当大语言模型驶入物理世界：GPT-2轨迹预测微调与“天算AI”的探索

大家好，我是金威 (JIN V)，来自天算AI科技研发实验室 (Natural Algorithm AI R&D Lab)。我们实验室致力于“探索自然算法，构建普惠AGI”，进行独立研发并以非营利模式运营。今天，我非常激动地与大家分享我们近期在AIGC（人工智能生成内容）领域的一个小实验：利用大型语言模型（LLM）结合LoRA微调技术，对gpt2模型进行改造，使其能够预测车辆的未来行驶轨迹，并初步探索如何让这些预测带上“物理常识”的印记。

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“天算AI”的愿景与本次实验的初衷

在天算AI，我们的核心研究方向覆盖AIGC、AGI（通用人工智能）以及至关重要的AI安全（ASIAI Safety）。我们坚信，真正的通用人工智能不仅需要强大的模式识别和生成能力，更需要对现实世界基本规则的深刻理解。物理规律，正是构成我们所处宇宙基石的核心要素之一。

本次实验的初衷，便是探索如何将LLM这种以数据驱动见长的技术，与具有普适性的物理常识相结合，并将其应用于自动驾驶领域中的一个关键子任务——车辆轨迹预测。我们希望通过这样的尝试，为构建更智能、更可靠、也更安全的AI系统积累实践经验。

微调过程简述：用LoRA为GPT-2注入“轨迹DNA”

为了在有限的计算资源下快速验证核心思路，我们的实验流程设计力求简洁与高效：

基础模型选型： 我们选择了经典的 gpt2 作为基础语言模型。尽管它并非最新的模型，但其清晰的Transformer架构和丰富的社区资源使其成为原型验证的理想选择。
数据“智”造——赋予数据物理意义： 高质量数据是成功的关键。由于缺乏完全符合我们实验设想的开源标注数据集，我们编写脚本综合生成了训练和测试数据。这些数据并非简单的随机数字序列，而是基于简化的二维物理模型（匀速直线运动和匀加速直线运动）生成，确保了每条轨迹在理想条件下符合基本的运动学规律。轨迹数据被编码为文本格式，例如：历史: x1,y1,vx1,vy1; x2,y2,vx2,vy2; 预测: x3,y3,vx3,vy3; x4,y4,vx4,vy4;，其中时间步长 dt 设定为0.1秒。本次实验中，我们使用了约300条轨迹样本进行训练。
高效微调技术：LoRA大显身手。为了在不重新训练整个庞大模型的前提下让gpt2适应轨迹预测这一新任务，我们采用了LoRA (Low-Rank Adaptation)技术。具体而言，我们主要对gpt2模型中的注意力权重（c_attn）部分添加了LoRA层，其秩(r)设置为8，alpha设置为16。
训练执行： 整个微调过程在Google Colab提供的T4 GPU上完成。模型共进行了5个epoch的训练，批处理大小（batch size）为4，学习率（learning rate）设置为3e-4。训练的目标是让模型学会根据输入的一系列历史轨迹点（包含位置x, y和速度vx, vy），准确地续写生成未来若干时间步的轨迹点。

