蝴蝶”——木衛(wèi)四科技的汽車安全垂類大模型產(chǎn)品發(fā)布
“蝴蝶不是要取代人工,而是要做汽車安全工程師的副駕駛。”
AIfromDay1
木衛(wèi)四從成立的第一天起就秉承“AI驅(qū)動汽車安全”的理念。網(wǎng)絡安全是攻防雙方的持續(xù)成長和對抗,利用人工智能可以快速定位發(fā)現(xiàn)未知威脅、應對持續(xù)變化的新型攻擊。在與汽車行業(yè)客戶密切互動的過程中,我們發(fā)現(xiàn)了以下痛點需要人工智能的輔助:
(資料圖片)
1、風險分析和定位能力不足:
傳統(tǒng)手段分析問題時缺乏準確、迅速和有效的風險分析和定位能力,難以及時識別和解決可能對車輛安全(包括網(wǎng)絡安全、數(shù)據(jù)安全、質(zhì)量安全等)產(chǎn)生影響的潛在問題。
2、合規(guī)性理解存在缺口:
行業(yè)缺乏持續(xù)評估和改進風險的產(chǎn)品,來有效地識別和縮小與行業(yè)規(guī)范(如GDPR數(shù)據(jù)合規(guī)、R155安全合規(guī)等)之間的差距。
3、高效發(fā)現(xiàn)問題是關(guān)鍵:
如何從海量數(shù)據(jù)中及時發(fā)現(xiàn)問題,如車機黑屏、應用重啟、付費失敗等,成為提升運營能力的關(guān)鍵。
4、故障處理不及時:
故障處理上可能面臨復雜的情況,如何利用多樣的數(shù)據(jù)隨時發(fā)現(xiàn)諸如100KM的電量消耗異常、大量的功能失效、剎車片磨損異常等問題。
5、技術(shù)更新和員工培訓是剛需:
汽車行業(yè)需要不斷更新自己的技術(shù)棧,并對員工進行持續(xù)的培訓。然而,技術(shù)更新和員工培訓可能會面臨資金、時間和資源的限制。
為了滿足客戶需求,木衛(wèi)四正式發(fā)布了“蝴蝶”——百億參數(shù)汽車安全垂類大模型。
如果你是汽車的安全工程師或質(zhì)量工程師,“蝴蝶”將成為你的得力助手。它可以幫助你像經(jīng)驗豐富的高級專家一樣快速準確地分析問題,讓你在處理車輛問題時更加游刃有余。
人機協(xié)同是汽車安全的未來
通過分析大量的數(shù)據(jù),人工智能可以快速識別出異常狀態(tài),并采取相應的措施。然而,人工智能并不是萬能的,人工智能和專家知識的結(jié)合將成為未來的工作模式。
“蝴蝶”是一個汽車安全Copilot。無論你是新手還是資深專業(yè)人員,“蝴蝶”都能成為你值得依賴的助手。“蝴蝶”可以提供專業(yè)的指導和建議,幫助做出更精確的決策,大大縮短對關(guān)鍵事件的響應時間。
“蝴蝶”產(chǎn)品架構(gòu)
木衛(wèi)四自有的百億級規(guī)模數(shù)據(jù)和上百個機器學習、深度學習模型,通過預訓練和微調(diào)沉淀到“蝴蝶”大模型底座當中,利用“蝴蝶”的代碼生成能力、汽車異常推理能力、汽車安全場景意圖識別能力,并結(jié)合木衛(wèi)四開發(fā)的代碼生成Self Debug模塊、汽車異常分析約束模塊,來保證AI生成的安全性和可靠性。“蝴蝶”推理結(jié)果通過系統(tǒng)接口層輸出到蝴蝶New Chat、V-SOC、V-DSP、VTI等木衛(wèi)四汽車安全系統(tǒng),并私有化部署到車企私有大語言模型。
蝴蝶大模型基于標準 Transformer 結(jié)構(gòu),在數(shù)十類與汽車異常處理相關(guān)的高質(zhì)量token的訓練數(shù)據(jù)上,訓練了130億參數(shù)大模型,支持中英文,上下文窗口大小為16K。
與ChatGPT-4相比,蝴蝶基于清晰的數(shù)據(jù)庫表和字段操作,以及對車聯(lián)網(wǎng)知識積累的自然語言理解能力,數(shù)據(jù)處理任務錯誤總數(shù)減少了約11%,特別是在車輛故障和安全分析相關(guān)的數(shù)據(jù)處理任務上,錯誤比例下降了34%,這說明木衛(wèi)四蝴蝶大模型在校準底座模型偏差方面效果顯著。
在網(wǎng)絡安全、故障維修等知識庫注入模型的過程中,我們對這些知識進行了特殊處理和加強,在推理時引入多個檢索模塊,將通識模型、專業(yè)模型和車型知識庫融為一體,并對模型推理邏輯進行了約束,盡可能減少模型幻覺,為木衛(wèi)四蝴蝶大模型帶來超過20%的準確率提升,在很大程度上提高了模型反應的可靠性。
一次創(chuàng)新嘗試,一場行業(yè)颶風
“蝴蝶”的交互方式簡單直接:- 會話上下文繼承和理解; - 對所提問題直接給出答案,答案支持圖、表格和文字輸出結(jié)果; - 對答案可以生成Excel、PDF文件,并支持下載; - 對所提問題生成SQL和Python,可以復制便于工程師復用。
每個事件都可成為日常任務:- 對于安全專家來說,蝴蝶可自動執(zhí)行數(shù)據(jù)收集、提取以及異常檢索和分析等重復且繁瑣的任務。 - 通過簡單的自然語言提示,可以使用蝴蝶針對某一類問題提供的SQL、Python生成日常任務,無需重復編寫。
通過可私有化部署的大模型實現(xiàn)自然語言環(huán)境下針對汽車異常問題的深度分析,協(xié)助不同部門的工作人員進行網(wǎng)絡安全、數(shù)據(jù)安全、功能安全和預測性維護問題的快速定位,提供解決方案,提升工程師的效率。
今天,蝴蝶只是扇動翅膀,帶來一點小小的改變,未來或許會給行業(yè)帶來颶風級的影響。
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