькому рівні та марної витрати ресурсів.

Повний текст посилання

[1] «Великі моделі штучного інтелекту «на машині», перспективи ще невідомі», China Business Daily

[2] «Розумні автомобілі відкривають «момент ChatGPT»? », Новини китайської електроніки

[3] «В автомобільну промисловість йдуть великі моделі, і вони першими приземляються в розумну кабіну? ", Розумна теорія відносності

[4] «Від маленького орієнтованого на завдання помічника до гексагонального штурмана, нова конкуренція великомасштабних моделей штучного інтелекту «на автомобілі» була звільнена», Auto Market Ruijian