Google 剛發布的 AI 模型 Gemini，這些特點值得關注

今天小編分享的互聯網經驗：Google 剛發布的 AI 模型 Gemini，這些特點值得關注，歡迎閲讀。

圖片來源 @钛媒體

文 | 電廠，作者 | 張勇毅 , 編輯 | 高宇雷

北京時間   12   月   6   日晚，Google   給近期稍顯沉寂的   AI   模型戰場扔下了一顆新的炸彈：号稱多模态任務處理能力首次超越人類的   AI   模型，Gemini 1.0   正式發布。

在昨晚正式發布之前，外媒就有諸多關于   Google   這款全新   AI   模型的消息流出，Google   最早在今年五月的   IO   大會期間透露了   Gemini   的存在，但與之前外界預期的不同，Google   聲稱   Gemini   的發布并未因為任何内部原因而延期，表示其   AI   模型的研發進程從   2012   年已經開始，直到最近   2023   年發布   PaLM2   與   Bard   之後，就開始為   Gemini   的正式發布做準備。

DeepMind 本就是   AI   領網域頂尖研究機構，早在   OpenAI   踏入聚光燈下之前，DeepMind   就憑借   AI   圍棋棋手   —— AlphaGo   赢得了全世界對   AI   時代的關注，如今名為「雙子座」的新一代   AI   大模型正式對外發布，也頗有搶回   AI   模型領網域主導地位的感覺：雙子座在神話本身就對應着「快速思維」的能力，同時也有着包羅萬象、善于溝通等寓意。

多模态能力

在實際表現上，Gemini   号稱是史上第一款原生支持多模态能力的   AI   模型，換言之在   Gemini   之前的多模态   AI   模型，處理同時包括視頻 / 文字 / 音頻 / 照片兩種以上的輸入信息時，邏輯是分别訓練不同模态對應的組件，然後将其理解出的語義拼接在一起，從而模拟人類在處理多模态場景問題時的反應。

這種架構雖然已經足夠驚豔，但在面對復雜邏輯問題時難免會顯得有些笨拙，因為在這種架構下   AI   模型的算力并未得到最高效的使用。Google   的解決方案則是将   Gemini   設計為原生多模态，從一開始就在不同模态上進行預訓練。利用額外的多模态數據對其進行微調，以進一步提高其有效性。

這種訓練架構上的颠覆，讓   Gemini   從最初的輸入階段就能對人類的的各種内容進行快速理解并推理，這一點在處理復雜問題上優勢尤為突出：在發布   Gemini   的同時，Google   還宣布   Gemini Ultra   在行業标準   MMLU  （多任務語言理解）基準測試中拿到了   90%   的成績。

這不僅是   AI   模型有史以來第一次超越人類專家的測試結果，也超過了此前   GPT-4   同類測試中   86.5%   的結果。同時在九項獨立基準測試中分别擊敗包括   LLAMA-2 GPT-4   在内的一眾競争對手。

Google 也準備了幾個演示場景，展示   Gemini   的多模态理解能力：視頻中一位測試者正在用簡筆畫視頻的方式，給 Gemini   輸入信息，在演示中   Gemini   能根據簡筆畫的每一筆改變，實時對最新的畫面内容作出解讀與描述。以及根據輸入視頻中出現的毛線顏色比例，給測試者推薦合适的編織玩具、以及跟   Gemini   玩猜硬币遊戲，猜錯了硬币在哪個手掌下之後，立即反應出這是測試者的把戲等場景。

同時處理多種形态的信息輸入，是   Gemini   比起目前市面上其他的生成式   AI   模型最大的區别，在處理數學、計算機等復雜學科中這種優勢能體現的更加明顯，Google   也強調了   Gemini   在數學領網域的復雜理解能力：在其中一個演示中，就展示了通過視頻輸入一道數學題，交由   Gemini   輔助解決的場景。

這樣一個看似簡單的需求中其實包括了對指令語義的準确理解以及手寫影像識别，與此同時處理復雜邏輯的數學問題，這就是一個典型的多模态大模型應用場景。

可拓展性

到   2023   年下半年，不同體積的大模型并行發展已經成為行業主流，尤其是模型完全運行在本地的端側大模型，更是生成式   AI   行業應用中炙手可熱的前景。包括   vivo、小米   OPPO   等手機品牌都已經推出了面向普通智能手機用户的端側大模型與雲端大模型的結合應用。

Gemini 也沒有落下這一特征：在   Gemini 1.0   中，Google   一共發布了三個版本，其中   Gemini Ultra   最聰慧，但同時需要更大的計算量，Pro   是其中最均衡、适用于最多場景的版本，而   Nano   則是體積最小最高效的版本，同時也是主打部署在   Android   手機等設備上的端側大模型。

Google 并未直接向記者介紹   Gemini Nano   模型的體積，但據   DeepMind   介紹，Gemini Nano   具有完全在端側離線運行的能力，  目前   Google   已經針對   Pixel   系統自帶的錄音   App   進行了   Gemini   的适配，即使沒有網絡連接，也能自動根據錄制的對話、采訪、演示等内容生成   AI   摘要。

除了系統自帶   App，Gemini Nano   的能力還被整合進   Android   系統中，第三方應用的開發者也能通過應用适配的方式調用手機自帶的   Gemini   模型能力：例如手機自帶的輸入法能根據适配   Gemini   的聊天   App   中，對方發送給你的文字信息自動為你生成合适的快捷回復。

