Mountain View, California - Waymo, la empresa derivada de Google dedicada a la conducción autónoma, ha descubierto que los principios que rigen el rendimiento de los vehículos autónomos (VA) son similares a los de los modelos de lenguaje grandes (LLM).
La investigación indica que el aumento de los datos de entrenamiento y los recursos computacionales mejora directamente el rendimiento de los VA. Este hallazgo sugiere una relación de ley de potencia, donde las mejoras en el rendimiento se correlacionan con el escalado del cómputo de entrenamiento y los tamaños de los conjuntos de datos.
La investigación de Waymo destaca distinciones clave entre los VA y los LLM. Si bien los LLM a menudo se benefician de tamaños de modelos más grandes, los VA pueden lograr un rendimiento óptimo con modelos relativamente más pequeños, siempre que se entrenen con significativamente más datos.
Esta información tiene implicaciones importantes para las estrategias de recopilación de datos y la selección del tamaño del modelo en el desarrollo de VA. Los tamaños de modelo más pequeños en los VA pueden conducir a una menor latencia, mejorando el rendimiento del sistema a bordo a través del tamaño del conjunto de datos de entrenamiento escalado y el cómputo.
Waymo actualmente tiene datos que cubren 500.000 horas de conducción y utiliza su mundo virtual 'Carcraft' para simulaciones de conducción. La compañía opera en varias ciudades, con planes de expandirse a diez ciudades este año.
Waymo cree que enriquecer la calidad y el tamaño de los datos y los modelos conducirá a un mejor rendimiento de los VA. Esta conclusión proporciona a los desarrolladores un camino claro para mejorar las capacidades de los VA.