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HAOMO發(fā)布自動駕駛生成式大模型DriveGPT

資迅| 2024-01-28| 0

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


毫末智行董事長張凱表示:“2023年智駕產(chǎn)品進入全線爆發(fā)期,大模型開啟在車端的落地應(yīng)用,車主的使用頻率和滿意度成為產(chǎn)品競爭力的重要衡量標準。”

顧維灝介紹,DriveGPT通過引入駕駛數(shù)據(jù)建立RLHF(人類反饋強化學(xué)習(xí))技術(shù),對自動駕駛認知決策模型進行持續(xù)優(yōu)化,現(xiàn)階段主要用于解決自動駕駛的認知決策問題,終極目標是實現(xiàn)端到端自動駕駛。

目前,拿仔灶毫末DriveGPT雪湖•海若實現(xiàn)了模型架構(gòu)與參數(shù)規(guī)模的升級,參數(shù)規(guī)模達到1200億,預(yù)訓(xùn)練階段引入4000萬公里量產(chǎn)車駕駛數(shù)據(jù),RLHF階段引入 5萬段人工精選的困難場景接管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使用自然語言進行輸入與輸出不同,DriveGPT輸入是感知融合后的文本序列,輸出是自動駕駛場景文本序列,即將自動駕駛場景Token化,形成“Drive Language”,最終完成自車的決策規(guī)控、障礙物預(yù)測以及決策邏輯鏈的輸出等任務(wù)。


顧維灝進一步闡釋,DriveGPT雪湖•海若具有三個能力:

1. DriveGPT雪湖•海若可以按概率生成很多個場景序列,每個場景都是一個全局的場景,每個場景序列都是未來有可能發(fā)生的一種實際情況;

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

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


顧維灝介紹,毫末在2023年1月發(fā)布的中國自動駕駛行業(yè)最大的智算中心MANA OASIS(雪湖• 綠洲)此次從算力優(yōu)化等層面升級了三大能力,進一步支持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”,實現(xiàn)了異常任務(wù)分鐘級捕獲和恢復(fù)能力,可以保證千卡任務(wù)連續(xù)訓(xùn)練數(shù)個月沒有任何非正常中斷,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)建了一個大模型持續(xù)學(xué)習(xí)系統(tǒng),自主研發(fā)任務(wù)級彈性伸縮調(diào)度器,分鐘級調(diào)度資源,集群計算資源利用率達到95%;


最后,MANA OASIS通過提升數(shù)據(jù)吞吐量來降本增效,滿足Transformer大模型訓(xùn)練效率,通過引入火山引擎提供的Lego算子庫實現(xiàn)算子融合,端到端吞吐提升84%。


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

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

同時,DriveGPT雪湖•海若還會根據(jù)Drive Language輸入端的提示語以及毫末CSS自動駕駛場景庫的決策樣本去訓(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駕駛場景的動態(tài)識別過程,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景中。有了DriveGPT雪湖•海若的加持,車輛行駛會更安全;動作更人性、更絲滑,并有合理的邏輯告訴駕駛者,車輛為何選擇這樣的決策動作。對于普通用戶來說,車輛越來越像老司機,用戶對智能產(chǎn)品的信任感會更強,理解到車輛的行為都是可預(yù)期、可理解的。

當前,毫末在使用數(shù)據(jù)過程中,逐步建立起一套基于4D Clips駕駛場景識別方案,具備極高性價比。在行業(yè)上,給出正確的標注結(jié)果,一張圖片需要約5元;如果使用DriveGPT雪湖•海若的場景識別服務(wù),一張圖片的價格將下降到0.5元。單幀圖片整體標注成本僅相當于行業(yè)的1/10。接下來,毫末會將圖像幀及4D Clips場景識別服務(wù)逐步向行業(yè)開放使用,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,從而加速自動駕駛技術(shù)的快速發(fā)展。

目前,毫末DriveGPT雪湖•海若已正式對外開放,開啟對限量首批客戶的合作,北京交通大學(xué)計算機與信息技術(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、駕駛場景識別、駕駛行為驗證、困難場景脫困。


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