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gpt插件原理（gpt工具）

發(fā)布時(shí)間：2023-05-24 12:57:55 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gpt插件原理的問題，以下是小編對(duì)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:

GPT模型是什么？它們真的會(huì)走進(jìn)千家萬戶嗎？
當(dāng)GPT遇到自動(dòng)駕駛，毫末首發(fā)DriveGPT
wordpress安裝gpt
pandagpt原理
gpt插件什么意思

gpt插件原理（gpt工具）

GPT模型是什么？它們真的會(huì)走進(jìn)千家萬戶嗎？

一款叫GPT的新軟件火爆全球，GPT 是 OpenAI 開發(fā)的一種語言模型，它能夠通過大量文本數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練，掌握語言規(guī)律并生成文本。

GPT分別是三個(gè)單詞(Generative 生成型 Pre-trained 預(yù)訓(xùn)練 Transformer 轉(zhuǎn)換模型)，即生成式預(yù)訓(xùn)練模型。它的本質(zhì)是通過預(yù)訓(xùn)練的方式對(duì)大量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而達(dá)到精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和生成文本的目的。

當(dāng)前GPT還只是應(yīng)用在聊天領(lǐng)域的日常辦公，未來很可能人工智會(huì)輻射至各行各業(yè)，從搜索引擎到辦公軟件、從社交媒體到游戲開發(fā)，AI的發(fā)展很快就會(huì)以病毒傳播式的速度普及到我們的日常生活中。

最近一段時(shí)間，全世界知名的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)全都開始涌入AI市場(chǎng)，資本的涌入和技術(shù)的迭代勢(shì)必會(huì)讓AI的發(fā)展急劇加速。

目前，GPT技術(shù)已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域得到了應(yīng)用，包括：

1. 語言翻譯：GPT可以將一種語言翻譯成另一種語言，從而幫助人們跨越語言障礙。目前chatGPT支持95種語言，再加上人工智能學(xué)習(xí)，效果比傳統(tǒng)翻譯工具更優(yōu)質(zhì)！

2. 內(nèi)容生成：GPT可以生成高質(zhì)量的文章、新聞報(bào)道、小說等文本內(nèi)容，為媒體和出版行業(yè)提供了巨大的幫助。

3. 語音識(shí)別：GPT也可以用于語音識(shí)別，其原理與文本生成類似。使用GPT進(jìn)行語音識(shí)別的一個(gè)好處是可以進(jìn)行語音到文本的轉(zhuǎn)化，從而將語音轉(zhuǎn)化為可觀看的文本內(nèi)容。

4. 智能客服：GPT可以幫助企業(yè)開發(fā)智能客服系統(tǒng)，為客戶提供更快速、更準(zhǔn)確的服務(wù)。

5. 自然語言理解：GPT可以幫助機(jī)器更好地理解人類語言，從而實(shí)現(xiàn)更智能的人機(jī)交互。

可能很多人都沒有注意到，在過去的短短三十年內(nèi)，人類已經(jīng)經(jīng)歷了三次技術(shù)的迭代，每一次都是以不起眼的形式出現(xiàn)，并迅速顛覆了我們的日常生活方式：

第一次出現(xiàn)的互聯(lián)網(wǎng)跨越了現(xiàn)實(shí)空間，將全世界的網(wǎng)友鏈接在一起；

第二次是智能手機(jī)，便攜的移動(dòng)端解放了我們的業(yè)余時(shí)間，讓我們可以隨時(shí)隨地進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)，而隨著ChatGPT的發(fā)布；

第三次技術(shù)革命已經(jīng)開始，而且速度比我們想象中快的多。

gpt的出現(xiàn)標(biāo)志著人類生產(chǎn)力的又一巨大進(jìn)步！未來，隨著GPT技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，它將在更多領(lǐng)域得到應(yīng)用，如智能教育、智能醫(yī)療、智能家居、數(shù)字營(yíng)銷等等?？傊?，GPT技術(shù)未來的趨勢(shì)和運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景非常廣泛，并將持續(xù)改變?nèi)藗兊纳a(chǎn)和生活方式。

當(dāng)GPT遇到自動(dòng)駕駛，毫末首發(fā)DriveGPT

GPT之于自動(dòng)駕駛意味著什么？

文丨智駕網(wǎng) 黃華丹

ChatGPT帶火了AI，那么，當(dāng)GPT遇到自動(dòng)駕駛，又會(huì)發(fā)生怎樣的化學(xué)反應(yīng)？

GPT全稱Generative Pre-trained Transformer，即生成式預(yù)訓(xùn)練Transformer。簡(jiǎn)單概括即是一種基于互聯(lián)網(wǎng)可用數(shù)據(jù)訓(xùn)練的文本生成深度學(xué)習(xí)模型。

4月11日，在第八屆毫末AI DAY上，毫末CEO顧維灝正式發(fā)布了基于GPT技術(shù)的DriveGPT，中文名雪湖·海若。

DriveGPT能做到什么？又是如何構(gòu)建的？顧維灝在AI DAY上都做了詳細(xì)解讀。此外，AI DAY還展示了毫末自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)體系MANA的升級(jí)情況，主要是其在視覺感知能力上的進(jìn)展。

01.

