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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

1、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。

2、在自动驾驶领域，毫末在国内最早将Transformer大模型引入到数据智能体系MANA当中。

3、在成本＆速度方面，毫末智行CEO顾维灏提到，标注与验证是自动驾驶最高的两大成本来源，而通过自动标注技术的应用，MANA的标注成本将比采用人工标注为主的方式降低80%；此外同样借助与阿里的合作，MANA也成功将验证成本下降了62%。

4、观察道路理解正在发生的一切，推演并选择合适路线前行，是所有驾驶者习以为常的事情，也是重感知、轻地图技术方向下，自动驾驶必须达成的目标。而这，恰好也是生成式预训练 Transformer 模型（GPT）的长项。

如何评价Bert与Transformer这两种预训练模型?

1、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。

2、BERT：BERT是一种基于Transformer的双向编码模型，由Google在2018年提出。它的核心思想是通过联合调节所有层中的上下文来预训练双向表示。

3、BERT有两部分：pre-training和fine-tuning。在pre-training阶段，会在没有标注数据且不同预训练任务上训练模型；在fine-tuning阶段，BERT会根据预训练模型的参数初始化，然后在下游任务的标注数据进行fine-tuned。

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。

attention： 输入和输出进行比较，不同的输出对不同输入的关注不同。假设输出 更关注输入 ， 更关注 ，那么在句子翻译中，语言 翻译成 ，那么很可能认为单词 翻译成 ， 翻译成 。能够使模型捕捉有用信息。

整个Transformer模型由Encoder和Decoder两部分组成。Encoder负责对输入数据的编码，而Decoder负责对编码后的数据进行解码。

Transformer模型解析记录

1、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。Transformer 的重点是 Self-Attention 结构，其中用到的 Q， K， V矩阵通过输出进行线性变换得到。

2、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。

3、Transformer的总架构如下图所示：这是典型的Transformer结构，简单来说，Transformer = 预训练（input） + Encoder*N + 预训练（output） + Decoder*N+output。

4、在Transformer出现之前，RNN系列网络以及seq2seq+attention架构基本上铸就了所有NLP任务的铁桶江山。

5、个人理解是 Transformer 的多头机制是为了让不同的头关注句子的不同地方，从而能够学习到不同的模式。

6、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 。

transformer与cnn相比优缺点

总的来说，CNN家族的算法更适合处理有局限性的数据，而Transformer家族的算法更适合处理更加复杂的数据。

Transformer通常在自然语言处理和机器翻译等序列数据处理任务中得到广泛应用，而CNN则更多用于图像分类和识别等任务。

BERT Transformer 使用双向self-attention，而GPT Transformer 使用受限制的self-attention，其中每个token只能处理其左侧的上下文。

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