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    ChatGPT與國家安全(國家安全p p t)

    發(fā)布時間:2023-03-12 11:52:25     稿源: 創(chuàng)意嶺    閱讀: 108        問大家

    大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于ChatGPT與國家安全的問題,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:

    ChatGPT與國家安全(國家安全p p t)

    一、毫末布局大模型、智算中心 自動駕駛新基建如何筑成?

    2023伊始,先是開年毫末智行舉辦HAOMOAIDAY,放出自動駕駛行業(yè)最大智算中心,再有

    智算中心即智能計算中心,是基于人工智能理論,采用領(lǐng)先的AI計算架構(gòu),提供人工智能應(yīng)用所需算力服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)和算法服務(wù)的公共算力新型基礎(chǔ)設(shè)施,換句話說,智算中心其實是一個算力的供應(yīng)和生產(chǎn)平臺。那為什么有了它“自動輔助駕駛”就可以變?yōu)椤白詣玉{駛”了?

    “降服”自動駕駛邊際成本 自動駕駛智算中心“專云專用”

    有人說,智算中心是自動駕駛發(fā)展的助推器,因為自動駕駛算法模型訓(xùn)練是機(jī)器學(xué)習(xí)的典型場景之一,其視覺檢測、軌跡預(yù)測與行車規(guī)劃等算法模型需要同時完成高并發(fā)的并行計算,對算力有著極高的需求,而智算為提高算法模型的成熟度提供了巨大的算力。

    在自動駕駛領(lǐng)域,說起智算中心,還得先提

    國內(nèi)方面,2022年8月,小鵬汽車和阿里云合建了當(dāng)時國內(nèi)最大的自動駕駛智算中心“扶搖”,專門用于自動駕駛模型訓(xùn)練,算力規(guī)模達(dá)600PFLOPS,相當(dāng)于每秒可以完成60億億次浮點(diǎn)運(yùn)算。不過這個記錄僅僅維持了4個多月。

    今年1月,毫末智行聯(lián)合火山引擎,共同推出自動駕駛行業(yè)最大的智算中心MANA OASIS(雪湖·綠洲),每秒浮點(diǎn)運(yùn)算達(dá)67億億次,存儲帶寬每秒2T,通信帶寬每秒800G。吉利也在1月28日上線了吉利星睿智算中心,目前已接入智能駕駛和車聯(lián)網(wǎng)實驗數(shù)據(jù)近百PB,在線車輛的并發(fā)計算支持達(dá)百萬輛。

    從現(xiàn)有情形來看,成本和需求兩重因素,是智算中心的誘人之處。

    成本層面,算力作為自動駕駛的基本要素,需要更高性能的智算中心來完成訓(xùn)練、標(biāo)注等工作。以毫末的MANA OASIS為例,通過部署Lego高性能算子庫、ByteCCL通信優(yōu)化能力,以及大模型訓(xùn)練框架,軟硬一體,毫末把算力優(yōu)化到極致。在訓(xùn)練效率方面,基于Sparse MoE,通過跨機(jī)共享,輕松完成千億參數(shù)大模型訓(xùn)練,且百萬個clips(毫末視頻最小標(biāo)注單位)訓(xùn)練成本只需百卡周級別,訓(xùn)練成本降低100倍。

    搭建高效、低成本的數(shù)據(jù)智能體系是自動駕駛技術(shù)健康發(fā)展的基礎(chǔ),也是自動駕駛系統(tǒng)能夠不斷迭代前行的重要環(huán)節(jié),更是自動駕駛商業(yè)化閉環(huán)的關(guān)鍵所在。

    小鵬汽車董事長何小鵬曾表態(tài),“如果現(xiàn)在不以這樣的方式(智算中心)提前儲備算力,那么今后5年內(nèi),企業(yè)算力成本會從億級,加到數(shù)十億級?!?/p>