什么是DriveGPT？能實(shí)現(xiàn)什么？

顧維灝首先講解了GPT的原理，生成式預(yù)訓(xùn)練Transformer模型本質(zhì)上是在求解下一個(gè)詞出現(xiàn)的概率，每一次調(diào)用都是從概率分布中抽樣并生成一個(gè)詞，這樣不斷地循環(huán)，就能生成一連串的字符，用于各種下游任務(wù)。

以中文自然語言為例，單字或單詞就是Token，中文的Token詞表有5萬個(gè)左右。把Token輸入到模型，輸出就是下一個(gè)字詞的概率，這種概率分布體現(xiàn)的是語言中的知識(shí)和邏輯，大模型在輸出下一個(gè)字詞時(shí)就是根據(jù)語言知識(shí)和邏輯進(jìn)行推理的結(jié)果，就像根據(jù)一部偵探小說的復(fù)雜線索來推理兇手是誰。

而作為適用于自動(dòng)駕駛訓(xùn)練的大模型，DriveGPT雪湖·海若三個(gè)能力：

1.可以按概率生成很多個(gè)這樣的場(chǎng)景序列，每個(gè)場(chǎng)景都是一個(gè)全局的場(chǎng)景，每個(gè)場(chǎng)景序列都是未來有可能發(fā)生的一種實(shí)際情況。

2.是在所有場(chǎng)景序列都產(chǎn)生的情況下，能把場(chǎng)景中最關(guān)注的自車行為軌跡給量化出來，也就是生成場(chǎng)景的同時(shí)，便會(huì)產(chǎn)生自車未來的軌跡信息。

3.有了這段軌跡之后，DriveGPT雪湖·海若還能在生成場(chǎng)景序列、軌跡的同時(shí)，輸出整個(gè)決策邏輯鏈。

也就是說，利用DriveGPT雪湖·海若，在一個(gè)統(tǒng)一的生成式框架下，就能做到將規(guī)劃、決策與推理等多個(gè)任務(wù)全部完成。

具體來看，DriveGPT雪湖·海若的設(shè)計(jì)是將場(chǎng)景Token化，毫末將其稱為Drive Language。

Drive Language將駕駛空間進(jìn)行離散化處理，每一個(gè)Token都表征場(chǎng)景的一小部分。目前毫末擁有50萬個(gè)左右的Token詞表空間。如果輸入一連串過去已經(jīng)發(fā)生的場(chǎng)景Token序列，模型就可以根據(jù)歷史，生成未來所有可能的場(chǎng)景。

也就是說，DriveGPT雪湖·海若同樣像是一部推理機(jī)器，告訴它過去發(fā)生了什么，它就能按概率推理出未來的多個(gè)可能。

一連串Token拼在一起就是一個(gè)完整的駕駛場(chǎng)景時(shí)間序列，包括了未來某個(gè)時(shí)刻整個(gè)交通環(huán)境的狀態(tài)以及自車的狀態(tài)。

有了Drive Language，就可以對(duì)DriveGPT進(jìn)行訓(xùn)練了。

毫末對(duì)DriveGPT的訓(xùn)練過程首先是根據(jù)駕駛數(shù)據(jù)以及之前定義的駕駛嘗試做一個(gè)大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練。

然后，通過在使用過程中接管或者不接管的場(chǎng)景，對(duì)預(yù)訓(xùn)練的結(jié)果進(jìn)行打分和排序，訓(xùn)練反饋模型。也就是說利用正確的人類開法來替代錯(cuò)誤的自動(dòng)駕駛開法。

后續(xù)就是用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的思路不斷優(yōu)化迭代模型。

在預(yù)訓(xùn)練模型上，毫末采用Decode-only結(jié)構(gòu)的GPT模型，每一個(gè)Token用于描述某時(shí)刻的場(chǎng)景狀態(tài)，包括障礙物的狀態(tài)、自車狀態(tài)、車道線情況等等。

目前，毫末的預(yù)訓(xùn)練模型擁有1200億個(gè)參數(shù)，使用4000萬量產(chǎn)車的駕駛數(shù)據(jù)，本身就能夠?qū)Ω鞣N場(chǎng)景做生成式任務(wù)。

