如果你是一家公司的CEO，當你聽說自家產(chǎn)品被對手碾壓，你會作何感想？

最近OpenAICEO山姆·阿爾特曼（SamAltman）就陷入這樣的困境，刺激他的是谷歌。阿爾特曼說：“谷歌Gemini正在吞噬世界，它的性能是GPT-4的5倍。”

咨詢公司SemiAnalysis認為，因為擁有更強計算力，谷歌GeminiAI模型似乎已經(jīng)做好了爆打OpenAI模型的準備。

谷歌供應商提供的數(shù)據(jù)顯示，因為谷歌獲得大量頂級芯片，如果用性能指標衡量（主要是FLOPS），谷歌模型遠超GPT-4。

谷歌Gemini究竟是何物？

Gemini是谷歌開發(fā)的下一代多模態(tài)AI模型，由谷歌旗下DeepMind開發(fā)，預計將于2023年年末推出。作為谷歌的傾力之作，它的直接對手是OpenAIGPT-4。

Gemini的對手是ChatGPT-4企業(yè)平臺，算力相當于ChatGPT-4的5倍，它是用谷歌最先進的TPUv5芯片訓練的，能夠讓16384個芯片同時工作。

阿爾特曼暗示SemiAnalysis拿到了谷歌內部數(shù)據(jù)，暗指谷歌借SemiAnalysis之手推銷自家產(chǎn)品。但很快SemiAnalysis就給予回擊，它說數(shù)據(jù)來自谷歌供應商，不是谷歌提供的。連谷歌CEOSundarPichai也站出來反駁說：“數(shù)據(jù)來自谷歌供應商，圖表不是我們制作的。”

高管們的爭論不是重點，重點在于：如果擁有更多的先進芯片，是不是意味著模型會更好？焦點變成了“GPU富人”和“GPU窮人”之爭。

一位網(wǎng)友留言稱：“我希望有人能擊敗OpenAI，快一點擊敗。但不得不說，Gemini以5倍性能擊敗GPT-4會讓人認為它比GPT-4好上4倍。其實不是的，它只是計算力相當于GPT-4的4倍，并不代表質量。”

另有一人稱：“計算力并不是唯一資源，還要考慮訓練流程，數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)質量。只有當谷歌向我們演示，證明Gemini比GPT-4更好，我才會信服。”

谷歌的AI實力不容小覷

在消費者的印象中，OpenAIChatGPT是生成式AI領域的老大哥，但實際上已經(jīng)很多重量級對手參與游戲，比如Meta開發(fā)的Llama2。2022年可以說是ChatGPT的爆發(fā)之年，今年有了更大變化，畢竟Gemini定在年末推出，2024年會更加有趣。

很快谷歌就會推出第五代TPU，它提前展示了TPUv5e，這款芯片針對AI、大語言模形作了優(yōu)化。谷歌正在打造由256塊TPUv5e芯片組成的“超級電腦”，通過彼此連接解決復雜計算難題。

谷歌還展示了一些AI工具，主要瞄準企業(yè)應用。比如“DuetAIinWorkspace”，它可以幫用戶起草郵件、制作文檔、在谷歌App內生成定制圖形。

不只如此，谷歌還宣布了下一代文本模型PaLM，它可以幫助用戶處理法律摘要和圖書內容。還有SynthID工具，它可以生成帶水印的AI圖像，水印在視覺上很難被發(fā)現(xiàn)。

面向企業(yè)客戶的AI工具交費才能使用，每用戶每月收費30美元。未來谷歌會針對細分客戶推出相應產(chǎn)品，比如向小企業(yè)、中型企業(yè)及消費型客戶提供他們需要的AI產(chǎn)品。

為了增強自身實力，谷歌與Meta、Anthropic等企業(yè)合作，將伙伴的AI模型引入到谷歌云。谷歌云客戶可以使用MetaLlama2LLM，也可以使用Anthropic開發(fā)的Claude2聊天機器人。谷歌還與Nvidia加深合作，雙方將努力為大AI模型構建更強的計算力。

OpenAI的ChatGPT并不完美

谷歌能否戰(zhàn)勝OpenAI呢？當然有機會，因為OpenAIChatGPT并不完美，它有一個重要缺陷：難以處理復雜數(shù)學問題。谷歌如果能解決這個問題，就可以占據(jù)優(yōu)勢。

不只是OpenAI存在這樣的問題，大多大語言模型在數(shù)學方面表現(xiàn)都很糟糕。斯坦福、加州大學伯克利分校最近發(fā)布論文指出，LLM如果只是執(zhí)行簡單的數(shù)學計算，表現(xiàn)還可以，水平相當于高中生，即使如此，有時ChatGPT也會感到困惑。

這說明什么？說明LLM可能只是閱讀了互聯(lián)網(wǎng)上已經(jīng)存的數(shù)學計算內容，當LLM需要處理更復雜、更龐大的數(shù)學問題時，它就有點捉襟見肘了。在數(shù)學計算領域，OpenAI就像一個小孩，靠死記硬背處理簡單運算，從長遠看這種模式是行不通的。

還有更糟糕的，ChatGPT和LLM模型處理數(shù)學問題時的能力沒有隨著時間不斷提升，反而在下降，就連一些基本數(shù)學問題有時也會算錯。

為什么會這樣？主要是因為受到“AIDrift”現(xiàn)象的干擾，簡單來說就是復雜AI模型的一部分對另一部分產(chǎn)能了負面影響。

什么原因導致的？沒有人知道。谷歌想解決這一難題，它提出所謂的“情境內學習”概念，將學習流程分成很多步驟，一步一步有系統(tǒng)地引導模型學習，而不是一開始就將所有指令拋給學習者，將它淹沒。

很明顯，在AI領域，谷歌已經(jīng)成為OpenAI、微軟的戰(zhàn)略競爭對手。有了新工具，有了新合作伙伴，谷歌正在努力奪回AI王座。