    如果持續(xù)使用公有云服務(wù),邊際成本不斷上漲只是一方面,更重要的是,智算中心可以讓自動駕駛企業(yè)實現(xiàn)“專云專用”。自動駕駛的開發(fā)包括從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)篩選、打標(biāo)、模型訓(xùn)練、回放性驗證、仿真測試等等環(huán)節(jié)。而云計算的本質(zhì)是租賃計算設(shè)備,云服務(wù)商的設(shè)備都是統(tǒng)一采購,為了獲得更多客戶,這些設(shè)備都具備很大的通用性,設(shè)備內(nèi)部使用的CPU、GPU/AI加速器、內(nèi)存的型號與規(guī)格都相對固定,很難與車企和自動駕駛公司的算法形成最佳匹配。并且,云服務(wù)廠商對自動駕駛算法的了解程度不高,不可避免的會在調(diào)度算力時出現(xiàn)損耗和效率不高的問題。所以,從需求的角度來看,智算中心似乎可以成為自動駕駛和車企的托底神器。

    同樣以毫末為例,有了MANA OASIS的加持,毫末MANA五大模型全新亮相升級,車端感知架構(gòu)實現(xiàn)跨代升級,毫末的技術(shù)棧布局繼續(xù)保持完整領(lǐng)先的態(tài)勢,尤其在感知、認(rèn)知等層面領(lǐng)跑行業(yè),引領(lǐng)大模型、大算力、大數(shù)據(jù)發(fā)展方向,沖刺進(jìn)入自動駕駛3.0時代。

    拿數(shù)據(jù)采集、篩選和標(biāo)注來說,自動駕駛系統(tǒng)在前期開發(fā)階段,需要采集大量的道路環(huán)境數(shù)據(jù),以此讓車輛像人類駕駛員一樣快速準(zhǔn)確地識別車道、行人、障礙物等駕駛環(huán)境中的關(guān)鍵信息。唯一的辦法是,通過在海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上不斷的重復(fù)訓(xùn)練與驗證,車輛對道路環(huán)境的認(rèn)知水平逐漸趨近于真實情景,判斷的準(zhǔn)確性在這一過程中不斷提升。

    不僅如此,車企收集到的數(shù)據(jù)還需要進(jìn)行模型訓(xùn)練,算法通過在數(shù)據(jù)上進(jìn)行運(yùn)算產(chǎn)生模型,而智算中心將是驅(qū)動大模型和海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的加速器?;赟parse MoE,毫末根據(jù)計算特點(diǎn),進(jìn)行稀疏激活,提高計算效率,實現(xiàn)單機(jī)8卡就能訓(xùn)練百億參數(shù)大模型的效果,實現(xiàn)跨機(jī)共享exper的方法,完成千億參數(shù)規(guī)模大模型的訓(xùn)練,訓(xùn)練成本降低到百卡周級別;毫末設(shè)計并實現(xiàn)了業(yè)界領(lǐng)先的多任務(wù)并行訓(xùn)練系統(tǒng),能同時處理圖片、點(diǎn)云、結(jié)構(gòu)化文本等多種模態(tài)的信息,既保證了模型的稀疏性、又提升了計算效率;MANA OASIS訓(xùn)練效率提升了100倍。

    毫末智行CEO顧維灝也在詳細(xì)闡釋了建設(shè)智算中心的底層邏輯:“自動駕駛對智算中心的第一要求肯定是算力。智算中心的超大算力代表了有多少的AI工程師在這個練武場中能夠做出什么大模型,能訓(xùn)練多少大模型?!?/p>

    智能輔助駕駛“進(jìn)城” MANA OASIS幫助毫末解決了哪些難題?

    現(xiàn)在很多車企和自動駕駛技術(shù)企業(yè)已經(jīng)開始把打造智算中心當(dāng)成下一階段競爭重點(diǎn)。今年1月的HAOMO AI DAY上,毫末智行董事長張凱給出了2023年自動駕駛行業(yè)趨勢的十大新預(yù)測,超算中心赫然位列其中,“超算中心會成為自動駕駛企業(yè)的入門配置?!?/p>

    事實上,當(dāng)下,隨著新能源汽車品牌普遍已經(jīng)把高速公路場景下的輔助駕駛列為標(biāo)配,賽場已經(jīng)悄然從高速路轉(zhuǎn)向城市。與高速導(dǎo)航輔助駕駛相比,城市行車涉及了紅綠燈、十字路口、行人電動車、遮擋、固定障礙物、頻繁剎停起步等一系列難題,復(fù)雜度又提升了好幾個數(shù)量級。

