引言
本文主要介绍大语言模型（LLMs）如何助力汽车自动驾驶。简单来说，作者首先带大家了解大模型的工作模式，然后介绍了自动驾驶大模型的三大应用场景，最后指出自动驾驶大模型将会是未来的发展趋势。只要坚持技术创新，国内新能源造车新势力还是很有机会的。本文没有深入讲解算法架构细节，而是化繁为简，能够让您很快对自动驾驶大模型有个较为全面的理解。
背景介绍
在青霉素发现之前，科学家们的研究方向是在无菌实验室中不断的试错，旨在希望通过传统的医学方法来解决复杂的问题。然而，一个偶然的事件却改变了事件的发展，苏格兰医生弗莱明忘记关闭培养皿，导致培养皿被霉菌污染。这时，弗莱明注意到了一些奇怪的事情：所有靠近水分的细菌都死了，而其他细菌则幸存下来。
其中的水分到底是由什么构成的呢？带着这个一问，弗莱明发现霉菌的主要成分青霉素是一种强大的细菌杀手，从此人类发现青霉素的作用，从而产生了我们今天使用的抗生素。反过来想，如果一个医生按照传统的医学方法在无菌实验室里进行研究，青霉素的发现或许还要晚很多年，甚至有可能也发现不了。
那么，汽车的自动驾驶是否也有可能出现类似的事情呢？前几年的汽车自动驾驶大多都是基于所谓的'模块化'构建，其主要包括感知模块、定位模块、规划模块、控制模块等。这里的控制模块会根据其他模块的信息来实现汽车的转向、变道等功能。这种传统架构虽然成熟，但各模块间存在误差累积问题，且难以应对长尾场景。
随着模型框架的发展，研究人员提出了端到端学习，核心思想是用预测转向和加速度的单个神经网络替换每个模块，这同样会引入黑盒问题，尽管如此仍然无法完全解决自动驾驶的泛化能力问题。那么近两年快速发展的大语言模型能否成为实现自动驾驶的答案呢？为此，本文将探讨大模型如何助力汽车自动驾驶。
LLM 概述
简单来说，大模型主要包含 Token 化、Transformer、文本生成三大概念。其中：
「Token 化」：给大模型输入一个文本，返回也是一个文本。但实际上是需要将输入文本转换成 Token。那么什么是 Token 呢？简单来说一个 Token 可对应一个单词、一个字符、一个短句等。神经网络的输入始终是数字，因此您需要将文本转换为数字；这就是 Token 化。通过分词器（Tokenizer），原始文本被映射为模型可理解的离散符号序列。
「Transformer」：将输入文本转换成一个个的 Token 之后，就要将其输入到神经网络中，目前大部分的模型的基础网络架构都是 Transformer。下图展示的是 Encode-Decode 架构的模型，不过现在大多数大模型都是 Decode 架构，例如 GPT、Llama、ChatGLM 等。不管怎样，它们都共享核心 Transformer 模块：多头注意力机制（Multi-Head Attention）、层归一化（Layer Normalization）、残差连接（Residual Connection）、前馈神经网络（FFN）等。多头注意力机制允许模型同时关注输入序列的不同部分，极大地提升了并行计算能力和上下文理解能力。
「文本生成」：当上述 Token 进入 Transformer 网络中，文本是如何一个一个生成的呢？如上图，编码器主要是学习输入文本特征并理解上下文，解码器主要是试图生成一个一个的单词，当然在一个一个单词生成的过程中主要依赖概率来进行判断输出。模型根据当前已生成的序列，计算下一个 Token 的概率分布，通常采用采样或贪婪搜索策略选择最优输出。
