国内首个交通大模型TransGPT诞生
北京交通大学最近联合中国计算机学会智慧交通分会和足智多模公司等，开源了一个自主研发的交通领域通用AI模型——TransGPT。这是国内第一个综合的交通领域大模型，主要致力于在真实交通行业中发挥实际价值。它能够实现交通情况预测、智能咨询助手、公共交通服务、交通规划设计、交通安全教育、协助管理、交通事故报告和分析、自动驾驶辅助系统等功能。TransGPT作为一个通用常识交通大模型，可以为道路工程、桥梁工程、隧道工程、公路运输、水路运输、城市公共交通运输、交通运输经济、交通运输安全等行业提供通识常识。
TransGPT的训练数据
TransGPT的训练数据主要来自两个方面:
- 34.6万条交通领域专业文本数据,用于预训练模型对交通领域的理解。这些数据涵盖科技文献、统计数据、工程建设信息等。
- 5.8万条交通领域对话数据,用于增强模型的问答能力。
TransGPT功能展示
1、交通安全教育：交通大模型可以用于生成交通安全教育材料，如安全驾驶的建议、交通规则的解释等。
2、智能出行助手：在车辆中的智能助手可以使用大型交通大模型来理解和生成更自然、更复杂的对话，帮助驾驶者获取路线信息、交通更新、天气预报等。
自动回答关于公共交通服务的问题，如车次、票价、路线等。这可以提高服务效率并提升乘客体验。
3、交通管理：通过实时监测和分析车辆、道路、信号灯等信息，协助智能协调交通流量，减少交通拥堵。分析社交媒体或新闻报道中的文本信息，预测交通流量、交通堵塞或事故的可能性。同时，该模型能分析交通事故历史和特征，给出相应对策和方案，减少交通事故的发生。
4、交通规划：交通大模型可以帮助分析公众对于交通规划提案的反馈和意见，提供决策者更全面的信息。
5、交通事故报告和分析：交通大模型可以帮助快速理解和分类交通事故报告，提供事故原因的初步分析。
6、交通政策研究：大型交通大模型可以用于分析公众对于交通政策的反馈，或者生成关于交通政策影响的报告。这可以帮助政策制定者更好地了解政策的实际效果。
TransGPT的创新之处
TransGPT最大的创新在于构建了交通领域第一个原生的通用AI模型。相比针对单一任务进行过拟合的模型,TransGPT学到的是更广泛的交通领域知识,具有更好的通用性和拓展性。
此外,TransGPT也在多模态能力上进行了探索,结合了文本、表格、图像等不同模态的数据,性能更优。这为未来在更多交通场景中应用AI提供了可能。
使用说明
TransGPT目前已在GitHub上开源,可以免费使用。
但需要注意:
- 仅可用于学术研究及经过安全评估的商业用途
- 严禁用于任何违法用途
- 使用时请注意数据安全