Google 研發人員同時提到未來還有将   Gemini   登陸其他   Android   智能手機的計劃，但這部分适配工作涉及到手機硬體的算力适配，因此目前暫時只有   Pixel 8 Pro   是   Gemini   的适配機型。

至于不少人關心的問題：Gemini   能完全超越   GPT 4.0   嗎？記者現場也詢問了   Google DeepMind   研發團隊，雖然 Google   并未正面回應這個提問，但重新強調了   Gemini Ultra   在   MMLU   中獲得的評分相比   GPT-4   更高，也是目前唯一超越人類專家測試結果的   AI   模型。

新硬體，新架構

每次提到   Google   在生成式   AI   領網域的硬體技術，往往少不了介紹   TPU（張量處理單元）的内容：這是   Google   專為開發神經網絡機器學習的專用硬體，從   2015   年發布   TPU v1，迄今為止已經迭代了五個大版本。目前現階段   Google   展示的   Gemini 1.0，就是基于   Google   數據中心的   TPU v4   和   TPU v5e   大規模陣列訓練而來。

這些   TPU   陣列不僅用于訓練   Gemini，它們也已經應用在   Gmail、YouTube、Google Play   等   Google   生态應用中有近十年的歷史。同時也從   2018   年開始開放給第三方客户使用。也有不少人工智能初創公司選擇其作為訓練大模型的硬體基石。Google   同時也提到在   TPU   上，Gemini   的運行速度也明顯優于早期體積較小的模型。

如今   AI   模型參數仍然在呈指數級增長   ——   頂級的   AI   大模型已經擁有數千億甚至是萬億級參數，即使是最頂級的   GPU   配置搭配不差錢地堆砌   GPU   數量，訓練出如   GPT-4   這樣的大模型也需要長達數月以上。可以説高性價比的高算力平台，是目前行業内最迫切的需求。因此适用于下一代   AI   訓練的硬體架構其實也已經呼之欲出：在發布   Gemini 1.0   的同時，Google   同時向外界展示了最新的   TPU v5p   系列。

Google 數據中心内的   TPU v5p  ｜Google Blog

比起   Gemini   訓練的「底座」、同時也是目前應用主力的   TPU v4   與   v5e，v5p   進一步增強了可拓展性，同時為了應對復雜模型的推理訓練與調整需求，設計了新的硬體架構，可以根據性能需求靈活部署，每個   Pod   計算單元中的芯片數量加倍，由共計   8960   顆芯片互聯構成。浮點運算能力相比   v4   提升了兩倍，訓練速度相比   v4   能提升   2.8   倍以上。

随着   TPU v5p   一并推出的還有代号為「AI Hypercomputer」的超級計算機架構：據   Google   介紹，這是一個經過優化的技術系統，可以與   Google Cloud   計算中心的硬體協同工作，支持現代   AI   模型開發的工作負載。

AlphaCode 2：全新代碼生成工具

AlphaCode 是   Google   在兩年前發布的一款   AI   代碼生成系統，彼時誕生于生成式   AI   尚未掀起巨浪，代碼輔助類   AI   機器人仍然占據主流視野的時代，今天   Google   在   Gemini   的基礎上發布了   AlphaCode 2。

第一代   Gemini   可以理解、解釋和生成目前世界上最流行的編程語言（如   Python、Java、C++   和   Go）的代碼。在此基礎上的   AlphaCode 2，同樣擅長解決那些不僅需要編碼能力而且也需要復雜數學和理論計算機科學知識的競賽性編程問題。

與最初的   AlphaCode   在同一個平台上進行評估時，AlphaCode 2   表現出了巨大的改進。它解決的問題數量幾乎是 AlphaCode   的兩倍，性能比   AlphaCode   高出将近   50%。當然這些暫時還都只是演示内容，雖然第一代   AlphaCode   實際上從未發布過，但   DeepMind   實際上已經透露了這款產品未來投向市場的可能。

發布時間線

最後是   Gemini   的開放時間，三種不同模型尺寸的   Gemini   在具體開放使用時間、使用場景上都不盡相同：其中   Gemini Pro   将會最先落地，在   12   月   13   日，用户就能以   Bard with Gemini Pro   的形式體驗。Google CEO   皮查伊更是表示 Gemini   會是   Bard   的一次全面更新，多模态能力将賦予   Bard   輸入輸出影像、音頻視頻内容的能力。

更新後的新版   Bard   将在   170   多個國家 / 地區提供基于   Gemini Pro   的英文服務，目前   Gemini Pro   版本的尚不支持更多語言，Google   表示更多的語言支持正在開發中。同時目前開放的版本中用户暫時只能以文字指令的方式體驗   Gemini，Google   同時也表示會在「未來幾個月内」允許用户使用音頻與影像互動能力。

而   Gemini Nano   除了登陸   Pixel 8 Pro   手機上之外，從即日起也将開放給所有   Android 14   開發者，開發者可以以 AICore   的形式，在手機系統中調用   Gemini   的能力，用在自己的   App   中嘗試   AI   功能。

至于綜合能力已經超過   GPT-4   的   Gemini Ultra，則到明年年初才能逐步開放測試，首先将會開放給部分客户以及開發者用于早期實驗反饋，後續普通用户将會以   Bard   的下一代更新迭代版本   —— Bard Advanced   的形式，體驗到   Gemini   模型的全部能力。