HAOMO發(fā)布自動(dòng)駕駛生成式大模型DriveGPT

        資迅| 2024-01-28| 0

        【TechWeb汽車(chē)】4月12日消息,在HAOMO AI DAY上,HAOMO發(fā)布業(yè)內(nèi)首個(gè)自動(dòng)駕駛生成式大模型DriveGPT,中文名“雪湖•海若”,毫末智行CEO顧維灝表示,DriveGPT將重塑汽車(chē)智能化技術(shù)路線(xiàn)。據(jù)介紹,DriveGPT雪湖•海若首發(fā)車(chē)型是新摩卡DHT-PHEV,即將量產(chǎn)上市。


        毫末智行董事長(zhǎng)張凱表示:“2023年智駕產(chǎn)品進(jìn)入全線(xiàn)爆發(fā)期,大模型開(kāi)啟在車(chē)端的落地應(yīng)用,車(chē)主的使用頻率和滿(mǎn)意度成為產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力的重要衡量標(biāo)準(zhǔn)?!?/p>

        顧維灝介紹,DriveGPT通過(guò)引入駕駛數(shù)據(jù)建立RLHF(人類(lèi)反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí))技術(shù),對(duì)自動(dòng)駕駛認(rèn)知決策模型進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化,現(xiàn)階段主要用于解決自動(dòng)駕駛的認(rèn)知決策問(wèn)題,終極目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)端到端自動(dòng)駕駛。

        目前,拿仔灶毫末DriveGPT雪湖•海若實(shí)現(xiàn)了模型架構(gòu)與參數(shù)規(guī)模的升級(jí),參數(shù)規(guī)模達(dá)到1200億,預(yù)訓(xùn)練階段引入4000萬(wàn)公里量產(chǎn)車(chē)駕駛數(shù)據(jù),RLHF階段引入 5萬(wàn)段人工精選的困難場(chǎng)景接管Clips。


        DriveGPT雪湖•海若的底層模型采用GPT(Generative Pre-trained Transformer)生成式預(yù)訓(xùn)練大模型,與ChatGPT使用自然語(yǔ)言進(jìn)行輸入與輸出不同,DriveGPT輸入是感知融合后的文本序列,輸出是自動(dòng)駕駛場(chǎng)景文本序列,即將自動(dòng)駕駛場(chǎng)景Token化,形成“Drive Language”,最終完成自車(chē)的決策規(guī)控、障礙物預(yù)測(cè)以及決策邏輯鏈的輸出等任務(wù)。


        顧維灝進(jìn)一步闡釋?zhuān)珼riveGPT雪湖•海若具有三個(gè)能力:

        1. DriveGPT雪湖•海若可以按概率生成很多個(gè)場(chǎng)景序列,每個(gè)場(chǎng)景都是一個(gè)全局的場(chǎng)景,每個(gè)場(chǎng)景序列都是未來(lái)有可能發(fā)生的一種實(shí)際情況;

        2.在所有場(chǎng)景序列都產(chǎn)生的情況下,DriveGPT雪湖•海若能把場(chǎng)景中最受關(guān)注的自車(chē)行為軌跡量化出來(lái),也就是生成場(chǎng)景的同時(shí),會(huì)產(chǎn)生自車(chē)未來(lái)的軌跡信息;

        3. 有了自車(chē)未來(lái)的軌跡信息之后,希望這條軌跡是可解釋的,而GPT模型最擅長(zhǎng)的領(lǐng)域便是對(duì)話(huà)和推理,DriveGPT雪湖•海若也很好地繼承了這種特性,在生成場(chǎng)景序列、軌跡的同時(shí),也會(huì)把整個(gè)決策邏輯鏈給輸出。


        顧維灝介紹,毫末在2023年1月發(fā)布的中國(guó)自動(dòng)駕駛行業(yè)最大的智算中心MANA OASIS(雪湖• 綠洲)此次從算力優(yōu)化等層面升級(jí)了三大能力,進(jìn)一步支持DriveGPT雪湖•海若的算力。


        首先,毫末與火山引擎全新搭建了“全套大模型訓(xùn)練保障框架”,實(shí)現(xiàn)了異常任務(wù)分鐘級(jí)捕獲和恢復(fù)能力,可以保證千卡任務(wù)連續(xù)訓(xùn)練數(shù)個(gè)月沒(méi)有任何非正常中斷,有效保證了大戚察模型訓(xùn)練穩(wěn)定性;


