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gpt-4人工智能（gpt-4人工智能官網）

發(fā)布時間：2023-05-23 13:59:47 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 95

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于gpt-4人工智能的問題，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
gpt-4可以降重嗎
gpt4概念是什么
gpt4什么意思

gpt-4人工智能（gpt-4人工智能官網）

「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科學領域通用人工智能（AGI）研究熱潮，也不斷刷新我們對 AI 的認知。

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

截至目前，全球已經有超百萬家初創(chuàng)公司聲稱使用這一秘密武器來創(chuàng)造新產品，而這些產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域。

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

事實上在另一邊，進入 2023 年智能汽車領域同樣十分熱鬧。

智能化已然成為上海車展全場關注的最大焦點，除了激光雷達等關鍵傳感器的單點式突破，各大巨頭也紛紛展示智能駕駛全產品矩陣，城市場景輔助駕駛量產落地加速推進。

更加值得注意的是，BEV、大模型、超算中心等計算機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據、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，將其視為實現閉環(huán)應用的重要場景，很多企業(yè)布局已經相當高調。

日前，商湯科技 SenseTime 舉辦技術交流日活動，分享了以「大模型+大算力」推進 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、云一體產品體系已全棧亮相，近 30 款合作量產車型集中展出，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

如商湯科技聯合創(chuàng)始人、首席科學家、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，通過強化學習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。」

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需求而設計。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。

首先是應對海量數據處理和 Corner Case 問題的迫切需求。

對于感知系統低頻出現但至關重要的小目標及帶來的潛在安全隱患，算法開發(fā)需要面對海量數據，傳統的 AI 小模型將難以同時處理大數據量和高復雜度的任務。通用大模型則可用在長尾目標的初篩過程，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)對自動化數據標注、降低人工成本的訴求。相比于人工標注，通用大模型將自動化對海量數據完成標注任務，大幅降低標注數據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 結構應用在 CV 領域圖像分類，大模型已在 GPT-2、GPT-3、BERT 等當中不斷證明實力，特斯拉率先站臺 Transformer 大模型征戰(zhàn)圖像視覺。

國內企業(yè)也緊隨其后：

毫末智行已宣布自動駕駛認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據挖掘，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)領先的人工智能公司，商湯在大模型領域可謂乘風破浪，過去一兩年則全面將大模型能力在各業(yè)務線 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練及實施過程中的各種系統性優(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)的數據集 OmniObject3D 中包含 190 類 6000 個物體，數據質量非常高。

再比如，商湯在 2019 年就已首次發(fā)布 10 億參數的視覺大模型，到 2022 年參數規(guī)模已達到 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 結構至今仍是行業(yè)最有影響力的 BEV 工作，今年開發(fā)的 UniAD 是業(yè)內首個感知決策一體化的端到端自動駕駛解決方案。

在技術實力的另一端是量產進度。商湯也給出了自己的智能駕駛量產公式：

自動駕駛技術能力=場景數據 x 數據獲取效率 x 數據利用效率² =場景數據 x 數據獲取效率 x 先進算法 x 先進算力。

而先進的算法大模型不僅將通過跨行業(yè)數據匯聚提升駕駛場景數據資源，通過數據閉環(huán)開發(fā)模式和自動數據標注提升數據獲取效率，更將大幅提升感知精度和感知豐富度進而成倍提升數據利用效率。

依托原創(chuàng) AI 算法和模型積累，商湯領先的 BEV 感知算法推進國內首批量產應用，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 感知體系將目標數據獲取的人力成本降低 94%，實現低成本的車端模型開發(fā)，目前也已投入量產應用。

02、算力：智能汽車時代的重要基礎設施

隨電子電氣架構技術由分布式不斷向集中式演進，大算力芯片成為新型電子電氣架構實現的物理基礎。

近年來車端芯片算力發(fā)展突飛猛進，如英偉達規(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、網聯等場景的泛化應用將提出比車端指數級更高的算力要求——從數據標注到模型訓練，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設施。

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。而進入大模型時代后，數據量隨著多模態(tài)的引入也將大規(guī)模增長，因此必然也會導致 AGI 對算力需求的劇增。

可以看到，英偉達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，已購買數千個英偉達 GPU 并一直招募 AI 研究人員和工程師。

國內方面，吉利、蔚來、特斯拉、毫末智行、小鵬等企業(yè)也已跟進布局云端算力集群，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，那么大算力就是數字基座。

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

出于這一原因，商湯歷時五年自建了業(yè)界領先的 AI 大裝置 SenseCore，完成 2.7 萬塊 GPU 的部署并實現 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)模參數量的超大模型同時訓練。

