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Transformer为什么适合自动驾驶?毫末智行CEO顾维灏亲自揭秘

基于 Transformer 的感知算法表现出了极强的泛化性和鲁棒性，也因此顾维灏坚定认为，Transformer 的优秀特性极有可能在智能驾驶的场景中发挥出传统 CNN 算法所不能企及的感知能力。

而具体到突破自动驾驶的关键，就在于数据。得益于长城汽车规模化量产优势，顾维灏表示，毫末智行已经获得了自动驾驶快速迭代的制胜关键，并由此推出了数据智能体系MANA，以高效率＆低成本积累数据为核心，驱动自动驾驶技术不断迭代。

此外，AIDAY还展示了毫末自动驾驶数据体系MANA的升级情况，主要是其在视觉感知能力上的进展。

毫末智行 CEO 顾维灏表示，毫末 DriveGPT 雪湖·海若通过引入驾驶数据建立 RLHF(人类反馈强化学习)技术，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化。据毫末方面的说法，在 RLHF 的加持下，Hard Case 通过率提升了 48%。

毫末智行CEO顾维灏也在详细阐释了建设智算中心的底层逻辑：“自动驾驶对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工程师在这个练武场中能够做出什么大模型，能训练多少大模型。

Transformer课程内容有哪些?

1、计算机视觉要学以下五个方面内容：(1)、用于计算机视觉的深度学习模型 因为计算机视觉，我们处理的数据都是图片，所以我们的深度学习模型主要有两种，一种是CNN卷积神经网络，另一种是Transformer如swin transformer。

2、工智能计算机科支企图解智能实质并产种新能类智能相似式做反应智能机器该领域研究包括机器、语言识别、图像识别、自语言处理专家系统等。人工智能（Artificial_Intelligence），英文缩写为AI。

3、课程体系量身定制，以满足人工智能企业实际需求为目标，量身制定课程体系，课程理论与实践结合，深度与广度兼具，将方法论更好内化。师资团队，多位中科院博士、教授领衔授课的顶尖导师阵容。

Bert和transformer区别有哪些?

BERT 的创新之处在于借助 Transformer 学习双向表示，Transformer 是一种深度学习组件，不同于递归神经网络 (RNN) 对顺序的依赖性，它能够并行处理整个序列。因此可以分析规模更大的数据集，并加快模型训练速度。

一切都得从 Transformer 说起。Transformer 左半边为 Encoder，右半边为 Decoder。

GPT 和 BERT 都采用Transformer，Transformer 是encoder-decoder 结构，GPT 的单向语言模型采用 decoder 部分，decoder 的部分见到的都是不完整的句子；BERT 的双向语言模型则采用 encoder 部分，采用了完整句子。

在embedding后面加LN有利于embedding matrix的收敛。 BERT和transformer的目标不一致，bert是语言的预训练模型，需要充分考虑上下文的关系，而transformer主要考虑句子中第i个元素与前i-1个元素的关系。

BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。

BERT是一个多层双向的transformer encoder模型。是的，BERT中的transformer只有encoder，没有decoder！！BERT模型中使用的是WordPiece embeddings，最后一层隐藏层的向量会作为每个token的表示。

NLP预训练语言模型(三):逐步解析Transformer结构

Transformer是近两三年非常火的一种适用于NLP领域的一种模型，本质上是Encoder-Decoder结构，所以多应用在机器翻译(输入一个句子输出一个句子)、语音识别(输入语音输出文字)、问答系统等领域。

Multi-Head Attention就是把Scaled Dot-Product Attention的过程做h次，然后把输出 合起来。

思考：导致视觉和语言的masked autoencoder 不一样的三大原因 规模大的简单算法是深度学习的核心。在NLP中，简单的自我监督学习方法能够从模型的规模中获益。在计算机视觉中，实用的预训练范例主要是监督式的。

Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。

每一层的encoder和decoder的结构如下图所示：transformer模型中缺少一种解释输入序列中单词顺序的方法，它跟序列模型还不不一样。

Transformer原理及其应用

1、transformer 最早使用于NLP模型中，使用了 Self-Attention 机制。相较于RNN结构可以进行并行化训练，能够 拥有全局信息 。

2、变压器的工作原理是用电磁感应原理工作的。变压器（Transformer）是利用电磁感应的原理来改变交流电压的装置，主要构件是初级线圈、次级线圈和铁芯（磁芯）。

3、变压器（Transformer）是利用电磁感应的原理来改变交流电压的装置，主要构件是初级线圈、次级线圈和铁芯（磁芯。主要功能有：电压变换、电流变换、阻抗变换、隔离、稳压（磁饱和变压器）等。