這些生成結(jié)果會(huì)按照人類偏好進(jìn)行調(diào)優(yōu)，在安全、高效、舒適等維度上做出取舍。同時(shí)，毫末會(huì)用部分經(jīng)過篩選的人類接管數(shù)據(jù)，大概5萬個(gè)Clips去做反饋模型的訓(xùn)練，不斷優(yōu)化預(yù)訓(xùn)練模型。

在輸出決策邏輯鏈時(shí)，DriveGPT雪湖·海若利用了prompt提示語技術(shù)。輸入端給到模型一個(gè)提示，告訴它“要去哪、慢一點(diǎn)還是快一點(diǎn)、并且讓它一步步推理”，經(jīng)過這種提示后，它就會(huì)朝著期望的方向去生成結(jié)果，并且每個(gè)結(jié)果都帶有決策邏輯鏈。每個(gè)結(jié)果也會(huì)有未來出現(xiàn)的可能性。這樣我們就可以選擇未來出現(xiàn)可能性最大，最有邏輯的鏈條駕駛策略。

可以用一個(gè)形象的示例來解釋DriveGPT雪湖·海若的推理能力。假設(shè)提示模型要“抵達(dá)某個(gè)目標(biāo)點(diǎn)”，DriveGPT雪湖·海若會(huì)生成很多個(gè)可能的開法，有的激進(jìn)，會(huì)連續(xù)變道超車，快速抵達(dá)目標(biāo)點(diǎn)，有的穩(wěn)重，跟車行駛到終點(diǎn)。這時(shí)如果提示語里沒有其他額外指示，DriveGPT雪湖·海若就會(huì)按照反饋訓(xùn)練時(shí)的調(diào)優(yōu)效果，最終給到一個(gè)更符合大部分人駕駛偏好的效果。

02.

實(shí)現(xiàn)DriveGPT毫末做了什么？

首先，DriveGPT雪湖·海若的訓(xùn)練和落地，離不開算力的支持。

今年1月，毫末就和火山引擎共同發(fā)布了其自建智算中心，毫末雪湖·綠洲MANA OASIS。OASIS的算力高達(dá)67億億次/秒，存儲(chǔ)帶寬2T/秒，通信帶寬達(dá)到800G/秒。

當(dāng)然，光有算力還不夠，還需要訓(xùn)練和推理框架的支持。因此，毫末也做了以下三方面的升級(jí)。

一是訓(xùn)練穩(wěn)定性的保障和升級(jí)。

大模型訓(xùn)練是一個(gè)十分艱巨的任務(wù)，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模、集群規(guī)模、訓(xùn)練時(shí)間的數(shù)量級(jí)增長(zhǎng)，系統(tǒng)穩(wěn)定性方面微小的問題也會(huì)被無限放大，如果不加處理，訓(xùn)練任務(wù)就會(huì)經(jīng)常出錯(cuò)導(dǎo)致非正常中斷，浪費(fèi)前期投入的大量資源。

毫末在大模型訓(xùn)練框架的基礎(chǔ)上，與火山引擎共同建立了全套訓(xùn)練保障框架，通過訓(xùn)練保障框架，毫末實(shí)現(xiàn)了異常任務(wù)分鐘級(jí)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)月沒有任何非正常中斷，有效地保障了DriveGPT雪湖·海若大模型訓(xùn)練的穩(wěn)定性。

二是彈性調(diào)度資源的升級(jí)。

毫末擁有量產(chǎn)車帶來的海量真實(shí)數(shù)據(jù)，可自動(dòng)化的利用回傳數(shù)據(jù)不斷的學(xué)習(xí)真實(shí)世界。由于每天不同時(shí)段回傳的數(shù)據(jù)量差異巨大，需要訓(xùn)練平臺(tái)具備彈性調(diào)度能力，自適應(yīng)數(shù)據(jù)規(guī)模大小。

毫末將增量學(xué)習(xí)技術(shù)推廣到大模型訓(xùn)練，構(gòu)建了一個(gè)大模型持續(xù)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，研發(fā)了任務(wù)級(jí)彈性伸縮調(diào)度器，分鐘級(jí)調(diào)度資源，集群計(jì)算資源利用率達(dá)到95%。

三是吞吐效率的升級(jí)。

在訓(xùn)練效率上，毫末在Transformer的大矩陣計(jì)算上，通過對(duì)內(nèi)外循環(huán)的數(shù)據(jù)拆分、盡量保持?jǐn)?shù)據(jù)在SRAM中來提升計(jì)算的效率。在傳統(tǒng)的訓(xùn)練框架中，算子流程很長(zhǎng)，毫末通過引入火山引擎提供的Lego算之庫實(shí)現(xiàn)算子融合，使端到端吞吐提升84%。

有了算力和這三方面的升級(jí)，毫末可對(duì)DriveGPT雪湖·海若進(jìn)行更好的訓(xùn)練迭代升級(jí)。

03.