    如果僅用實測車輛去挑戰(zhàn)這些城市場景無法窮盡的Corner Case,成本、安全性、時間都將成為企業(yè)發(fā)展的壁壘。由此,虛擬仿真就成為了解決部分成本及場景多樣性的關(guān)鍵,其中,大規(guī)模的長尾場景需要數(shù)據(jù)中心提供充足的算力支持。同時,仿真場景對現(xiàn)實的回歸過程,同樣需要巨大的算力提供支持。

    在MANA OASIS的加持下,毫末的數(shù)據(jù)智能體系MANA五大模型全新亮相升級。而在五大模型助力下,MANA最新的車端感知架構(gòu),從過去分散的多個下游任務(wù)集成到了一起,形成一個更加端到端的架構(gòu),包括通用障礙物識別、局部路網(wǎng)、行為預(yù)測等任務(wù),毫末車端感知架構(gòu)實現(xiàn)了跨代升級。這也意味著毫末的感知能力更強(qiáng),產(chǎn)品力更強(qiáng),向全無人駕駛加速邁進(jìn)。

    首先是視覺自監(jiān)督大模型,讓毫末在中國首個實現(xiàn)4D Clip的自動標(biāo)注。毫末利用海量videoclip,通過視頻自監(jiān)督方式,預(yù)訓(xùn)練出一個大模型,用少量人工標(biāo)注好的clip數(shù)據(jù)進(jìn)行Finetune(微調(diào)),訓(xùn)練檢測跟蹤模型,使得模型具備自動標(biāo)注的能力;然后,將已經(jīng)標(biāo)注好的千萬級單幀數(shù)據(jù)所對應(yīng)的原始視頻提取出來組織成clip,其中10%是標(biāo)注幀,90%是未標(biāo)注幀,再將這些clip輸入到模型,完成對90%未標(biāo)注幀的自動標(biāo)注,進(jìn)而實現(xiàn)所有單幀標(biāo)注向clip標(biāo)注的100%的自動轉(zhuǎn)化,同時降低98%的clip標(biāo)注成本。毫末視頻自監(jiān)督大模型的泛化性效果極佳,即使是在一些非常困難的場景,例如嚴(yán)重遮擋的騎行者,遠(yuǎn)處的小目標(biāo),惡劣的天氣和光照,都能準(zhǔn)確地完成自動標(biāo)注。

    其次是3D重建大模型,助力毫末做數(shù)據(jù)生成,用更低成本解決數(shù)據(jù)分布問題,提升感知效果。面對“完全從真實數(shù)據(jù)中積累corner case困難且昂貴”的行業(yè)難題,毫末將NeRF技術(shù)應(yīng)用在自動駕駛場景重建和數(shù)據(jù)生成中,它通過改變視角、光照、紋理材質(zhì)的方法,生成高真實感數(shù)據(jù),實現(xiàn)以低成本獲取normal case,生成各種高成本corner case。3D重建大模型生成的數(shù)據(jù),不僅比傳統(tǒng)的人工顯式建模再渲染紋理的方法效果更好、成本更低。增加NeRF生成的數(shù)據(jù)后,還可將感知的錯誤率降低30%以上,且數(shù)據(jù)生成可實現(xiàn)全程自動化,無需任何人工參與。

    多模態(tài)互監(jiān)督大模型則可以完成通用障礙物的識別。毫末在成功實現(xiàn)車道線和常見障礙物的精準(zhǔn)檢測后,針對城市多種異形障礙物的穩(wěn)定檢測問題,毫末正在思考和探索更加通用的解決方案。目前,毫末的多模態(tài)互監(jiān)督大模型,引入了激光雷達(dá)作為視覺監(jiān)督信號,直接使用視頻數(shù)據(jù)來推理場景的通用結(jié)構(gòu)表達(dá)。該通用結(jié)構(gòu)的檢測,可以很好地補(bǔ)充已有的語義障礙物檢測,有效提升自動駕駛系統(tǒng)在城市復(fù)雜工況下的通過率。

    動態(tài)環(huán)境大模型,可以精準(zhǔn)預(yù)測道路的拓?fù)潢P(guān)系,讓車輛始終行駛在正確的車道中。在重感知技術(shù)路線下,毫末為了將對高精地圖的依賴度降到最低,面臨著“道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)實時推斷”的挑戰(zhàn)。為此,毫末在BEV的feature map(特征圖)基礎(chǔ)上,以標(biāo)精地圖作為引導(dǎo)信息,使用自回歸編解碼網(wǎng)絡(luò),將BEV特征,解碼為結(jié)構(gòu)化的拓?fù)潼c(diǎn)序列,實現(xiàn)車道拓?fù)漕A(yù)測。讓毫末的感知能力,能像人類一樣在標(biāo)準(zhǔn)地圖的導(dǎo)航提示下,就可以實現(xiàn)對道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的實時推斷。

