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人工智能技術(shù)如今正在快速發(fā)展和應(yīng)用，人工智能模型也是如此。擁有100億個(gè)參數(shù)的通用模型的性能正在碾壓擁有5000萬個(gè)參數(shù)的任務(wù)特定模型，在從單一模型解決許多任務(wù)方面表現(xiàn)出了卓越的性能。

人工智能模型也正在變得多模態(tài)。微軟公司的Florence 2和OpenAI公司的GPT-4V等新的視覺模型正在擴(kuò)展這些模型的應(yīng)用，以整合圖像、視頻和聲音，將大型語言模型（LLM）強(qiáng)大的能力應(yīng)用在數(shù)百萬個(gè)新的用例中。

事實(shí)證明，在模型工程領(lǐng)域，規(guī)模越大越好，每個(gè)應(yīng)用程序都經(jīng)歷了類似的發(fā)展：

• 一個(gè)任務(wù)，一個(gè)領(lǐng)域：針對特定用例的簡單模型——用于檢測道路的對象檢測器，用于室內(nèi)場景的深度分割模型、圖像字幕模型、用于Web應(yīng)用程序的聊天機(jī)器人等。
• 一個(gè)任務(wù)，每個(gè)領(lǐng)域：將一個(gè)簡單模型的應(yīng)用擴(kuò)展到許多用例中——無處不在的對象檢測器(YOLO、DINO等)、各種事物的深度分割(MobileNet)、多種產(chǎn)品的聊天插件。
• 每個(gè)任務(wù)，每個(gè)領(lǐng)域：可以應(yīng)用在任何事情的大型模型，新的大型語言模型（LLM）使范式轉(zhuǎn)變成為可能。例如Florence、GPT-4V、ChatGPT。
• 每個(gè)任務(wù)，一個(gè)領(lǐng)域：為某一個(gè)領(lǐng)域優(yōu)化大型模型，支持實(shí)時(shí)應(yīng)用程序和更高的可靠性——例如，用于交互式搜索的GPT-3.5-Turbo，用于研究和起草法律文檔的Harvey.ai，用于自動(dòng)駕駛的DriveGPT。

運(yùn)行在小型模型上的自動(dòng)駕駛技術(shù)

自動(dòng)駕駛技術(shù)仍然在小型模型上運(yùn)行。雖然許多單一任務(wù)模型、專用傳感器和精確的地圖組合已經(jīng)提供了令人印象深刻的原型，但目前的技術(shù)還沒有提供支持司機(jī)日常所需的安全性或規(guī)模。

以下是阻礙自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展的因素：

• 零樣本泛化?，F(xiàn)有的模型經(jīng)常在從未見過的情況下失敗，通常被稱為自動(dòng)駕駛的“長尾”。如果沒有得到充分的訓(xùn)練，這些模型就沒有能力根據(jù)基本原則來推斷下一步該做什么。迄今為止的解決方案是建立另一個(gè)專用模型。難以繪制動(dòng)態(tài)場景是大多數(shù)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的一個(gè)關(guān)鍵弱點(diǎn)。
• 理解司機(jī)和行人的意圖。現(xiàn)有的模型無法理解人類互動(dòng)和意圖的微妙之處，無論是車內(nèi)的司機(jī)還是車外的行人或車輛。
• 準(zhǔn)確繪制區(qū)域地圖。雖然自動(dòng)駕駛車輛在地圖繪制良好的區(qū)域大多可以行駛，但事實(shí)證明，精確的高清地圖很難進(jìn)行縮放。如果沒有精確的地圖，基于地圖的自動(dòng)駕駛車輛就不能很好地行駛。
• 擴(kuò)展到其他類型車輛。如今的自動(dòng)駕駛出租車依賴于專門的傳感器，昂貴的計(jì)算以及許多專用模型的組合——這是一個(gè)復(fù)雜而昂貴的技術(shù)，尚未擴(kuò)展應(yīng)用到其他類型的汽車。

大型語言模型和長尾問題

在所有應(yīng)用程序中，模型工程師使用大型語言模型作為超級強(qiáng)大的開發(fā)工具來改進(jìn)模型工程過程的每個(gè)方面。大型語言模型已經(jīng)被證明在開發(fā)和改進(jìn)模擬環(huán)境，對大量數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類、理解和標(biāo)記，以及解釋和調(diào)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“黑匣子”方面非常有用。

也許大型語言模型在開發(fā)過程中的最大優(yōu)勢之一是能夠用自然語言表達(dá)復(fù)雜的、多步驟的邏輯，通過繞過對專家代碼的需求來加快開發(fā)速度。這已經(jīng)被證明在復(fù)雜的問題領(lǐng)域非常有用，例如文本摘要或代碼完成與代碼庫之間的復(fù)雜依賴關(guān)系。

所有這些工程工具都可以廣泛地改進(jìn)開發(fā)工作，包括自動(dòng)駕駛，但大型語言模型最有趣和最有影響力的應(yīng)用是直接針對駕駛?cè)蝿?wù)本身：對復(fù)雜的場景進(jìn)行推理，并規(guī)劃最安全的前進(jìn)路線。

