Маунтін-В'ю, Каліфорнія - Waymo, дочірня компанія Google з розробки самокерованих автомобілів, виявила, що принципи, які керують продуктивністю автономних транспортних засобів (AV), подібні до тих, що використовуються у великих мовних моделях (LLM).
Дослідження показують, що збільшення навчальних даних та обчислювальних ресурсів безпосередньо покращує продуктивність AV. Це відкриття передбачає степеневу залежність, де покращення продуктивності корелюють з масштабуванням обчислень навчання та розмірами наборів даних.
Дослідження Waymo підкреслює ключові відмінності між AV та LLM. Хоча LLM часто виграють від більших розмірів моделей, AV можуть досягти оптимальної продуктивності з відносно меншими моделями, за умови, що вони навчаються на значно більшій кількості даних.
Це розуміння має важливі наслідки для стратегій збору даних та вибору розміру моделі в розробці AV. Менші розміри моделей в AV можуть призвести до меншої затримки, покращуючи продуктивність бортової системи за рахунок масштабованого розміру набору даних навчання та обчислень.
Waymo наразі має дані, що охоплюють 500 000 годин водіння, і використовує свій віртуальний світ 'Carcraft' для симуляцій водіння. Компанія працює в кількох містах, плануючи розширитись до десяти міст цього року.
Waymo вважає, що збагачення якості та розміру даних та моделей призведе до кращої продуктивності AV. Цей висновок надає розробникам чіткий шлях для покращення можливостей AV.