Mountain View, Kalifornien - Waymo, Googles Ausgliederung für selbstfahrende Autos, hat herausgefunden, dass die Prinzipien, die die Leistung autonomer Fahrzeuge (AVs) bestimmen, denen von Large Language Models (LLMs) ähneln.
Die Forschung zeigt, dass die Erhöhung der Trainingsdaten und der Rechenressourcen die AV-Leistung direkt verbessert. Dieser Befund deutet auf eine Potenzgesetzbeziehung hin, bei der Verbesserungen der Leistung mit der Skalierung der Trainingsberechnung und der Datensatzgrößen korrelieren.
Waymos Forschung hebt wichtige Unterschiede zwischen AVs und LLMs hervor. Während LLMs oft von größeren Modellgrößen profitieren, können AVs mit relativ kleineren Modellen optimale Leistung erzielen, vorausgesetzt, sie werden mit deutlich mehr Daten trainiert.
Diese Erkenntnis hat wichtige Auswirkungen auf Datenerfassungsstrategien und die Auswahl der Modellgröße bei der AV-Entwicklung. Kleinere Modellgrößen in AVs können zu geringerer Latenz führen und die Leistung des Bord-Systems durch die Skalierung der Trainingsdatensatzgröße und der Rechenleistung verbessern.
Waymo verfügt derzeit über Daten, die 500.000 Fahrstunden abdecken, und verwendet seine virtuelle Welt 'Carcraft' für Fahrsimulationen. Das Unternehmen ist in mehreren Städten tätig und plant, dieses Jahr auf zehn Städte zu expandieren.
Waymo geht davon aus, dass die Verbesserung der Qualität und Größe der Daten und Modelle zu einer besseren AV-Leistung führen wird. Diese Schlussfolgerung bietet Entwicklern einen klaren Weg zur Verbesserung der AV-Fähigkeiten.