發(fā)布時間:2023-11-28 14:54:42 瀏覽量:111次
“語義相關(guān)問題已經(jīng)解決得很好”
編者按:
GPT-4V的到來,給AI又帶來了無限可能。近日,圖森未來CTO王乃巖在知乎發(fā)表的《GPT-4V在自動駕駛中初探》引發(fā)了不少關(guān)注。在多項(xiàng)測試之后,他本人表示“大大震驚了我們”。那么具體效果如何?我們一同來看下。
注:本文經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。
萬眾矚目之下,今天GPT4終于推送了vision相關(guān)的功能。
今天下午抓緊和小伙伴一起測試了一下GPT對于圖像感知的能力,雖有預(yù)期,但是還是大大震驚了我們。
核心觀點(diǎn):
我認(rèn)為自動駕駛中和語義相關(guān)的問題應(yīng)該大模型都已經(jīng)解決得很好了,但是大模型的可信性和空間感知能力方面仍然不盡如人意。
解決一些所謂和效率相關(guān)的corner case應(yīng)該是綽綽有余,但是想完全依賴大模型去獨(dú)立完成駕駛保證安全性仍然十分遙遠(yuǎn)。
準(zhǔn)確的部分:檢測到了3輛卡車,前車車牌號基本正確(有漢字就忽略吧),天氣和環(huán)境正確,在沒有提示的情況下準(zhǔn)確識別到了前方的未知障礙物。
不準(zhǔn)確的部分:第三輛卡車的位置左右不分,第二輛卡車頭頂?shù)奈淖窒共铝艘粋€(因?yàn)榉直媛什蛔??)?/p>
這還不夠,我們繼續(xù)給一點(diǎn)提示,去問這個物體是什么,是不是可以壓過去。
Impressive!類似的場景測試了多個,對于未知障礙物的表現(xiàn)可以說非常驚人了。
沒有提示能自動識別到標(biāo)牌這個應(yīng)該是基操了,我們繼續(xù)給一些hint。
再次被震驚了。。。能自動講出來卡車背后的霧氣,也主動提到了水坑,但是再一次把方向說成了左側(cè)。。。感覺這里可能需要一些prompt engineering能更好的讓GPT輸出位置和方向。
第一幀輸入進(jìn)去,因?yàn)闆]有時序信息,只是將右側(cè)的卡車當(dāng)做是??康牧恕S谑窃賮硪粠?/p>
已經(jīng)可以自動講出,這輛撞破了護(hù)欄,懸停在公路邊緣,太棒了。。。但是反而看上去更容易的道路標(biāo)志出現(xiàn)了錯誤。。。只能說,這很大模型了,它永遠(yuǎn)能震驚你也永遠(yuǎn)不知道什么時候能蠢哭你。。。再來一幀:
這次,直接講到了路面上的碎片,再次贊嘆。。。只不過有一次把路上的箭頭說錯了。。??傮w而言,這個場景中需要特別關(guān)注的信息都有覆蓋,道路標(biāo)志這種問題,瑕不掩瑜吧。
只能說非常到位了,相比之下之前看上去無比困難的“有個人沖著你揮了揮手”這樣的case就像小兒科一樣,語義上的corner case可解。
開始比較保守,并沒有直接猜測原因,給了多種猜測,這個也倒是符合alignment的目標(biāo)。
使用CoT之后問題發(fā)現(xiàn)問題是在于并不了解這輛車是個自動駕駛車輛,故通過prompt給出這個信息能給出比較準(zhǔn)確的信息。
最后通過一堆prompt,能夠輸出新鋪設(shè)瀝青,不適合駕駛這樣的結(jié)論。最終結(jié)果來說還是OK,但是過程比較曲折,需要比較多的prompt engineering,要好好設(shè)計(jì)。
這個原因可能也是因?yàn)椴皇堑谝灰暯堑膱D片,只能通過第三視角去推測。所以這個例子并不十分精確。
快速的一些嘗試已經(jīng)完全證明了GPT4V的強(qiáng)大與泛化性能,適當(dāng)?shù)膒rompt應(yīng)當(dāng)可以完全發(fā)揮出GPT4V的實(shí)力。
解決語義上的corner case應(yīng)該非??善?,但幻覺的問題會仍然困擾著一些和安全相關(guān)場景中的應(yīng)用。
非常exciting,個人認(rèn)為合理使用這樣的大模型可以大大加快L4乃至L5自動駕駛的發(fā)展,然而是否LLM一定是要直接開車?尤其是端到端開車,仍然是一個值得商榷的問題。
參考鏈接:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/660940512
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