Google孤注一掷，投入数亿美元，新模型将超越GPT-4，加入AlphaGo技术
作者： Founder Park 来源： [Founder Park](https://mp.weixin.qq.com/s/qK88QiC8GqBwMdEFHhm52Q)
在 Demis Hassabis 的理解里，更好的大模型不仅要精通语言文本，还要帮助人类执行任务、解决问题。
Google 在 4 月将 DeepMind 和 Google Brain 合并，随后 I/O 大会上预告了这个团队正在全力打造的大模型 Gemini （双子）。
Gemini 是 Google 寄予厚望的模型，一个 foundation model，不仅要完成 PaLM 追赶 GPT-4 的使命，还要重新确立 Google 在 AI 领域的领先地位。
新团队 Google DeepMind 的 CEO Demis Hassabis 很自信，他拥有全世界最好的 AI 团队，至少曾经是最好的。「如果你看看我们在 AI 领域的进展，我认为 80% - 90% 的创新来源于这两支（Brain & DeepMind）团队。 」
他刚刚向 WIRED 透露了更多有关 Gemini 的信息。
双子模型
多模态、规划、执行
Gemini 依然是一个 LLM（大语言模型），基于文本/语言，和 GPT-4 一样。
但不同的是，Google 会将 AlphaGo 背后探索的技术与 LLM 结合起来，赋予系统新的能力，比如规划或者解决问题等。
「抽象来看，你可以认为 Gemini 将 AlphaGo 类系统的一些优势，与大模型令人惊叹的语言能力结合起来。我们还有一些非常有趣的创新。」
他指的是 Alpha 系列不断探索的强化学习，以及一种被称为「树搜索」（tree search）的方法，用于探索和记忆棋盘上可能的动作。
Hassabis 认为语言模型的下一个巨大飞跃，会涉及它们在互联网和计算机上执行更多的任务。
在之前的 I/O 大会上，Google 提到，Gemini 从一开始就是以多模态 和高效集成工具、AP I ** 为目标打造的，为的是用内存** 和规划能力 支持未来的创新。「虽然还在早期，但我们已经看到之前模型中从未见过的令人印象深刻的多模态能力。 」
Gemini 还在开发过程中，还需要几个月时间，可能会耗费数千万乃至数亿美元的成本。 相比之下，Sam Altman 曾提到，GPT-4 的成本超过 1 亿美元。
经过微调和严格的安全测试后，Gemini 将会像 PaLM 2 一样，提供不同大小和特定功能的模型。
此前有传言称，Gemini 将拥有超过万亿的参数，并且训练过程中使用了数万颗 Google TPU 进行训练。
垂直专家
专 注强化学习的Alpha系列
一直以来，相比 OpenAI 的「通用」路径，DeepMind 相对更专注于垂直领域，多年来屡屡取得惊人的成果。
2016 年石破天惊的 AlphaGo ，无需介绍，它点燃了深度学习和第一轮 AI 产业热潮。
2017 年 AlphaGo Zero 在没有使用人类数据的前提下，迅速超越 AlphaGo/Master 的水平。
在游戏的路径上，2019 年 AlphaStar 在策略类游戏《星际争霸 2》中以 10：0 战胜人类职业选手。
生物医疗领域，2018 年，AlphaFold 成功预测 43 种蛋白质中 25 种最准确的结构，赢得 13 次蛋白质结构预测关键评估。
2020 年，AlphaFold 的预测达到了与实验室技术相当的准确度分数，评委称它「基本解决」了蛋白质折叠问题。
代码，今年 6 月初，在《自然》上发布 AlphaDev ，把排序理解为「单人汇编游戏」，用强化学习观察和生成算法，进而发现了一个新的排序算法，「可能彻底改变计算机科学的效率和效果」。
机器人，6 月 20 日，发布 RoboCat ，一个能自我改进的机器人 agent，基于多模态模型 Gato，只要 100 次演示，机械臂就能学会新任务。只花了几个小时就学会操作不同的机械臂，执行更加复杂的任务，「学习速度远超其他先进模型」。
报道 Hassabis 爆料的 WIRED 提到，Google DeepMind 团队会尝试利用其 AI 在其他领域的成果来强化 LLM 的技术 。
以上这些覆盖游戏（策略）、生物、代码和机器人等领域的研究，体现出 DeepMind 更倾向于「接近人类经验学习能力」的 AI 路径，这种能力与当下「大力出奇迹」依靠参数量获取能力的 LLM 或许能形成互补。
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