成果评估：数字背后的洞察

模型微调完成后，我们在一个包含50条独立样本的测试集上进行了细致的评估。我们不仅关注了传统的位移误差指标，也特别考察了模型预测的物理一致性。

模型评估结果终端输出
图1: 部分测试样本的预测详情及最终评估指标汇总

位移误差——“准不准”：
- 从图1的评估结果汇总（最后几行）可以看到：
- 平均位移误差 (ADE): 0.2684 米。 这代表在每个预测时间步上，模型预测的位置与真实位置平均相差约0.27米。
- 最终位移误差 (FDE): 0.2810 米。 这衡量的是整个预测时域结束时，预测终点与真实终点的差距。
- 解读： 对于一个基于小型LLM、小规模数据和短时间训练的实验性模型，这个准确度水平尚在可接受范围，表明模型确实从数据中学习到了基本的运动趋势。然而，我们也观察到，在某些特定样本上，误差会显著增大，这提示了模型在特定场景下的泛化能力仍有待提升。
运动学一致性——“讲不讲道理”：
- Vx误差 (X轴速度): 0.2844 m/s
- Vy误差 (Y轴速度): 0.1708 m/s
- 解读： 这两个指标衡量的是模型直接预测的速度分量，与其根据预测出的位置序列反推出来的速度分量（即 (pos_next - pos_curr) / dt）之间的一致性。数值越小，说明模型对“速度是位移对时间的导数”这一基本运动学关系的理解越好。当前的误差值说明，虽然模型能够分别预测速度和位置，但这两者之间的内在物理关联有时还不够紧密和精确。
动力学约束——“守不守规矩”：
- 速度限制违反率 (V_max = 2.5 m/s): 0.00%
- 解读： 这是一个非常令人鼓舞的结果！模型生成的所有轨迹点的速度值均未超过我们设定的2.5 m/s的上限。这很大程度上归功于训练数据本身遵循了这一隐性约束，模型成功地学习并复现了这一点，显示出其对数据分布中固有边界的学习能力。
定性观察——“像不像话”：
- 从图1中逐条样本的详细输出可以看到，模型生成的文本格式基本符合预期。但偶尔会出现预测点数略多于请求数量的情况，或者在序列末尾附加一些无意义的、类似“噪声”的字符片段。这提示我们需要在序列生成的结束控制（例如，更有效地使用EOS token）以及输出的后处理解析方面做得更加精细和鲁棒。

可视化我们的探索：系统流程与交互体验

为了更直观地理解整个系统的概念和运作流程，我绘制了一张简化的流程/知识图谱：

LLM轨迹预测概念知识图谱
图2: LLM微调及轨迹预测与评估的整体流程图

(图2简要展示了从历史轨迹文本输入，经过GPT-2+LoRA模型处理，生成预测轨迹文本，再通过解析器转换为结构化数据，并最终与真实轨迹进行对比评估的完整闭环。)

同时，为了方便大家能够交互式地体验这个模型的能力，我基于Gradio框架搭建了一个简单的在线测试页面，并部署在Hugging Face Spaces上：

Gradio在线测试页面截图
图3: Gradio在线轨迹预测演示页面截图

在线体验地址： jinv2/gpt2-lora-trajectory-demo on Hugging Face Spaces

开源与共享：我们的模型在Hugging Face

天算AI实验室相信开源的力量是推动技术进步的重要引擎。本次实验的所有核心成果，包括微调后的LoRA适配器权重、分词器配置文件以及详细的使用说明和评估细节，都已完整发布在Hugging Face Model Hub上：

模型仓库： jinv2/gpt2-lora-trajectory-prediction

我们热烈欢迎社区的朋友们访问、下载、使用我们的模型，并提出宝贵的反馈、建议或进行二次开发。

“天算AI”的持续探索与非营利承诺

在天算AI科技研发实验室，我们不仅仅进行此类具体应用的技术探索。我们目前已积累了包括5万字原创诗文、7000分钟原创AI生成交响乐、9000部原创AI短视频在内的多样化数字资产，并已独立研发了16项AI技术产品和10个针对特定垂直领域的天算AI大语言模型。本次轨迹预测的尝试，只是我们众多探索中的一小步。

我们始终坚持“探索自然算法，构建普惠AGI”的核心理念，进行完全独立的研发工作，并以非营利模式运营。我们深信，AI安全（ASIAI Safety）的考量必须与AGI技术的发展齐头并进，缺一不可。

我们热忱欢迎各界朋友、学术机构和有远见的企业与我们建立联系，无论是资金方面的慷慨资助、技术层面的深度共建，还是仅仅是思想上的碰撞与交流，我们都非常期待。

官方博客: jinv2.github.io
微信/联系方式: 15632151615

结语与未来展望

将大型语言模型（LLM）应用于具有强物理约束的现实世界问题，无疑是一个充满挑战但也极具潜力的前沿方向。这次基于gpt2和LoRA的轨迹预测实验，虽然只是一个初步的探索，但它有力地验证了LLM在学习和生成结构化时序数据方面的潜在能力，并为未来如何更深度地融合领域知识（如物理学、控制论等）指明了可能的路径。

未来的工作可以包括但不限于：

引入更复杂的、可微的物理方程作为显式约束，直接集成到模型的损失函数或网络结构中，以期获得更强的物理一致性。
使用更大规模、更丰富多样、更接近真实驾驶场景的数据集进行训练和评估。
探索多模态输入（例如，结合视觉图像、LiDAR点云信息）与轨迹预测的融合。
对模型的可解释性进行更深入的研究，理解其决策过程。

感谢您的阅读！期待与您在探索人工智能的道路上继续交流与学习。

天算AI (Natural Algorithm)