位于上海臨港的 AIDC 人工智能計算中心將為智能汽車的數據存儲、標注、脫敏、仿真訓練、算法迭代到部署的閉環(huán)提供算力支持，打通基于數據驅動的算法生產全流程，加速高級別智能駕駛技術的 AI 模型生產和持續(xù)迭代，推動實現規(guī)模化量產。

在 AIDC 的基礎上，AI 大裝置也將提供支持大模型生產的一系列服務：

處理大模型需要的自動化數據標注，將使智能標注效率提升百倍；大模型推理部署，使得推理效率提升 100% 以上；大模型并行訓練，最大 4000 塊卡并聯的單集群，可訓練參數量超 5000 億的稠密模型，可訓練超萬億參數；大模型增量訓練，增量微調成本降低 90%；開源模型和大模型訓練開發(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 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、云三位一體產品體系量產落地：

除智能駕駛領域的全棧能力和行泊一體量產解決方案外，「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，多點融合重構人車交互方式，打造第三空間。

以「商量」為例，作為千億級參數的自然語言處理模型，其使用大量數據訓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)新應用，如在行車過程中化身「郵件助手」自動提煉關鍵信息，作為「會議助理」自動生成會議紀要，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、應用為核心，一站式

【本文來自易車號作者汽車之心，版權歸作者所有,任何形式轉載請聯系作者。內容僅代表作者觀點，與易車無關】

gpt-4可以降重嗎

GPT-4是指第四代生成式預訓練模型（Generative Pre-trained Transformer 4），是人工智能領域的一項前沿技術，目前還沒有正式發(fā)布。GPT-4預計將在語言生成、對話系統、自然語言處理等方面有更出色的表現，但是它是否可以障重還需要考慮多個因素。
首先，GPT-4的訓練數據量和訓練時間可能會非常龐大，因此需要強大的計算資源和算法支持。同時，模型的復雜度和精度也會對性能產生影響。
其次，GPT-4的應用場景和目標也會影響其障重性。如果GPT-4的應用場景是簡單的語言生成或問答，那么它的障重性可能會比較高；但如果應用場景是復雜的對話系統或自然語言處理，那么障重性可能會面臨更多的挑戰(zhàn)。
最后，GPT-4的障重性還需要考慮到其對人類價值觀和倫理道德的影響。人工智能技術的發(fā)展不僅需要考慮到技術本身的障重性，還需要考慮到其對人類社會和文化的影響，以及如何保障人類的尊嚴和價值。
總之，GPT-4作為一項前沿的人工智能技術，其障重性需要考慮多個因素，包括計算資源、算法支持、應用場景和人類價值觀等。

gpt-4人工智能（gpt-4人工智能官網）

gpt4概念是什么

OpenAI發(fā)布了全新的人工智能技術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)展和應用的非營利組織，由眾多知名科技人士和企業(yè)家聯合創(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)和學術領域展現出了與人類水平相當甚至超越的表現。
GPT4是OpenAI旗下GPT系列模型的最新成果，之前他們已經出過GPT、GPT2、GPT3和GPT3.5這幾個版本。GPT系列模型都是基于深度學習技術搞出來的大規(guī)模語言模型，可以吸收海量數據進行預訓練，并在不同任務上進行微調或零樣本學習。GPT系列模型在自然語言處理領域引起了轟動，并產生了很多火爆的應用，比如ChatGPT、DALL-E等。

gpt4什么意思

GPT4的意思是一種基于人工智能的考試，它是由Google的智能機器人系統（GPT）開發(fā)的，可以幫助考生評估他們的技能和知識。

GPT4考試的目的是幫助考生評估他們在有限的時間內完成任務的能力，以及他們的知識程度?？荚囯m然短暫，但也設計得十分全面，涵蓋了包括數學、語言、科學等在內的領域。

GPT4考試包括一系列問題，考生需要在規(guī)定的時間內完成，并且需要熟悉智能機器人系統（GPT）的有關知識?？忌枰私釭PT4小組處理任務的過程，以及熟悉和理解算法?？忌€需要熟悉和掌握GPT4系統中的各種工具，以便能夠有效地使用它們。

GPT4考試是非常重要的，因為它的結果可以用來評估考生的技能和知識水平，并且可以作為決定考生是否能夠獲得某一職位的依據。這些考試的結果還可以用來評估考生的技能和知識的發(fā)展，以及他們在未來可能的發(fā)展?jié)摿Α?br/>

GPT4 是 Open AI 旗下 GPT 系列模型的最新成果，之前他們已經出過 GPT、GPT2、GPT3 和 GPT3.5 這幾個版本。GPT 系列模型都是基于深度學習技術搞出來的大規(guī)模語言模型，可以吸收海量數據進行預訓練，并在不同任務上進行微調或零樣本學習。

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