Grab vision fine-tuning ашиглан Зүүн Өмнөд Азид илүү ухаалаг газрын зураг бүтээж байна

Grab⁠(шинэ цонхонд нээгдэнэ) нь Зүүн Өмнөд Азийн тэргүүлэх хоол хүргэлт, rideshare компани бөгөөд найман улсын хэмжээнд сар бүр бараг 42 сая хэрэглэгчид үйлчилдэг.

Платформд 6 сая гаруй жолооч-түнш бүртгэлтэй бөгөөд 2023 онд 3.5 тэрбум жилийн гүйлгээ хийсэн Grab-ийн нөлөө нь зөвхөн унаа дуудах, хоол хүргэлтээс давж гардаг. Grab жолооч нараасаа цуглуулсан гудамжны түвшний дүрсийг GrabMaps⁠-ийг ажиллуулахад ашиглагддаг газрын зураглалын өгөгдөл болгон хувиргадаг бөгөөд энэ нь тэдний Зүүн Өмнөд Азийн бүх үйл ажиллагааг дэмждэг газрын зураглалын үйлчилгээ юм. 

GPT‑4o vision fine-tuning нь үйлчилгээний хувьд замын тэмдгийг зөв байршуулах, эгнээ тусгаарлагчдыг тоолох боломжийг бүрдүүлж, газрын зураглалын өгөгдлийг улам боловсронгуй болгодог. Өнөөдөр GrabMaps нь зөвхөн Grab-ийн үйлчилгээг дэмжээд зогсохгүй байршлын intelligence чадавхаараа enterprise байгууллагуудыг мөн дэмждэг.

Зүүн Өмнөд Ази нь газрын зураглал хийхэд онцгой хүндрэлтэй орчин юм. Түүний замын сүлжээнд мотоцикл, явган зорчигчдод тохирсон нарийн нэг чигийн гудамжууд, хурдан өөрчлөгдөж буй хотын орчин, мөн уламжлалт газрын зураг үйлчилгээ үзүүлэгчдийн хязгаарлагдмал хамрах хүрээ багтдаг. 

Эдгээр саадыг даван туулахын тулд Grab OpenAI-ийн GPT‑4o‑г vision fine-tuning-тэйгээр ашигласан. 

GrabMaps нь 360 градусын камертай мотоциклийн жолооч болон явган түншүүдийн сүлжээгээ ашиглан, нарийвчилсан газрын зураг бүтээхэд зориулж загваруудыг сургах, fine-tune хийх зорилгоор гудамжны түвшний сая сая зураг цуглуулсан. 

GPT‑4o‑ийн vision fine-tuning чадвар нь GrabMaps-д хурдны хязгаарын тэмдэг, эргэх хязгаарлалт, газрууд, замын геометрийг илүү нарийвчлалтай байршуулах боломж олгосон.

Grab-ийн эхний туршилтууд хурдны хязгаарын тэмдгийг тэдгээрт харгалзах замтай нь тааруулахад төвлөрсөн.

Баг нь гудамжны түвшний зураглал болон газрын зургийн тайлуудыг хослуулж, нарийвчлалыг сайжруулахын тулд янз бүрийн hyperparameter тохируулгыг давтан хийж, ердөө 100 жишээ тохиолдлоор GPT‑4o‑г fine-tune хийсэн.

67%-ийн суурь нарийвчлалаас эхэлсэн загвар fine-tuning-ийн хоёр үе шатны дараа 80% хүрч сайжирсан нь 13 нэгж хувийн өсөлт байв.

Загвар нь өмнө нь ихээхэн гар ажиллагаа шаарддаг байсан өндөрлөг зам, халхлалт зэрэг төвөгтэй нөхцөлүүдийг боловсруулахад онцгой сайн байсан. Гудамжны дүрсийг газрын зургийн тайлуудтай тулган харьцуулснаар загвар нь хүний операторуудтай төстэй, нөхцөл байдлыг ойлгосон шийдвэрүүд гаргасан.

“Манай өгөгдлөөр GPT‑4o‑г fine-tune хийснээр бид төвөгтэй геометрүүдийг үр дүнтэй боловсруулах боломжтой болж, гар ажиллагаа болон үйл ажиллагааны зардлыг бууруулсан” гэж Grab-ийн Geo Mapping-ийн Data Science-ийн ахлагч Adrian Margin хэлэв.

Vision fine-tuning-ийг хэрэгжүүлснээр GrabMaps-ийн үр ашиг, нарийвчлал мэдэгдэхүйц өссөн:

• Эгнээний тоо тоолох нарийвчлал 20%-иар нэмэгдсэн
• Хурдны хязгаарын тэмдгийн байршлыг тогтоох чадвар 13%-иар сайжирсан
• Гар ажиллагаатай зураглалын ажлыг бууруулж, үйл ажиллагааны зардлыг танан, өгөгдлийн чанарт итгэх итгэлийг сайжруулсан
• Өндөрт байрласан тэмдэг, халхлалт зэрэг хүндрэлтэй нөхцөлүүдийг шийдэх чадвар сайжирч, газрын зургийн гаралтад гарах алдаа цөөрсөн

Эдгээр сайжруулалт нь Grab-ийн дотоод үйл ажиллагаа болон enterprise хэрэглэгчдэд илүү найдвартай платформ болж хөрвөдөг. Одоо хэт нарийвчилсан газрын зургууд нь өдөр бүр сая сая хэрэглэгч, жолооч-түншүүдийн хэрэгцээг илүү сайн хангаж, бүс нутгийн эдийн засгийн үйл ажиллагааг дэмжиж байна.

“GrabMaps бол бидний хувьд зүгээр нэг хэрэгсэл биш—энэ бол Зүүн Өмнөд Азийн өмнө хүлээсэн бидний амлалгын тусгал юм. OpenAI-ийн vision fine-tuning нь манай газрын зураг бүтээх үйл явцыг илүү хурдан, илүү ухаалаг, илүү зардал багатай болгосон” гэж Margin нэмж хэлэв.

Grab платформоо илүү хүртээмжтэй, илүү шуурхай болгохын тулд AI чадавхаа үргэлжлүүлэн өргөжүүлж байна. Харааны бэрхшээлтэй болон ахмад хэрэглэгчдэд зориулсан ярианы хэлбэртэй, олон хэлний дэмжлэг үзүүлэх дуут туслахыг хөгжүүлж байгаа бөгөөд ингэснээр аппыг жолоодох нь хүн бүрт илүү хялбар болно.

Grab мөн төвөгтэй асуултуудыг шийдвэрлэх дэвшилтэт дэмжлэгийн чатбот бүтээж байна. Нарийвчилсан стандарт ажиллагааны журам (SOP)-уудыг ойлгож, энэрэнгүй, тухайн хүнд тохирсон хариулт өгөх замаар энэхүү чатбот нь хэрэглэгчийн туршлагыг сайжруулахын зэрэгцээ үр ашигтайгаар өргөжих зорилготой.

“Бид бүс нутагтаа AI нэвтрүүлэлтийн анхдагчдын нэг байсаар ирсэн бөгөөд AI нь түншүүд болон хэрэглэгчдийнхээ асуудлыг шийдэх арга барилыг цаашид ихээхэн өөрчлөх асар их боломжтой гэж үздэг” гэж Grab-ийн Бүтээгдэхүүн хариуцсан захирал Philipp Kandal хэлэв. “Энэ технологийг судалж, ашиглах үйл явцыг хурдасгахад туслах түншээр OpenAI-тай хамтран ажиллаж байгаадаа бид баяртай байна.”