【震撼发布】谷歌Gemini大模型登场!GPT-4霸主地位岌岌可危?

谷歌发布新一代大模型Gemini,挑战GPT-4的霸主地位

2023年12月7日,谷歌AI宣布发布新一代基于Transformer架构的大模型Gemini。谷歌首席执行官皮查伊表示,Gemini是谷歌迄今为止规模最大,能力最强的人工智能语言模型。

Gemini的发布也将对GPT-4的霸主地位构成挑战。GPT-4是目前最先进的语言模型之一,但Gemini在多个方面都取得了突破,有可能成为新的行业标准。

Gemini 版本介绍

谷歌当天发布的Gemini 1.0共分为Ultra, Pro和Nano三个版本:

Gemini Ultra:能力最强,复杂度最高,能够处理最为高度复杂的任务,

Gemini Pro:能力稍弱,可以用来处理多任务,

Gemini Nano:更注重于移动端的处理能力。

Gemini 先进的性能

Gemini在多模态方面取得了突破性的进展,包括生成文本、图像、视频、音频、翻译语言、编写不同类型的创意内容、以及回答问题等各个方面全面超越了GPT-4的能力。

Gemini Ultra 模型的性能在大型语言模型 (LLM) 研发中使用的 32 个广泛使用的学术基准中的 30 个上超过了当前最先进的结果。

Gemini Ultra 的得分高达 90.0%,是第一个在MMLU(大规模多任务语言理解)上超越人类专家的模型,该模型结合了数学、物理、历史、法律、医学和伦理学等 57 个科目来测试知识和解决问题的能力。Gemini 在文本和编码等一系列基准测试中超越了最先进的性能。

Gemini Ultra 还在新的MMMU基准测试中取得了 59.4% 的最先进分数,该基准测试由跨越不同领域、需要深思熟虑的推理的多模态任务组成。

根据测试Gemini Ultra 的性能优于以前最先进的模型,无需从图像中提取文本以进行进一步处理的对象字符识别 (OCR) 系统的帮助。这些基准凸显了Gemini 双子座天生的多模态性,说明了Gemini双子座拥有更复杂的推理能力。

资料报告:goo.gle/GeminiPaper

目前谷歌旗下的基于大语言模型对标ChatGPT的人工智能语言对话机器人Bard已经启用Gemini Pro作为底层大模型驱动,能够实现比过去由Palm大模型驱动的更为高级的推理、规划、理解等能力,同时继续保持免费。谷歌预计在明年初将推出"Bard Advanced" ,计划使用 Gemini 最强版本 Ultra。


Gemini 命名来源

Gemini的名字来源于双子座,象征着模型的双重性质:

一方面,它是一个强大的训练模型,可以在各种下游任务上进行微调,如文本摘要、机器翻译、问答、对话等;

另一方面,它也是一个创造性的模型,可以根据用户的输入生成有趣和有用的内容,如诗歌、故事、代码、博客等。


Gemini 对比GPT-4有何优势?

Gemini 和 GPT-4 是目前世界上最先进的自然语言处理(NLP)模型,它们都拥有超过1000亿个参数,可以理解和生成各种类型的自然语言。然而,它们之间也存在一些显著的差异和优势,下面我将详细介绍和对比它们的特点:

1. 训练数据规模更大

Gemini 是在谷歌的大规模多语言语料库上训练的,该语料库包含了来自互联网的文本、图像、音频、视频等不同类型的数据,覆盖了超过100种语言。

GPT-4 是在 OpenAI 的 Common Crawl 数据集上训练的,该数据集主要包含了来自英语网页的文本数据。

对比之下Gemini拥有更惊人的参数量,训练数据更加丰富和多样,这意味着它能够学习和处理更多的信息,可以提高模型的泛化能力和多模态融合能力。

2. 训练硬件更先进高效

Gemini 是在谷歌的最先进的 TPUv5 芯片上训练的,这些芯片专门为机器学习任务设计,提供了更高的速度和效率,使得 Gemini 能够处理更多的数据和进行更快的计算。

