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多模態(tài)GPT（多模態(tài)gpt4）

發(fā)布時間：2023-05-30 22:56:43 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 74

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于多模態(tài)GPT的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

「大模型+大算力」加持，通用人工智能和智能駕駛雙向奔赴
gpt4值得買嗎
gpt4和3.5的區(qū)別
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gpt4概念是什么

多模態(tài)GPT（多模態(tài)gpt4）

「大模型+大算力」加持，通用人工智能和智能駕駛雙向奔赴

開年以來 ChatGPT、GPT-4 的相繼面世再度掀起計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域通用人工智能（AGI）研究熱潮，也不斷刷新我們對 AI 的認(rèn)知。

作為具有人類水平表現(xiàn)的大型多模態(tài)模型，GPT-4 被視為邁向 AGI 的重要一步，標(biāo)志著創(chuàng)新范式的深度變革和生產(chǎn)力的重新定義，也必將帶來更多元的產(chǎn)品遷移。

截至目前，全球已經(jīng)有超百萬家初創(chuàng)公司聲稱使用這一秘密武器來創(chuàng)造新產(chǎn)品，而這些產(chǎn)品將徹底改變從法律到股票交易，從游戲到醫(yī)療診斷的近乎一切領(lǐng)域。

盡管其中很多是營銷泡沫，但與所有技術(shù)突破一樣，總會存在炒作周期和意想不到的遠(yuǎn)期效果。

事實上在另一邊，進(jìn)入 2023 年智能汽車領(lǐng)域同樣十分熱鬧。

智能化已然成為上海車展全場關(guān)注的最大焦點，除了激光雷達(dá)等關(guān)鍵傳感器的單點式突破，各大巨頭也紛紛展示智能駕駛?cè)a(chǎn)品矩陣，城市場景輔助駕駛量產(chǎn)落地加速推進(jìn)。

更加值得注意的是，BEV、大模型、超算中心等計算機(jī)熱詞正在與自動駕駛、行泊一體、城市 NOA 等智駕焦點火速排列組合，頗有相互交融、雙向奔赴的味道。

在這背后，一方面是近年來智駕、智艙持續(xù)升級對 AI 在汽車場景落地的數(shù)據(jù)、算法、算力不斷提出更高要求，另一方面，AGI 的重大突破也已將觸角伸向智能汽車，將其視為實現(xiàn)閉環(huán)應(yīng)用的重要場景，很多企業(yè)布局已經(jīng)相當(dāng)高調(diào)。

日前，商湯科技 SenseTime 舉辦技術(shù)交流日活動，分享了以「大模型+大算力」推進(jìn) AGI 發(fā)展的戰(zhàn)略布局，并公布該戰(zhàn)略下的「日日新 SenseNova」大模型體系。

在「大模型+大算力」加持下，本次上海車展商湯絕影駕、艙、云一體產(chǎn)品體系已全棧亮相，近 30 款合作量產(chǎn)車型集中展出，商湯也再度分享了智能汽車時代的 AGI 落地新思考。

本次上海車展亮相的部分絕影合作車型展示

01、算法：AI 正式步入大模型時代

如商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學(xué)家、絕影智能汽車事業(yè)群總裁王曉剛所言，「AGI 催生了新的研究范式，即基于一個強大的多模態(tài)基模型，通過強化學(xué)習(xí)和人類反饋不斷解鎖基模型新的能力，從而更高效地解決海量的開放式任務(wù)?！?span style="display:none">t6w創(chuàng)意嶺 - 安心托付、值得信賴的品牌設(shè)計、營銷策劃公司

通用大模型并非為自動駕駛而生，或為滿足自動駕駛的特定任務(wù)需求而設(shè)計。但智能駕駛開發(fā)的諸多新需求已在推動算法從專用小模型向通用大模型快速演進(jìn)。

首先是應(yīng)對海量數(shù)據(jù)處理和 Corner Case 問題的迫切需求。

對于感知系統(tǒng)低頻出現(xiàn)但至關(guān)重要的小目標(biāo)及帶來的潛在安全隱患，算法開發(fā)需要面對海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的 AI 小模型將難以同時處理大數(shù)據(jù)量和高復(fù)雜度的任務(wù)。通用大模型則可用在長尾目標(biāo)的初篩過程，并疊加語料文字處理得到很好的效果。

