在美国当地时间周三,谷歌推出了Gemini(双子星)1.0版本,成为当前最为强大的AI大模型。这次发布虽然按照谷歌预期进行,但在业界却显得突然。仅在一周前,有报告称谷歌原计划在本周发布Gemini,却因发现人工智能在处理非英语查询上存在可靠性问题而推迟至2024年1月。然而,如期上线的Gemini 1.0版本,成为迄今为止最灵活的多模态AI大模型。
谷歌表示Gemini 1.0版本包括三个细分版本:Gemini Ultra,适用于高度复杂的任务;Gemini Pro,可扩展至各种任务的Gemini模型;以及Gemini Nano,专为端侧设备设计的高效版本。这标志着Gemini成为了多模态模型的巅峰之作,处理文本、代码、音频、图像和视频等不同类型信息的效率和丝滑度无可比拟。
在基础设施方面,谷歌采用了自家研发的Tensor处理单元(TPU)v4和v5e对Gemini 1.0进行训练。与此同时,谷歌还发布了Cloud TPU v5p,被宣称为迄今为止最强大、最高效、最可扩展的TPU系统,专为训练尖端人工智能模型而设计。Gemini 1.0的训练算力规模是GPT-4的5倍,表现为性能怪兽。
Gemini 1.0在广泛的基准测试中取得了令人瞩目的成绩,特别是在MMLU和MMMU测试中。Gemini Ultra在MMLU测试中的得分率达到90.0%,首次超越了人类专家。而在MMMU测试中,Gemini Ultra也获得了59.4%的SOTA分数,展现出在更复杂推理任务中的潜力。
然而,随着Gemini的发布,对于AI大模型的安全和责任性问题也备受关注。谷歌在发布报告中强调了对Gemini进行的全面安全评估,包括对偏见和数据毒性的测试。但整个行业对于AI大模型安全风险的考虑仍包括训练数据、模型本身和使用场景等多个方向,其中很多问题尚处于未知状态。
Gemini的发布标志着全球AI大模型进入原生多模态时代,模型性能和数据融合能力得到显著提升。尽管Gemini在各项性能测试中表现卓越,但与之伴随的安全问题仍需不断完善。新一轮AI大模型的竞赛已经开始,而安全与发展的博弈将持续成为业界关注的焦点。
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