DriveGPT ha generado un impacto significativo en la conducción autónoma al introducir un nuevo modelo de comportamiento autoregresivo. Este modelo, basado en transformadores, aborda la conducción como una tarea de toma de decisiones secuenciales, lo que permite predecir futuros estados de agentes de manera escalable. Al expandir los parámetros del modelo y la cantidad de datos de entrenamiento en órdenes de magnitud, DriveGPT supera a las bases de referencia preexistentes, demostrando un rendimiento sobresaliente en escenarios de tráfico reales complejos.

En las evaluaciones, DriveGPT ha demostrado manejar con éxito situaciones difíciles de conducción, como cambios de carril en tráfico denso o dar paso a ciclistas en el carril opuesto. Esto se logra a través de un entrenamiento extenso con más de 120 millones de ejemplos de conducción humana, lo cual resulta ser aproximadamente 50 veces más de lo utilizado por modelos anteriores.

Las comparaciones cuantitativas y cualitativas revelan que la ampliación tanto del modelo como de los datos ofrece mejoras notorias. Modelos más grandes entrenados con datasets diversos logran una mejor gestión de casos raros y escenarios límite, los cuales frecuentemente presentan retos significativos para los vehículos autónomos.

El valor del escalamiento de datos y computación resalta en DriveGPT, ya que valida empíricamente las leyes de escalamiento de conducción en modelos de comportamiento autoregresivos. DriveGPT no solo mejora la precisión en la predicción de estados futuros, sino que también muestra una adaptabilidad extendida cuando se aplica a diversos contextos de conducción real.

Finalmente, queda claro que el escalamiento de datos y el aumento del tamaño del modelo son clave para mejorar la seguridad y robustez de los sistemas de conducción autónoma. La investigación de DriveGPT subraya la importancia de continuar explorando estas dimensiones para permitir modelos aún más efectivos y seguros en el futuro.