“有了人工智能，我們將有機(jī)會(huì)以更大規(guī)模做一些重要的事情?！惫雀鐲EO Sundar Pichai在谷歌成立25周年公開信中就特意提到了人工智能。面對(duì)強(qiáng)勢(shì)的OpenAI，優(yōu)等生谷歌需要一款現(xiàn)象級(jí)產(chǎn)品，證明自己在人工智能領(lǐng)域的實(shí)力。

Gemini就是谷歌交出的答卷。

一、“打的就是精銳”

谷歌的Gemini模型的核心優(yōu)勢(shì)在于其原生多模態(tài)（natively multimodal）的特性。

以往的多模態(tài)大模型往往是通過(guò)分別針對(duì)不同模態(tài)訓(xùn)練單獨(dú)的組件，再將這些組件組合起來(lái)以模擬多模態(tài)功能的方法構(gòu)建的。雖然在某些任務(wù)（比如圖像描述）上表現(xiàn)良好，但在處理需要更深層次概念理解和復(fù)雜推理的任務(wù)時(shí)，它們的表現(xiàn)往往不盡人意。

而谷歌的Gemini模型從一開始就在不同模態(tài)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，再通過(guò)使用額外的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，進(jìn)一步提升了模型的有效性。這種原生的多模態(tài)訓(xùn)練方法使得Gemini在處理多種類型的數(shù)據(jù)和復(fù)雜任務(wù)時(shí)更為高效和精準(zhǔn)，從而在多模態(tài)人工智能領(lǐng)域樹立了新的標(biāo)準(zhǔn)。

并且，Gemini的推出主要是“瞄準(zhǔn)OpenAI的GPT-4”而來(lái)。用《亮劍》里李云龍的話來(lái)說(shuō)就是——“打的就是精銳”。

在運(yùn)算效能方面，Gemini幾乎“全面吊打”GPT-4。Gemini Ultra在大模型研發(fā)被廣泛使用的32個(gè)學(xué)術(shù)基準(zhǔn)測(cè)試集中，在其中30個(gè)測(cè)試集的性能超過(guò)此前SOTA結(jié)果。其中，在多選問(wèn)題、數(shù)學(xué)問(wèn)題、Python代碼任務(wù)、閱讀等方面，Gemini的性能都超過(guò)了此前最先進(jìn)的水平。

谷歌稱，他們對(duì)MMLU采用了新的基準(zhǔn)方法，使Gemini能夠利用推理能力在回答難題之前進(jìn)行更仔細(xì)的思考，相比僅僅根據(jù)問(wèn)題的第一印象作答，Gemini的表現(xiàn)有顯著改進(jìn)。

Gemini Ultra在多個(gè)編碼基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)出色，包括HumanEval和Natural2Code。其中僅Gemini僅在HellaSWAG數(shù)據(jù)集上的測(cè)試遜色于GPT-4。

HellaSWAG數(shù)據(jù)集主要用于研究扎根的常識(shí)推理能力，但是一位NLP領(lǐng)域的研究專家向「甲子光年」表示：”這并不能說(shuō)明GPT4的常識(shí)推理性能更好，因?yàn)椴荒芘懦鼵hatGPT的模型在HellaSWAG數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練過(guò)。”

Gemini模型與GPT-4部分測(cè)試評(píng)分對(duì)比，圖片來(lái)源：谷歌

此外，在多模態(tài)方面，Gemini Ultra在新的MMMU基準(zhǔn)測(cè)試中取得了59.4%的最先進(jìn)得分，突顯了其多模態(tài)性和復(fù)雜推理能力。

在圖像基準(zhǔn)方面的測(cè)試中，Gemini Ultra不需要從圖像中提取文本就能進(jìn)行OCR處理，表現(xiàn)優(yōu)于之前最先進(jìn)的模型。

Gemini模型在多模態(tài)方面的與GPT-4V的測(cè)試對(duì)比，圖片來(lái)源：谷歌

Gemini 1.0被訓(xùn)練用于同時(shí)識(shí)別和理解文本、圖像、音頻等，因此它能更好地理解具有細(xì)微差別的信息，回答與復(fù)雜主題相關(guān)的問(wèn)題，尤其擅長(zhǎng)解釋數(shù)學(xué)和物理等復(fù)雜科目中的推理。

“推理缺陷”也是GPT系列存在的問(wèn)題。著名語(yǔ)言模型批評(píng)者Gary Marcus博士曾銳評(píng)道：“大語(yǔ)言模型沒(méi)法做一些有嚴(yán)格定義的工作：遵守國(guó)際象棋規(guī)則、五位數(shù)字相乘、在家譜中進(jìn)行可靠的推理、比較不同物體的重量等等?！?/p>

