TransGPT是什么？
7 月 28 日消息，北京交通大学联合中国计算机学会智慧交通分会和足智多模公司等机构，日前正式发布了国内首个综合交通大模型 TransGPT，目前该模型已经在 GitHub 上开源。
GitHub地址：https://github.com/DUOMO/TransGPT
TransGPT是国内首款开源交通大模型，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。以此为基础，可以落脚到特定的交通应用场景中。
- 模型：TransGPT-7B，
- 代码：基本训练和推理代码，
- 数据：
- ～34.6万条文本数据（用于领域内预训练）
- ～5.8万条对话数据（用于微调）
- 开源免费可商用：不仅对学术研究完全开放，仅需邮件申请并获得官方商用许可后，即可以免费商用。
TransGPT可以做什么？
以下功能及示例来自官方GitHub介绍。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- *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。
- 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。
该模型使用 34.6 万条文本数据用于领域内预训练，并配合 5.8 万条对话数据用于微调，最终模型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。
官方表示，相关部门能够利用该模型生成城市导入交通方案的最优解，创建红绿灯等基本设施的管理系统。用户只需提出出发地及到达地，模型即可生成相关交通规划信息，进行一系列出行路线规划行为。
同时，该模型接受了驾驶法律条文的训练，用户可以通过询问模型获得详细的政策解读信息，还能够生成一系列安全教育内容，帮助相关行业者进行交通安全教育。
如何使用？
GitHub地址：https://github.com/DUOMO/TransGPT
官方宣称，TransGPT 不仅对学术研究完全开放，仅需邮件申请并获得官方商用许可后，即可以免费商用。
TransGPT 作为国内首个通用常识交通大模型，当下具有一定里程碑意义，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。以此为基础，可以落脚到特定的交通应用场景中。
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