自動(dòng)駕駛是一個(gè)特別具有挑戰(zhàn)性的問題，因?yàn)槟承┻吘壡闆r需要復(fù)雜的、類似人類的推理，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出傳統(tǒng)的算法和模型。大型語言模型在超越純粹的相關(guān)性，展示真正的“對世界的理解”方面表現(xiàn)出了希望。這種新的理解水平延伸到了駕駛?cè)蝿?wù)，使司機(jī)能夠在不需要明確訓(xùn)練的情況下，以安全和自然的方式在復(fù)雜的場景中導(dǎo)航。

現(xiàn)有的模型可能會(huì)被十字路口出現(xiàn)的建筑工人或事故現(xiàn)場周圍的路線所迷惑，大型語言模型已經(jīng)顯示出了非常熟練地推理正確路線和速度的能力。大型語言模型提供了一條解決“長尾”的新途徑，即處理前所未有的情況的能力。在過去的二十年，長尾一直是自動(dòng)駕駛面臨的根本挑戰(zhàn)。

大型語言模型對自主任務(wù)的限制

如今，大型語言模型對于自主應(yīng)用方面仍然存在一些限制。簡單地說，大型語言模型需要變得更加可靠和更快。因此需要開發(fā)解決方案，而這正是開發(fā)人員努力工作的地方。

1.延遲和實(shí)時(shí)限制

司機(jī)的關(guān)鍵決策必須在不到一秒鐘的時(shí)間內(nèi)做出，而在數(shù)據(jù)中心運(yùn)行的最新大型語言模型可能需要10秒或更長時(shí)間。

解決這個(gè)問題的一個(gè)方案是采用混合云架構(gòu)，它用數(shù)據(jù)中心處理為車載計(jì)算系統(tǒng)提供補(bǔ)充。另一個(gè)方案是專門構(gòu)建的大型語言模型，它可以將大型模型壓縮成足夠小、足夠快，以適應(yīng)汽車的應(yīng)用。人們已經(jīng)看到在優(yōu)化大型模型方面有了顯著的改進(jìn)。Mistral 7B和Llama 2 7B已證明其性能可與GPT-3.5相媲美，參數(shù)數(shù)量級更少（70億個(gè)參數(shù)對1750億個(gè)參數(shù)）。摩爾定律和持續(xù)的優(yōu)化應(yīng)該會(huì)迅速將更多的這些模型轉(zhuǎn)移到邊緣。

2.幻覺

大型語言模型基于相關(guān)性進(jìn)行推理，但并非所有相關(guān)性在特定場景中都有效。例如，自動(dòng)駕駛車輛觀察到一個(gè)人站在十字路口可能意味著停止(行人)、駛離(交警)或減速(施工工人)。正相關(guān)性并不總是給出正確的答案。當(dāng)模型產(chǎn)生不能反映現(xiàn)實(shí)的輸出時(shí)，將其結(jié)果稱為“幻覺”。

基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RLHF)通過將模型與人類反饋相結(jié)合來理解這些復(fù)雜的駕駛場景，為這些問題提供了一個(gè)潛在的解決方案。隨著數(shù)據(jù)質(zhì)量的提高，像Llama 2 70B這樣的小型模型的性能與GPT-4不相上下，參數(shù)卻減少了20倍（700億個(gè)參數(shù)對1.7萬億個(gè)參數(shù)）。

研究項(xiàng)目也使更好的數(shù)據(jù)質(zhì)量更容易擴(kuò)展。例如，OpenChat框架利用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)微調(diào)(RLFT)等新技術(shù)，在提高性能的同時(shí)避免了成本高昂的人類偏好標(biāo)簽。

3.新的長尾

大型語言模型已經(jīng)編碼了“一切”，但仍然可能沒有涵蓋所有特定于駕駛的概念，例如在繁忙的十字路口進(jìn)行導(dǎo)航的能力。這里的一個(gè)潛在解決方案是采用長序列的專有駕駛數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，這些數(shù)據(jù)可以將這些更詳細(xì)的概念嵌入模型中。例如，Replit使用來自其用戶群的專有編碼數(shù)據(jù)，通過微調(diào)不斷改進(jìn)其代碼生成工具，性能優(yōu)于Code Llama 7B等大型模型。

自動(dòng)駕駛的未來發(fā)展

如今，自動(dòng)駕駛尚未成為主流技術(shù)，目前只有少數(shù)自動(dòng)駕駛車輛能夠在最復(fù)雜的城市環(huán)境安全行駛。大型模型正在改變自動(dòng)駕駛模型的開發(fā)方式，最終將改變自動(dòng)駕駛技術(shù)——提供必要的安全性和規(guī)模，最終將這項(xiàng)技術(shù)交付給司機(jī)。

原文標(biāo)題：Can ChatGPT drive my car? The case for LLMs in autonomy，作者：Prannay Khosla

鏈接：https://www.infoworld.com/article/3712644/can-chatgpt-drive-my-car-the-case-for-llms-in-autonomy.html

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