    毫末認(rèn)為,解決了路口問題實際就解決了大部分城市NOH問題。目前在保定、

    仿真測試能有效縮短技術(shù)和產(chǎn)品開發(fā)周期,降低研發(fā)成本。業(yè)內(nèi)典型的長尾場景問題不夠豐富,現(xiàn)實中可遇而不可求的極端場景,利用仿真平臺可以便捷生成。由于仿真測試中的模擬環(huán)境需要實現(xiàn)多模態(tài)融合,以支持傳感器模組的復(fù)雜性,因而也需要大算力的支持。

    除了毫末,特斯拉超算中心擁有近2萬張GPU,對自動駕駛訓(xùn)練效率產(chǎn)生立竿見影的效果,最大限度地提升了自動駕駛系統(tǒng)的開發(fā)效率;大陸集團(tuán)的高算力集群,將開發(fā)周期從幾周縮短至幾個小時,使自動駕駛得以在中短期商業(yè)計劃中落實;機(jī)器學(xué)習(xí)時間的縮短加快了新科技進(jìn)入市場的速度;“扶搖”支持小鵬自動駕駛核心模型的訓(xùn)練時長從7天縮短至1小時內(nèi),大幅提速近170倍……

    當(dāng)前,一個不爭的事實就是,在自動駕駛領(lǐng)域具有長期規(guī)劃的車企,無論是造車新勢力還是傳統(tǒng)品牌,或者技術(shù)供應(yīng)商,都在搭建自己的超算中心,以掌握穩(wěn)定的算力資源,縮短開發(fā)周期,加快自動駕駛產(chǎn)品的上市。相反,如果沒有超算中心,那么自動駕駛訓(xùn)練速度將明顯放緩,自動駕駛企業(yè)間的差距也將愈發(fā)明顯。

    用智算中心打造數(shù)據(jù)護(hù)城河 數(shù)字新基建逐步成為發(fā)展“標(biāo)配”

    自動駕駛發(fā)展至今,業(yè)界發(fā)現(xiàn)乘用車智能輔助駕駛是最有可能大規(guī)模鋪開的商業(yè)場景。據(jù)高工智能汽車研究院數(shù)據(jù)顯示,2022年中國市場(不含進(jìn)出口)乘用車前裝標(biāo)配搭載L2級輔助駕駛的搭載率,已經(jīng)連續(xù)第二個月超過30%。智研咨詢數(shù)據(jù)顯示,預(yù)計到2025年,全球新車L2自動駕駛的滲透率可達(dá)53.99%。

    今年,城市導(dǎo)航輔助駕駛也開啟了量產(chǎn)的征程。西部證券預(yù)測,2023~2025年,國內(nèi)市場上搭載城市導(dǎo)航輔助駕駛的車型將分別達(dá)到70萬、169萬和348萬輛,占比將分別達(dá)到17%、40%和70%。

    在城市導(dǎo)航輔助駕駛落地加速的背景下,更容易復(fù)制、拓展的重感知的方案,受到了更多關(guān)注。在重感知技術(shù)路線下,面對“道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)實時推斷”的挑戰(zhàn),毫末的選擇是在特征圖基礎(chǔ)上,以標(biāo)精地圖作為引導(dǎo)信息,使用自回歸編解碼網(wǎng)絡(luò),通過結(jié)構(gòu)化的拓?fù)潼c(diǎn)序列解碼,實現(xiàn)車道拓?fù)漕A(yù)測。由此不難看出,業(yè)界逐漸達(dá)成共識的重感知路線,相比高精地圖方案,更依賴算力加持。