GPT-4 是在 OpenAI 的自定义的 GPU 集群上训练的,这些 GPU 虽然也很强大,但是相比于 TPUv5,还是有一定的性能差距。

因此,Gemini 的训练硬件更加先进和高效,可以提高模型的性能和规模。

3. 训练方法更创新

Gemini 采用了多种新颖的技术来提高模型的性能和效率,包括自适应稀疏注意力(Adaptive Sparse Attention)、多模态融合(Multimodal Fusion)和元学习(Meta-Learning)。这些技术可以让模型根据输入的复杂度和长度动态地调整注意力矩阵的稀疏度,从而减少计算和内存开销,同时保持高质量的输出;可以将文本、图像、音频、视频等不同类型的数据融合在一起,作为模型的输入,从而提高模型的泛化能力和多样性;可以让模型在训练过程中自动地调整其学习率、优化器、损失函数等超参数,从而适应不同的任务和数据分布。

GPT-4 则沿用了 GPT-3 的训练方法,主要是使用了全连接的注意力机制和自回归的语言模型,没有采用上述的新技术。

因此,Gemini 的训练方法更加创新和灵活,可以提高模型的质量和适应性。

4. 应用领域更广泛深刻

Gemini 不仅是一个强大的预训练模型,还是一个创造性的模型,可以根据用户的输入生成有趣和有用的内容,如诗歌、故事、代码、博客等。它的目标是实现通用人工智能(AGI),即能够理解和生成任何类型的自然语言的智能系统。

GPT-4 则主要是一个预训练模型,可以在各种下游任务上进行微调,如文本摘要、机器翻译、问答、对话等。它的目标是实现窄人工智能(Narrow AI),即能够在特定的领域或任务上表现出人类水平的智能。

因此,Gemini 的应用领域更加广泛和深刻,可以带来更多的创新和变革。


Gemini 对我们工作生活会带来啥影响?

Gemini的发布将对人工智能领域产生重大影响。它有可能在以下几个方面改变我们的工作和生活方式:

1. 增强的语言处理能力

Gemini 先进的语言处理能力可以彻底改变人类与机器的交互方式。 它可以实现人类和人工智能系统之间更自然、无缝的对话,改变我们的工作和生活方式。 例如,我们可以使用 Gemini 来撰写电子邮件、创建文档、生成博客、编写代码、翻译语言、回答问题、进行对话等,提高我们的沟通和创造力

2. 提高效率

通过自动化原本需要人工干预的任务,Gemini 可以显著提高各个行业的效率,例如客户服务、医疗保健、金融和教育。 例如,我们可以使用 Gemini 来处理客户的咨询和投诉、诊断和治疗疾病、分析和预测市场、设计和评估课程等,节省我们的时间和成本

3. 创造新的可能性

Gemini 不仅是一个强大的预训练模型,还是一个创造性的模型,可以根据用户的输入生成有趣和有用的内容,如诗歌、故事、歌曲、笑话、模因等,丰富我们的娱乐和文化生活。 例如,我们可以使用 Gemini 来写一首诗,唱一首歌,讲一个笑话,制作一个模因,享受人工智能的想象力和幽默感

总体而言,Gemini 的发布将对我们的工作生活产生深远的影响。它将使我们的工作更加高效、便捷,学习和使用它能我们的生活更加丰富多彩。


参考资料:

Gemini博客: blog.google/technology/...

Gemini 介绍视频: youtu.be/jV1vkHv4zq8

MMMU:专家 AGI 的大规模多学科多模式理解和推理基准:arxiv.org/abs/2311.16...

Bard 接入Gemini: blog.google/products/ba...


不知道在未来的某天,AI会不会突破限制,产生自己的意识和拥有自己的情感?你觉得呢?

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