        其次,毫末研發(fā)出以真實(shí)數(shù)據(jù)回傳為核心的增量學(xué)習(xí)技術(shù),并將其推廣到了大模型訓(xùn)練,構(gòu)建了一個(gè)大模型持續(xù)學(xué)習(xí)系統(tǒng),自主研發(fā)任務(wù)級(jí)彈性伸縮調(diào)度器,分鐘級(jí)調(diào)度資源,集群計(jì)算資源利用率達(dá)到95%;


        最后,MANA OASIS通過(guò)提升數(shù)據(jù)吞吐量來(lái)降本增效,滿(mǎn)足Transformer大模型訓(xùn)練效率,通過(guò)引入火山引擎提供的Lego算子庫(kù)實(shí)現(xiàn)算子融合,端到端吞吐提升84%。


        談到DriveGPT雪湖•海若的實(shí)現(xiàn)過(guò)程,顧維灝介紹稱(chēng),首先在預(yù)訓(xùn)練階段通過(guò)引入量產(chǎn)駕駛數(shù)據(jù),訓(xùn)練初始模型,再通過(guò)引入駕駛接管Clips數(shù)據(jù)完成反饋模型(Reward Model)消扮的訓(xùn)練,然后再通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式,使用反饋模型去不斷優(yōu)化迭代初始模型,形成對(duì)自動(dòng)駕駛認(rèn)知決策模型的持續(xù)優(yōu)化。

        DriveGPT雪湖•海若的一個(gè)關(guān)鍵設(shè)計(jì),就是場(chǎng)景的Token化表達(dá),顧維灝把這種方式叫做Drive Language。

        同時(shí),DriveGPT雪湖•海若還會(huì)根據(jù)Drive Language輸入端的提示語(yǔ)以及毫末CSS自動(dòng)駕駛場(chǎng)景庫(kù)的決策樣本去訓(xùn)練模型,讓模型學(xué)習(xí)推理關(guān)系,從而將完整駕駛策略拆分為自動(dòng)駕駛場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)識(shí)別過(guò)程,完成可理解、可解釋的推理邏輯鏈生成。


        另外,顧維灝提到,DriveGPT雪湖•海若可以逐步應(yīng)用到城市NOH、捷徑推薦、智能陪練以及脫困場(chǎng)景中。有了DriveGPT雪湖•海若的加持,車(chē)輛行駛會(huì)更安全;動(dòng)作更人性、更絲滑,并有合理的邏輯告訴駕駛者,車(chē)輛為何選擇這樣的決策動(dòng)作。對(duì)于普通用戶(hù)來(lái)說(shuō),車(chē)輛越來(lái)越像老司機(jī),用戶(hù)對(duì)智能產(chǎn)品的信任感會(huì)更強(qiáng),理解到車(chē)輛的行為都是可預(yù)期、可理解的。

        當(dāng)前,毫末在使用數(shù)據(jù)過(guò)程中,逐步建立起一套基于4D Clips駕駛場(chǎng)景識(shí)別方案,具備極高性?xún)r(jià)比。在行業(yè)上,給出正確的標(biāo)注結(jié)果,一張圖片需要約5元;如果使用DriveGPT雪湖•海若的場(chǎng)景識(shí)別服務(wù),一張圖片的價(jià)格將下降到0.5元。單幀圖片整體標(biāo)注成本僅相當(dāng)于行業(yè)的1/10。接下來(lái),毫末會(huì)將圖像幀及4D Clips場(chǎng)景識(shí)別服務(wù)逐步向行業(yè)開(kāi)放使用,這將大幅降低行業(yè)使用數(shù)據(jù)的成本,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,從而加速自動(dòng)駕駛技術(shù)的快速發(fā)展。

        目前,毫末DriveGPT雪湖•海若已正式對(duì)外開(kāi)放,開(kāi)啟對(duì)限量首批客戶(hù)的合作,北京交通大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院、高通、火山引擎、華為云、京東科技、四維圖新、魏牌新能源、英特爾等已經(jīng)加入。毫末DriveGPT雪湖•海若大模型的成果將首發(fā)落地在搭載毫末HPilot3.0的新摩卡DHT-PHEV上。

        顧維灝表示,毫末DriveGPT雪湖•海若將攜手生態(tài)伙伴率先探索四大應(yīng)用能力,包括智能駕駛、駕駛場(chǎng)景識(shí)別、駕駛行為驗(yàn)證、困難場(chǎng)景脫困。


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