再比如智駕算法開發(fā)對自動化數(shù)據(jù)標(biāo)注、降低人工成本的訴求。相比于人工標(biāo)注，通用大模型將自動化對海量數(shù)據(jù)完成標(biāo)注任務(wù)，大幅降低標(biāo)注數(shù)據(jù)獲取的時間成本和本身的金錢成本，從而縮短研發(fā)周期、提升成本效益。

處于類似的考量，近年來國內(nèi)外巨頭企業(yè)已圍繞大模型紛紛展開各自智駕布局。

繼 Google 于 2017 年提出將 Transformer 結(jié)構(gòu)應(yīng)用在 CV 領(lǐng)域圖像分類，大模型已在 GPT-2、GPT-3、BERT 等當(dāng)中不斷證明實力，特斯拉率先站臺 Transformer 大模型征戰(zhàn)圖像視覺。

國內(nèi)企業(yè)也緊隨其后：

毫末智行已宣布自動駕駛認(rèn)知大模型正式升級為 DriveGPT，百度表示利用大模型來提升自動駕駛感知能力并將大模型運用到數(shù)據(jù)挖掘，華為也已宣布加入大模型爭霸賽，自研「盤古」即將對外上線。

作為行業(yè)領(lǐng)先的人工智能公司，商湯在大模型領(lǐng)域可謂乘風(fēng)破浪，過去一兩年則全面將大模型能力在各業(yè)務(wù)線 20 多個場景落地，包括智能駕駛。

商湯「日日新 SenseNova」大模型體系背后是大模型研發(fā)中深厚的積累。商湯有自己的全棧大模型研發(fā)體系，其中就包括針對大模型的底層訓(xùn)練及實施過程中的各種系統(tǒng)性優(yōu)化。

例如，商湯近期向社區(qū)發(fā)布的用于真實感知、重建和生成的多模態(tài)的數(shù)據(jù)集 OmniObject3D 中包含 190 類 6000 個物體，數(shù)據(jù)質(zhì)量非常高。

再比如，商湯在 2019 年就已首次發(fā)布 10 億參數(shù)的視覺大模型，到 2022 年參數(shù)規(guī)模已達(dá)到 320 億，這也是世界上迄今為止最大的視覺模型。

此外，商湯也在智駕領(lǐng)域持續(xù)展示大模型能力。2021 年開發(fā)的 BEV 感知算法在 Waymo 挑戰(zhàn)賽以絕對優(yōu)勢取得冠軍，2021 年 BEV Former 的 Transformer 結(jié)構(gòu)至今仍是行業(yè)最有影響力的 BEV 工作，今年開發(fā)的 UniAD 是業(yè)內(nèi)首個感知決策一體化的端到端自動駕駛解決方案。

在技術(shù)實力的另一端是量產(chǎn)進(jìn)度。商湯也給出了自己的智能駕駛量產(chǎn)公式：

自動駕駛技術(shù)能力=場景數(shù)據(jù) x 數(shù)據(jù)獲取效率 x 數(shù)據(jù)利用效率² =場景數(shù)據(jù) x 數(shù)據(jù)獲取效率 x 先進(jìn)算法 x 先進(jìn)算力。

而先進(jìn)的算法大模型不僅將通過跨行業(yè)數(shù)據(jù)匯聚提升駕駛場景數(shù)據(jù)資源，通過數(shù)據(jù)閉環(huán)開發(fā)模式和自動數(shù)據(jù)標(biāo)注提升數(shù)據(jù)獲取效率，更將大幅提升感知精度和感知豐富度進(jìn)而成倍提升數(shù)據(jù)利用效率。

依托原創(chuàng) AI 算法和模型積累，商湯領(lǐng)先的 BEV 感知算法推進(jìn)國內(nèi)首批量產(chǎn)應(yīng)用，并采用 Domain Adaption 算法有效解決跨域泛化問題。商湯首創(chuàng)的自動駕駛 GOP 感知體系將目標(biāo)數(shù)據(jù)獲取的人力成本降低 94%，實現(xiàn)低成本的車端模型開發(fā)，目前也已投入量產(chǎn)應(yīng)用。

02、算力：智能汽車時代的重要基礎(chǔ)設(shè)施

隨電子電氣架構(gòu)技術(shù)由分布式不斷向集中式演進(jìn)，大算力芯片成為新型電子電氣架構(gòu)實現(xiàn)的物理基礎(chǔ)。

近年來車端芯片算力發(fā)展突飛猛進(jìn)，如英偉達(dá)規(guī)劃中的 Atlan 單顆芯片算力超 1000TOPS，THOR 單顆算力超 2000TOPS，將大幅提升單車感知決策能力。

