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 2月17日消息，毫末智行宣布自动驾驶认知大模型正式升级为DriveGPT，并将在2023年4月的HAOMO AI DAY上公布其最新重要进展。

随着ChatGPT火爆全网，它所采用的Transformer大模型以及“人类反馈强化学习（RLHF）”技术再次引发行业关注。在自动驾驶领域，毫末在国内最早将Transformer大模型引入到数据智能体系MANA当中。在2023年1月的HAOMO AI DAY上，毫末智行CEO顾维灏介绍，毫末推出的人驾自监督认知大模型就已借鉴了ChatGPT的实现思路，采用RLHF（人类反馈强化学习）技术，通过引入真实人驾接管数据，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化。

毫末的认知决策算法经历了三个阶段的进化。第一阶段是引入个别场景的端到端模仿学习，直接拟合人驾行为。第二阶段是通过认知大模型，引入海量正常人驾数据，通过Prompt的方式实现认知决策的可控、可解释。第三阶段，也就是当前阶段，通过引入真实接管数据，并且在大模型中开始尝试使用RLHF算法，对人驾接管数据进行学习。为此，毫末构建了一个包含“旧策略、接管策略、人工label策略”的Pairwise排序模型。基于这一排序模型，毫末构建了自动驾驶决策的奖励模型（reward model），从而在各种规划场景情况下做出最优的决策。通过这一大模型，在掉头、环岛等公认的困难场景中，场景通过率提升30%以上。

2月17日，毫末智行将人驾自监督认知大模型正式升级为“DriveGPT”，这也是全球首个自动驾驶认知大模型。目前，毫末DriveGPT已完成模型搭建和第一阶段数据的跑通，参数规模可对标GPT-2的水平。接下来，DriveGPT将持续引入大规模真实接管数据，通过人驾数据反馈的强化学习，来不断提升测评效果，同时也将DriveGPT作为云端测评模型，用来评估车端小模型的驾驶效果。毫末DriveGPT最新重要进展，将在2023年4月举行的第八届HAOMO AI DAY上公布。

责任编辑: 张伟汉

关键词： 强化学习 重要进展 第一阶段