    人工智能是創(chuàng)新的加速器,智算中心則可以為各類技術(shù)創(chuàng)新提供支撐。一方面,智算中心可以為構(gòu)建安全可信、可復(fù)用的技術(shù)研發(fā)環(huán)境提供算力設(shè)施支撐,為各領(lǐng)域科技研發(fā)提供智能計算服務(wù),加速科技研發(fā)的進(jìn)程;另一方面,智算中心是新一代信息技術(shù)的集成應(yīng)用載體,智算中心的快速建設(shè)推廣與規(guī)?;瘧?yīng)用將推動通信服務(wù)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的快速迭代,從而促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新。自動駕駛數(shù)據(jù)是片段式的,特點(diǎn)是小文件多,達(dá)到百億個,而且訓(xùn)練需要交換的數(shù)據(jù)多,智算中心可以提供充足的帶寬,并且可以讓自動駕駛模型擁有更好的并行計算框架,在訓(xùn)練的時候把硬件資源都利用起來。

    2020年4月20日,國家發(fā)展改革委首次明確新型基礎(chǔ)設(shè)施的范圍,其中就包括以智能計算中心為代表的算力基礎(chǔ)設(shè)施。2023年1月10日,國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心推出《智能計算中心2.0時代展望報告》,指出經(jīng)過5年多發(fā)展,智算中心正由1.0粗放擴(kuò)張階段走向2.0精細(xì)規(guī)劃階段。

    根據(jù)相關(guān)統(tǒng)計和測算,目前全國超過30個城市在建或籌建智算中心,未來5年我國智能算力規(guī)模年復(fù)合增長率將達(dá)52.3%。智算中心的創(chuàng)新發(fā)展,將進(jìn)一步為人工智能夯實“算力底座”,成為帶動人工智能及相關(guān)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的新引擎。

    “我們測算,智算中心帶來的成本優(yōu)化是驚人的,將達(dá)到億元級別。”這是今年1月,張凱提出的預(yù)測。從目前及未來的規(guī)劃量產(chǎn)規(guī)模來看,毫末自建智算中心可節(jié)約巨額成本;同時,其帶來的效率提升也非常明顯。

    人工智能發(fā)展很快,新的算法層出不窮,需盡快引入新的技術(shù)和模型,與此同時,數(shù)據(jù)是智能化發(fā)展最大的驅(qū)動力,也占據(jù)了大量成本構(gòu)成。用自建智算中心來打造數(shù)據(jù)護(hù)城河,不僅能夠完善產(chǎn)業(yè)智能生態(tài),更能讓企業(yè)在智能化方面占據(jù)先發(fā)優(yōu)勢,智算中心作為數(shù)字新基建,未來勢必將引領(lǐng)自動駕駛技術(shù)持續(xù)迭代升級。

    【本文來自易車號作者車業(yè)視界,版權(quán)歸作者所有,任何形式轉(zhuǎn)載請聯(lián)系作者。內(nèi)容僅代表作者觀點(diǎn),與易車無關(guān)】

    二、下載chatgpt到手機(jī)安全嗎

    是安全的。是一款基于AI的聊天機(jī)器人軟件,它不會上傳、存儲乘客的任何敏感信息。ChatGPT是一款聊天機(jī)器人,能夠根據(jù)用戶的輸入,使用自然語言處理技術(shù),自動生成相應(yīng)的回答,它采用了基于深度學(xué)習(xí)的技術(shù),可以自動學(xué)習(xí)用戶的語句,并根據(jù)前后上下文自動提出回答,它的準(zhǔn)確性非常高,可以滿足不同場景下的自然語言處理需求,在聊天機(jī)器人領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。

    三、chatgpt賬號可以多人登錄嗎

    不可以,chatgpt賬號是不允許多人同時登錄的,因為chatgpt賬號是個人的,每個用戶都有自己的賬號和密碼,只有自己的賬號可以登錄,不能允許多人同時登錄,以免發(fā)生安全問題。此外,chatgpt賬號的安全性也是非常重要的,所以不允許多人同時登錄,以免發(fā)生安全問題。

    四、chatgpt一個賬號能同時登陸嗎

    不能。ChatGPT是一款針對特定用戶的在線聊天服務(wù),它不允許同一賬號同時登錄。用戶需要使用獨(dú)立的賬號和密碼來登錄ChatGPT,并且每次登錄都需要輸入賬號和密碼。這是為了確保用戶的安全性,防止他們的賬號被他人惡意使用。此外,ChatGPT還提供了一些安全措施,比如實時監(jiān)測和雙重認(rèn)證,以確保用戶的安全性。

    以上就是關(guān)于ChatGPT與國家安全相關(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,客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。


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