而在云端，AGI 在自動駕駛、網(wǎng)聯(lián)等場景的泛化應(yīng)用將提出比車端指數(shù)級更高的算力要求——從數(shù)據(jù)標(biāo)注到模型訓(xùn)練，從場景仿真到算法迭代。

算力將是智能汽車時代的新型基礎(chǔ)設(shè)施。

在此背景下，近年來主流企業(yè)紛紛開啟雙線并行探索，車端自研算力平臺，云端建立超算中心。而進(jìn)入大模型時代后，數(shù)據(jù)量隨著多模態(tài)的引入也將大規(guī)模增長，因此必然也會導(dǎo)致 AGI 對算力需求的劇增。

可以看到，英偉達(dá)車端云端同步布局并將提供端到端的全棧式 AI 加速計算解決方案，特斯拉也早在 2021 年 8 月發(fā)布自研云端超算中心 Dojo。

據(jù)近期報道，埃隆·馬斯克也將成立一家人工智能公司來與 OpenAI 競爭，已購買數(shù)千個英偉達(dá) GPU 并一直招募 AI 研究人員和工程師。

國內(nèi)方面，吉利、蔚來、特斯拉、毫末智行、小鵬等企業(yè)也已跟進(jìn)布局云端算力集群，投入巨大以提升智駕開發(fā)算力儲備。

對于商湯來說，如果說大模型將是支撐智能駕駛的上層建筑，那么大算力就是數(shù)字基座。

商湯科技董事長兼 CEO 徐立表示，目前大模型對基礎(chǔ)算力、基礎(chǔ)設(shè)施的需求非常旺盛，基礎(chǔ)算力對并行效率的要求也非常高，但真正好用的基礎(chǔ)設(shè)施其實十分稀缺。

出于這一原因，商湯歷時五年自建了業(yè)界領(lǐng)先的 AI 大裝置 SenseCore，完成 2.7 萬塊 GPU 的部署并實現(xiàn) 5.0 exa FLOPS 的算力輸出能力，是亞洲目前最大的智能計算平臺之一，可同步支持 20 個千億規(guī)模參數(shù)量的超大模型同時訓(xùn)練。

位于上海臨港的 AIDC 人工智能計算中心將為智能汽車的數(shù)據(jù)存儲、標(biāo)注、脫敏、仿真訓(xùn)練、算法迭代到部署的閉環(huán)提供算力支持，打通基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法生產(chǎn)全流程，加速高級別智能駕駛技術(shù)的 AI 模型生產(chǎn)和持續(xù)迭代，推動實現(xiàn)規(guī)?；慨a(chǎn)。

在 AIDC 的基礎(chǔ)上，AI 大裝置也將提供支持大模型生產(chǎn)的一系列服務(wù)：

處理大模型需要的自動化數(shù)據(jù)標(biāo)注，將使智能標(biāo)注效率提升百倍；大模型推理部署，使得推理效率提升 100% 以上；大模型并行訓(xùn)練，最大 4000 塊卡并聯(lián)的單集群，可訓(xùn)練參數(shù)量超 5000 億的稠密模型，可訓(xùn)練超萬億參數(shù)；大模型增量訓(xùn)練，增量微調(diào)成本降低 90%；開源模型和大模型訓(xùn)練開發(fā)者工具，大規(guī)模提升開發(fā)效率。

如此規(guī)模的算力設(shè)施即使特斯拉同期也尚難以望其項背，也必將推動大模型的高效閉環(huán)。

03、「大模型+大算力」推動智能汽車行業(yè)整體進(jìn)程

汽車行業(yè)正在面臨百年未有之大變革。盡管此次以「大模型+大算力」推進(jìn) AGI 發(fā)展是商湯提出的戰(zhàn)略布局，但事實上，這一理念早已在行業(yè)層面達(dá)成共識。

基于感知、決策規(guī)控和 AI 云三大核心能力，商湯「大模型+大算力」已賦能絕影駕、艙、云三位一體產(chǎn)品體系量產(chǎn)落地：

除智能駕駛領(lǐng)域的全棧能力和行泊一體量產(chǎn)解決方案外，「大模型+大算力」也正在助力商湯打造智能座艙跨場景生態(tài)。

車展期間，與商湯「日日新 SenseNova」大模型體系深度融合的絕影未來展示艙升級亮相，語言大模型「商湯商量 SenseChat」以及 AIGC 文生圖平臺「商湯秒畫 SenseMirage」也已上車，多點融合重構(gòu)人車交互方式，打造第三空間。

