GPT-Driver 是一个创新项目,旨在将 OpenAI 的 GPT-3.5 模型转变为一种可靠的自动驾驶运动规划工具。这个项目通过简化的框架和有效的方法,展示了如何利用大型语言模型(LLM)的强大推理能力来改进自动驾驶的运动规划。
运动规划是自动驾驶技术中核心的挑战之一,它的目标是规划出一条安全且舒适的驾驶轨迹。现有的运动规划器主要依赖启发式方法来预测驾驶轨迹,但是这些方法在面对新的和未见过的驾驶场景时,常常显现出推广能力的不足。
在这篇工作中,提出了一种新的运动规划方法,将其转化为一个语言建模问题。这种观点是前所未有的。在具体实现中,GPT-Driver 将运动规划的输入和输出表示为语言符号,然后利用语言模型生成通过坐标位置描述的驾驶轨迹。
该项目还提出了一种新的提示-推理-微调策略,激发模型的数值推理潜力。这一策略使得语言模型可以在自然语言中描述非常精确的轨迹坐标,并阐述其内部决策过程。
GPT-Driver 使用了大规模的 nuScenes 数据集进行评估,广泛的实验结果证明了其基于 GPT 的运动规划工具的有效性、推广能力和可解释性。
该项目使用 OpenAI API 进行模型微调。用户需要一个 OpenAI API 账户,并生成一个 API 密钥。在完成数据上传和微调任务后,用户将收到一个微调完成的模型 ID,用于后续的评估。
要评估运动规划的性能,用户可以使用项目中提供的脚本,对生成的轨迹进行验证。微调过程需要一定的费用,根据微调数据量和复杂度,可能需要大约 80 美金。
如果该项目对您的研究有帮助,请考虑引用以下文献:
@article{gptdriver,
title={GPT-Driver: Learning to Drive with GPT},
author={Mao, Jiageng and Qian, Yuxi and Zhao, Hang and Wang, Yue},
year={2023}
}
通过这些简单易懂的步骤,用户可以更好地理解和运用 GPT-Driver 项目,将最先进的语言模型技术应用于自动驾驶的运动规划中。
OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。
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一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。
3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。
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TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目,它利用结构化 3D 潜在表示技术,实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具,包括文本到 3D、图像到 3D 等,并且支持多种输出格式,如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS,用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产,适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。
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