Google DeepMind公布其迄今最強大的人工智慧產品 Gemini
(SeaPRwire) – Google DeepMind 已經推出了其預期已久的人工智慧聊天機器人系列 Gemini,這將與競爭。
根據 Google 的說法,其最大和最強大的新模型 Gemini Ultra 在文字、圖像、編碼和推理等多種文本任務方面都超越了 OpenAI 最強大的模型 GPT-4。Gemini Ultra 將通過一個新的 AI 聊天功能 Bard Advanced 提供,該公司表示,從明年初開始提供。目前正在進行「信任和安全性檢查,包括由可信外部方進行的紅隊測試」,根據公告。
Google DeepMind 也宣佈推出 Gemini Pro,目前通過 Google 的提供給公眾,以及體積更小的 Gemini Nano,將在 Google 的 Pixel 8 Pro 智慧型手機上運行。所有三個模型都可以處理文字、圖像、音頻和視頻,並生成文字和圖像輸出。
Google 將開始將 Gemini 模型集成到其他產品和服務中,如互聯網搜索和廣告。從 12 月 13 日起,開發人員將能通過 API 獲取 Gemini Pro,Android 開發人員將能夠使用 Gemini Nano 構建。
這次推出將使 Gemini 系列與 OpenAI、Anthropic、Inflection、Meta 和 等對手展開競爭。
DeepMind 於 2010 年由 Demis Hassabis、Shane Legg 和 Mustafa Suleyman 創立。2014 年,Google 用 4 億美元收購了這家 AI 實驗室,2023 年 4 月,DeepMind 與 Google 的頂級 AI 研究團隊 Google Brain 合併成為 Google DeepMind,Hassabis 領導。
收購後一年,DeepMind 的創始人開始談判,試圖從新母公司獲得更大的獨立性。2017 年,DeepMind 創始人據報尋求從 Google 分離,但未能成功。2020 年,創始人據報尋求一個新的法律結構,以確保強大的 AI 不受單一企業控制,甚至聘請外部律師幫助起草結構,但根據《華爾街日報》報導,建議的結構對 Alphabet 來說沒有經濟意義。
Google 和 Google DeepMind 在過去十年裡負責許多最重要的 AI 突破,包括通過 AlphaGo 棋壇高手圍棋、發明驅動今天聊天機器人的 Transformer 架構,以及使用 AlphaFold 解決蛋白質摺疊問題。
但這家科技巨頭在 AI 聊天機器人時代落後於 OpenAI 和 Anthropic 等競爭對手。2021 年的一份報告表明,DeepMind 早在 2020 年 12 月就開發了一個名為 Gopher 的聊天機器人。Google DeepMind 首席運營官 Lila Ibrahim 對 TIME 表示,DeepMind 決定不發布 Gopher,因為它常常給出事實上不正確的回應——這在行業中被稱為「幻覺」的傾向。在 DeepMind 與 Google Brain 合併之前,一個代號為 Goodall 的 DeepMind 項目正在開發一個 ChatGPT 競爭對手,儘管根據 The Information 在 8 月報導,這被放棄以便專注於 Gemini。
Google 在 2023 年 2 月推出了自己的聊天機器人 Bard,但母公司 Alphabet 的股價在分析師判斷它不如競爭對手後下跌。5 月它發布了 PaLM 2,這是 Bard 的改進版本,但根據分析師的評價不如 GPT-4。
雖然 Google 在推出面向消費者的 AI 產品方面速度較慢,但其最大競爭對手 Microsoft 一直在關注。Microsoft 與 OpenAI 的合作使其可以優先獲取 OpenAI 的 AI 模型。在軟體巨頭宣佈將 OpenAI 的模型整合到 Bing 搜索引擎後,CEO Satya Nadella 在接受 The Verge 采訪時表示,他認為 AI 可以幫助公司挑戰 Google 在互聯網搜索方面的主導地位,並期望 Google 會有反應。他說:「我想讓人知道,我讓他們跳舞了。」(分析機構資料顯示,Google 在搜索方面仍保持主導地位,儘管一位 Microsoft 高管在 8 月接受《華爾街日報》採訪時否認了這一點。)
Google DeepMind 表示,在公告中它將 Gemini Ultra 與一系列競爭對手模型進行比較——OpenAI 的 GPT-4、Anthropic 的 Constitutional AI、Inflection 的 Inflection-2、Meta 的 Llama 2 和 的 Grok 1——發現在專業和學術多項選擇題以及 Python 編碼等測試中,大型語言模型的表現都優於這些對手。
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