以「商量」為例，作為千億級參數(shù)的自然語言處理模型，其使用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練并充分考慮中文語境，展示出出色的多輪對話和超長文本的理解能力。

商湯也展示了語言大模型支持的諸多汽車場景創(chuàng)新應(yīng)用，如在行車過程中化身「郵件助手」自動提煉關(guān)鍵信息，作為「會議助理」自動生成會議紀(jì)要，大大節(jié)省用戶行車時處理工作的時間和精力，為未來出行的應(yīng)用場景拓展帶來豐富的想象空間。

此外，以人工智能大模型開發(fā)、生產(chǎn)、應(yīng)用為核心，一站式

【本文來自易車號作者汽車之心，版權(quán)歸作者所有,任何形式轉(zhuǎn)載請聯(lián)系作者。內(nèi)容僅代表作者觀點，與易車無關(guān)】

gpt4值得買嗎

不值得。
gpt4的市場反饋數(shù)據(jù)內(nèi)容顯示，gpt4在功能上有了進(jìn)一步的增強，但并不是100%的可靠，在使用的過程中會產(chǎn)生幻覺生成錯誤答案，并且出現(xiàn)推理錯誤等情況，錯誤率較高，所以是不值得買的。
gpt4作為多模態(tài)的大模型，在生成文本的過程中，錯誤率較高，會導(dǎo)致解決問題的能力下降，創(chuàng)造性和協(xié)作性較差，在購買時需要根據(jù)實際情況進(jìn)行判斷。

gpt4和3.5的區(qū)別

模型規(guī)模，模型能力，模型能力，模型輸入，，模型訓(xùn)練，國內(nèi)鏡像小程序。
GPT4預(yù)計將擁有超過100萬億個參數(shù)（1e+15），而GPT3只有1750億個參數(shù)（1.75e+11）。
GPT4是一個多模態(tài)（multimodal）模型，即它可以接受圖像和文本作為輸入，并輸出文本；而GPT3.5只能接受文本作為輸入，并輸出文本。
由于數(shù)據(jù)量和計算資源的限制，目前沒有公開發(fā)布完整版的GPT4或者其訓(xùn)練代碼；而OpenAI已經(jīng)公開了部分版本（如Davinci）以及其API接口供用戶使用或測試。

多模態(tài)GPT（多模態(tài)gpt4）

gpt4全稱

gpt4全稱：生成式預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器 4

憑借 ChatGPT 掀起人工智能（AI）應(yīng)用熱潮的 OpenAI 發(fā)布了最新作品——GPT-4，得到這種新模型支持的 ChatGPT 將迎來升級。

美東時間 3 月 14 日周二，OpenAI 宣布，推出大型的多模態(tài)模型 GPT-4，稱它可以接收圖像和文本輸入，輸出文本，「比以往任何更具創(chuàng)造性和協(xié)作性」，并且「由于它有更廣泛的常識和解決問題的能力，可以更準(zhǔn)確地解決難題。」

gpt4概念是什么

OpenAI發(fā)布了全新的人工智能技術(shù)GPT4，能夠同時處理圖像和文本。
OpenAI是一家致力于推動人工智能發(fā)展和應(yīng)用的非營利組織，由眾多知名科技人士和企業(yè)家聯(lián)合創(chuàng)立，旨在創(chuàng)建可以與人類合作和競爭的通用人工智能（AGI）。近日，OpenAI宣布了其最新的人工智能技術(shù)GPT4這是一種大型多模態(tài)模型（可以接受圖像和文本輸入，并輸出文本），在各種專業(yè)和學(xué)術(shù)領(lǐng)域展現(xiàn)出了與人類水平相當(dāng)甚至超越的表現(xiàn)。
GPT4是OpenAI旗下GPT系列模型的最新成果，之前他們已經(jīng)出過GPT、GPT2、GPT3和GPT3.5這幾個版本。GPT系列模型都是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)搞出來的大規(guī)模語言模型，可以吸收海量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，并在不同任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)或零樣本學(xué)習(xí)。GPT系列模型在自然語言處理領(lǐng)域引起了轟動，并產(chǎn)生了很多火爆的應(yīng)用，比如ChatGPT、DALL-E等。

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