自动驾驶大语言模型(LLM4AD)：概念、基准、模拟和实车的实验

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24年10月来自普渡大学和北美丰田汽车的论文“Large Language Models for Autonomous Driving (LLM4AD): Concept, Benchmark, Simulation, and Real-Vehicle Experiment”。 随着大语言模型 (LLM) 的广泛使用和高度成功的开发，人们对将 LLM 应用于自动驾驶技术的兴趣和需求日益增长。在自然语言理解和推理能力的驱动下，LLM 有可能增强自动驾驶系统的各个方面，从感知和场景理解到语言交互和决策。本文介绍设计用于自动驾驶的 LLM (LLM4AD) 概念和方法。提出一个全面的基准来评估自动驾驶领域内 LLM 的指令遵循能力。此外，在模拟和真实世界车辆平台上进行一系列实验，全面评估 LLM4AD 系统的性能和潜力。 大语言模型 (LLM) 的最新发展增强了许多尖端技术，为广泛的应用领域带来了重大进步 [1]，[2]。它们的应用范围从经典的自然语言处理 (NLP) 任务（如文档修改和信息提取）到新涌现 ………………………………