Gemini解答物理題演示案例，圖片來(lái)源：谷歌

盡管技術(shù)進(jìn)步顯著，但AI生成的虛假或捏造信息的問(wèn)題依然存在。Eli Collins指出，這仍是一個(gè)未被完全解決的研究難題。

但他同時(shí)也強(qiáng)調(diào)，Gemini接受了谷歌迄今最為全面的安全評(píng)估，以確保其可靠性和安全性。谷歌對(duì)Gemini進(jìn)行了一系列對(duì)抗性測(cè)試，模擬惡意用戶使用模型，并輸入各種提示詞，以檢測(cè)模型是否會(huì)產(chǎn)生仇恨言論或表現(xiàn)出政治偏見(jiàn)。這些測(cè)試包括了“真實(shí)毒性提示詞”，由網(wǎng)絡(luò)收集的超過(guò)10萬(wàn)個(gè)提示詞組成，用以全面檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆磻?yīng)。

值得注意的是，Gemini是在谷歌自研的云芯片Tensor Processing Units（TPU）上完成訓(xùn)練的。特別是TPU v5p版本，在性能上有了顯著提升，使得模型訓(xùn)練速度相比前一代提高了2.8倍。據(jù)悉，TPU v5p芯片是專為數(shù)據(jù)中心訓(xùn)練及大型模型運(yùn)行而設(shè)計(jì)。

從12月13日起，開發(fā)人員和企業(yè)客戶可以通過(guò)Google AI Studio或Google Cloud Vertex AI來(lái)訪問(wèn)Gemini Pro模型。Google AI Studio是一個(gè)基于網(wǎng)絡(luò)的免費(fèi)開發(fā)工具，為開發(fā)人員提供API密鑰，從而快速創(chuàng)建原型并啟動(dòng)應(yīng)用程序。Vertex AI提供了定制化的Gemini以提供更為全面和管理的人工智能平臺(tái)，并具有完整的數(shù)據(jù)控制功能，能利用谷歌云的額外功能，包括企業(yè)級(jí)的安全性、隱私保護(hù)以及數(shù)據(jù)治理和合規(guī)性。

此外，從Pixel 8 Pro設(shè)備開始，Android開發(fā)人員還可以通過(guò)Android 14中的新系統(tǒng)功能AICore來(lái)使用Gemini Nano。Gemini Nano是專為設(shè)備端任務(wù)設(shè)計(jì)的高效模型，通過(guò)注冊(cè)AICore的早期預(yù)覽版，開發(fā)人員可以深入探索其潛力，更便捷地利用Gemini的先進(jìn)技術(shù)，并在Android生態(tài)系統(tǒng)的應(yīng)用開發(fā)中迸發(fā)更多可能性。

到2024年，谷歌計(jì)劃推出Bard Advanced，它與AI agent的初級(jí)形態(tài)十分相似。Bard Advanced將借助Gemini Ultra提供支持，可以迅速理解多模態(tài)輸入，包括文本、圖像、音頻和視頻，并作出相應(yīng)的響應(yīng)。

二、谷歌 VS OpenAI

在OpenAI的GPTs大放異彩時(shí)，谷歌似乎過(guò)于沉寂了。

今年2月，谷歌在巴黎舉行活動(dòng)時(shí)，因其聊天機(jī)器人Bard的一處失誤，市值蒸發(fā)了1000億美元，也引發(fā)了外界對(duì)于Bard準(zhǔn)確性的擔(dān)憂。

隨著OpenAI推出了ChatGPT，尤其是在必應(yīng)搜索中整合了GPT技術(shù)，并首次在應(yīng)用程序下載量上超越了谷歌后，人們開始思考谷歌是否在已人工智能領(lǐng)域落后于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

事實(shí)上，谷歌才是在2017年提出的Transformer模型、為今天這場(chǎng)游戲制定規(guī)則的先行者。

谷歌對(duì)大模型”高地”的競(jìng)爭(zhēng)意識(shí)并不比OpenAI晚。2021年，谷歌便推出了1.6萬(wàn)億參數(shù)的Switch Transformer，強(qiáng)調(diào)稀疏多模態(tài)結(jié)構(gòu)的潛力。同時(shí)，谷歌還提出了Flan-T5模型，通過(guò)更多監(jiān)督數(shù)據(jù)降低了模型規(guī)模，比GPT-3模型參數(shù)更少但性能更佳。

對(duì)于技術(shù)上的評(píng)估，《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》在今年1月曾進(jìn)行了一項(xiàng)比較測(cè)試，向ChatGPT和谷歌基于Lamda的機(jī)器人Bard提出了數(shù)學(xué)、閱讀和約會(huì)建議等問(wèn)題。

測(cè)試結(jié)果顯示，谷歌AI在數(shù)學(xué)問(wèn)題上表現(xiàn)更佳，但ChatGPT在常識(shí)問(wèn)題上更準(zhǔn)確。幾天后OpenAI升級(jí)了ChatGPT，再次測(cè)試中在數(shù)學(xué)問(wèn)題上與谷歌AI持平。盡管ChatGPT作為一個(gè)大型語(yǔ)言模型訓(xùn)練成本高、迭代難，但也顯示了它持續(xù)進(jìn)化的巨大潛力。值得注意的是，谷歌的語(yǔ)言模型與ChatGPT在性能上是旗鼓相當(dāng)?shù)摹?/strong>