MANA大升級(jí)，攝像頭代替超聲波雷達(dá)

毫末在2021年12月的第四屆AI DAY上發(fā)布自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)智能體系MANA，經(jīng)過一年多時(shí)間的應(yīng)用迭代，現(xiàn)在MANA迎來了全面的升級(jí)。

據(jù)顧維灝介紹，本次升級(jí)主要包括：

1.感知和認(rèn)知相關(guān)大模型能力統(tǒng)一整合到DriveGPT。

2.計(jì)算基礎(chǔ)服務(wù)針對(duì)大模型訓(xùn)練在參數(shù)規(guī)模、穩(wěn)定性和效率方面做了專項(xiàng)優(yōu)化，并集成到OASIS當(dāng)中。

3.增加了使用NeRF技術(shù)的數(shù)據(jù)合成服務(wù)，降低Corner Case數(shù)據(jù)的獲取成本。

4.針對(duì)多種芯片和多種車型的快速交付難題，優(yōu)化了異構(gòu)部署工具和車型適配工具。

前文我們已經(jīng)詳細(xì)介紹了DriveGPT相關(guān)的內(nèi)容，以下主要來看MANA在視覺感知上的進(jìn)展。

顧維灝表示，視覺感知任務(wù)的核心目的都是恢復(fù)真實(shí)世界的動(dòng)靜態(tài)信息和紋理分布。因此毫末對(duì)視覺自監(jiān)督大模型做了一次架構(gòu)升級(jí)，將預(yù)測(cè)環(huán)境的三維結(jié)構(gòu)，速度場(chǎng)和紋理分布融合到一個(gè)訓(xùn)練目標(biāo)里面，使其能從容應(yīng)對(duì)各種具體任務(wù)。目前毫末視覺自監(jiān)督大模型的數(shù)據(jù)集超過400萬Clips，感知性能提升20%。

在泊車場(chǎng)景下，毫末做到了用魚眼相機(jī)純視覺測(cè)距達(dá)到泊車要求，可做到在15米范圍內(nèi)達(dá)測(cè)量精度30cm，2米內(nèi)精度高于10cm。用純視覺代替超聲波雷達(dá)，進(jìn)一步降低整體方案的成本。

此外，在純視覺三維重建方面，通過視覺自監(jiān)督大模型技術(shù)，毫末不依賴激光雷達(dá)，就能將收集的大量量產(chǎn)回傳視頻轉(zhuǎn)化為可用于BEV模型訓(xùn)練的帶3D標(biāo)注的真值數(shù)據(jù)。

通過對(duì)NeRF的升級(jí)，毫末表示可以做到重建誤差小于10

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GPT（Gutenberg Post Template）是一種WordPress插件，它可以幫助用戶創(chuàng)建自定義文章模板，從而提高工作效率。它支持使用Gutenberg編輯器來創(chuàng)建和編輯文章模板，還可以添加自定義字段和自定義分類法等功能。
安裝GPT非常簡(jiǎn)單，只需要在WordPress后臺(tái)搜索并安裝GPT插件即可。安裝完成后，你可以通過選擇“GPT”選項(xiàng)卡來創(chuàng)建新的文章模板。在創(chuàng)建模板時(shí)，你可以使用Gutenberg編輯器添加各種類型的內(nèi)容和布局，如標(biāo)題、段落、圖像、列表等。同時(shí)，GPT還支持自定義字段和自定義分類法，可以根據(jù)需要添加相應(yīng)的屬性。
總之，GPT插件可以幫助WordPress用戶快速創(chuàng)建自定義文章模板，提高工作效率，增強(qiáng)網(wǎng)站的個(gè)性化。

gpt插件原理（gpt工具）

pandagpt原理

Transformer模型。GPT的原理是基于Transformer模型，它是一種基于注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型，可以用來處理序列數(shù)據(jù)，如文本。gpd通過生成模型，可以實(shí)現(xiàn)文本自動(dòng)生成、對(duì)話系統(tǒng)等自然語言處理任務(wù)。

gpt插件什么意思

GPT插件是Generative Pre-trained Transformer的簡(jiǎn)稱，它是一種自然語言處理（NLP）技術(shù)，可以用于處理自然語言文本。它可以用于模型訓(xùn)練，語義分析，機(jī)器翻譯，自動(dòng)問答，語義搜索等。GPT插件利用大量的自然語言文本數(shù)據(jù)來“預(yù)訓(xùn)練”，允許用戶在各種自然語言處理應(yīng)用中獲得更準(zhǔn)確的結(jié)果。

以上就是關(guān)于gpt插件原理相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。