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AI和GPT（ai和gpt的區(qū)別）

發(fā)布時間：2023-06-13 06:55:45 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 97

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于AI和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
什么是gpt?
aigc和gpt是什么意思
gpt和ai的區(qū)別
ai與gpt的區(qū)別

AI和GPT（ai和gpt的區(qū)別）

「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(xiàn)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(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(chǎn)品矩陣，城市場景輔助駕駛量產(chǎn)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(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)應用的重要場景，很多企業(yè)布局已經(jīng)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(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?！?span style="display:none">BM3創(chuàng)意嶺 - 安心托付、值得信賴的品牌設計、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(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(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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)完成標注任務，大幅降低標注數(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(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(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(chǎn)進度。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(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，商湯領先的 BEV 感知算法推進國內首批量產(chǎn)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(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(xiàn)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(wǎng)聯(lián)等場景的泛化應用將提出比車端指數(shù)級更高的算力要求——從數(shù)據(jù)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(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(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 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(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(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(shù)據(jù)驅動的算法生產(chǎn)全流程，加速高級別智能駕駛技術的 AI 模型生產(chǎn)和持續(xù)迭代，推動實現(xiàn)規(guī)模化量產(chǎn)。

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

處理大模型需要的自動化數(shù)據(jù)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(lián)的單集群，可訓練參數(shù)量超 5000 億的稠密模型，可訓練超萬億參數(shù)；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(chǎn)品體系量產(chǎn)落地：

除智能駕駛領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(chǎn)、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(lián)系作者。內容僅代表作者觀點，與易車無關】

什么是gpt?

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一種具體的人工智能技術，屬于自然語言處理（NLP）領域。GPT 是一種基于 Transformer 架構的預訓練語言模型，通過大量文本數(shù)據(jù)進行訓練，以生成和理解自然語言。GPT 可以用于各種 NLP 任務，如機器翻譯、文本摘要、問答系統(tǒng)等

aigc和gpt是什么意思

aigc和gpt是什么意思，讓我們一起了解一下吧！
簡單理解，它是一款“生成式”人工智能軟件，能實現(xiàn)撰寫代碼、回答問題、書寫論文、詩歌、劇本等指令。所謂“AIGC”指的就是AI（人工智能）生成內容，ChatGPT是AIGC的一款具體的應用和產(chǎn)品。
ChatGPT是OpenAI于2022年11月推出的聊天機器人，在推出兩個月后，用戶數(shù)量就突破1億了。瑞銀發(fā)布報告稱，在過去20年里，根本找不到像ChatGPT這樣能夠快速累計用戶的應用程序。
相比較目前搜索引擎給出的內容，ChatGPT輸出的內容更接近于人類加工后的成品，也更像一個客服，通過與用戶聊天，挖掘其他信息從而更好地為用戶找到真正的問題并解決問題。舉個例子，當一個碼農(nóng)向ChatGPT提問，“我寫的這段代碼不按我預期的那樣工作，我該如何修復它？”ChatGPT會提問用戶這段代碼是用來做什么，以及現(xiàn)在提示什么錯誤、這是整段代碼還是其中的一段等等問題，再為用戶提供可能的解決思路。
因此ChatGPT也被視為是能顛覆傳統(tǒng)搜索引擎產(chǎn)品的新應用。研究出ChatGPT的公司OpenAI是受微軟投資的，此前，微軟CEO曾透露，微軟計劃將ChatGPT等人工智能工具整合進旗下所有產(chǎn)品，這一舉動讓谷歌如臨大敵。做搜索引擎起家的百度，也在這一領域有所準備，并計劃在3月發(fā)布百度的類似產(chǎn)品。
以上就是小編的分享，希望可以幫助到大家。

AI和GPT（ai和gpt的區(qū)別）

gpt和ai的區(qū)別

區(qū)別在于特點不同。
GPT（GenerativePre-trainedTransformer）是一種基于深度學習的自然語言處理模型，其架構基于Transformer模型，可用于生成文本、對話、翻譯等任務。AI（ArtificialIntelligence）即人工智能，是指通過計算機模擬人類的智能行為和思維過程，實現(xiàn)某些特定任務的技術和方法。
因此，GPT是人工智能領域中的一種具體技術，它使用深度學習算法進行自然語言處理，可以被視為AI技術中的一部分。而AI技術還包括其他形式的機器學習、深度學習、強化學習等方法和技術。
GPT產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟由中國移動通信聯(lián)合會、中國電信、中國移動、中國聯(lián)通、中國廣電等單位共同發(fā)起成立，于2023年4月18日成立。

ai與gpt的區(qū)別

AI（人工智能）是一種計算機科學，旨在構建智能體，能夠模擬人類的智能行為。而GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一種深度學習模型，是自然語言處理（NLP）領域中的一種模型。以下是它們之間的區(qū)別：
1. 范疇不同：AI是一個通用的概念，表示所有智能機器和系統(tǒng)的總稱，包括自動駕駛汽車、機器人、語音助手、圖像識別、智能家居等。而GPT是一種專業(yè)的自然語言處理模型，主要應用于機器翻譯、摘要生成、自動問答等領域。
2. 技術不同：AI的技術是包括但不限于深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、機器學習等。而GPT作為一種自然語言處理模型，主要采用自監(jiān)督預訓練、多層堆疊的Transformer結構等技術。
3. 應用領域不同：AI被應用于很多領域，包括醫(yī)療、金融、農(nóng)業(yè)、交通等。GPT主要應用于自然語言處理領域，如機器翻譯、摘要生成、自動問答等。
總之，AI是人工智能的總稱，而GPT是自然語言處理的一種特定的應用模型，它們之間的聯(lián)系是GPT是AI在自然語言處理領域的一種具體應用。

以上就是關于AI和GPT相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。