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Google与DeepMind摒弃前嫌,联手合作赶超ChatGPT

Google

2023-03-31 11:12

谷歌人工智能项目 Google Brain 的软件工程师正在与 DeepMind 的员工合作开发与 OpenAI 竞争的软件。


OpenAI 不仅凭借其人工智能聊天机器人成功超越了谷歌,还意外促成了另一件几乎不可能发生的事情:迫使 Alphabet 旗舰子公司谷歌和人工智能实验室 DeepMind 的两大人工智能研究团队暂时抛开多年恩怨,决定联手赶超 OpenAI。


据知情人士透露,谷歌人工智能项目 Google Brain 的软件工程师正在与 DeepMind 的员工合作开发与 OpenAI 竞争的软件。谷歌此前推出了 Bard 聊天机器人来挑战 OpenAI 的 ChatGPT,却在演示现场意外翻车。此后不久,Alphabet 决定启动名为“双子座”(Gemini)的联合项目。Bard 的发布还受到一位著名谷歌人工智能研究人员辞职的内部影响,他曾就该项目的发展向 Alphabet 首席执行官桑德尔·皮查伊和其他高管发出过警告。


谷歌在 2014 年收购了 DeepMind,但是 DeepMind 和 Google Brain 的关系更多的是竞争对手而不是合作者。两家公司都在竞相改进谷歌的产品和服务,寻求科学突破。但现如今,Alphabet 的两个人工智能实验室都认为 OpenAI 已经超越了自己。此外,初创公司正在挖走他们的关键工程师和研究人员。


OpenAI 在去年 11 月发布了模仿人类答案的聊天机器人 ChatGPT,随后迅速蹿红成为有史以来发展最快的应用之一。谷歌自己的聊天机器人 Bard 上周向一些用户开放,但它在某些任务上似乎不如 ChatGPT。


知情人士称,谷歌最资深的人工智能研究主管兼 Google Brain 负责人杰夫·迪恩(Jeff Dean)在双子座项目中担任了技术角色,他编写的代码将帮助谷歌开发一项可与 OpenAI 的 GPT-4 相媲美的技术。这足以看出双子座在 Alphabet 内部的重要性。


这一举措也反映了谷歌在搜索、云等多个部门调整产品路线图,以应对 OpenAI 与微软合作带来的竞争。OpenAI 已经将 ChatGPT 等技术集成到微软产品中,微软为这家初创公司提供资金和计算能力支持。


但是双子座不得不把它作为最后的手段。Alphabet 的两个人工智能实验室很少互相合作,也很少互相共享代码。但知情人士表示,由于双方现在都希望开发与 OpenAI 竞争的机器学习模型,并且都需要大量的计算能力,Alphabet 只能勉强迫使二者合作。


Bard 发布会的意外翻车暴露了谷歌的问题。据知情人士透露,聊天机器人的开发争议如此之大,以至于谷歌著名人工智能工程师雅各布·德夫林(Jacob Devlin)在 1 月份辞职后不久就加入了 OpenAI。德夫林是一篇开创性论文的主要作者,该论文展示了如何训练机器学习模型,以提高它们理解句子组的能力--OpenAI 已经将这一创新纳入其语言模型。


德夫林在向皮查伊、迪安和 Bard 团队的其他高管表达担忧后离开了。Bard 团队获得了 Google Brain 员工的帮助,并使用 OpenAI 的 ChatGPT 数据来训练其机器学习模型。具体来说,德夫林认为,Bard 团队似乎过于依赖来自 ShareGPT 的信息。ShareGPT 是人们发布与 ChatGPT 对话相关内容的网站。


一些谷歌员工认为,使用这样的聊天记录会违反 OpenAI 的服务条款,因为后者在其官网上明确指出,禁止使用“输出…来开发与 OpenAI 竞争的模型”。德夫林还告诉高管们,他担心如果一个人过于依赖 ShareGPT 上共享的 ChatGPT 聊天记录,Bard 的回答会与 ChatGPT 的过于相似。知情人士透露,在德夫林表示担忧后,谷歌停止了使用 ChatGPT 数据训练 Bard。截至目前,谷歌及 OpenAI 均对此报道未予置评。


OpenAI 在最近的 AIGC(生成式人工智能)大战中占据了领先地位,但对 Alphabet 的确切商业影响尚不清楚。尽管 ChatGPT 有许多错误,但数百万人已使用它及其背后的技术来快速生成博客帖子、总结会议要点、创建电子表格和完成各种任务。


该产品迄今为止收入甚微,但这种情况可能会改变。在 OpenAI 的帮助下,微软在自己的搜索引擎中集成了类似于 ChatGPT 的功能,希望借此提高自己的搜索市场份额。然而,微软还没有从谷歌手中夺走多少份额。但 OpenAI 似乎开创了一个全新的时代:应用程序已经可以通过自然语言理解用户的提问。


双子座的目标是开发一个大型语言模型(一个可以理解并生成类似人类语言的计算机程序),并将使用多达 1 万亿个参数(这个指标可以用来衡量机器学习模型的计算负载)。据报道,GPT-4 也有大约 1 万亿个参数。谷歌的项目需要使用数万个 TPU。TPU 是谷歌开发的一种微芯片,类似于英伟达的 GPU,非常适合训练大型机器学习模型。然而,双子座可能需要几个月的时间才能产生实际效果。


与此同时,随着谷歌争相将人工智能融入自己的产品,该公司的其他团队也在开发自己的大型语言模型。负责搜索排名的谷歌高管潘杜·纳亚克(Pandu Nayak)一直在开发一种独立的模型,他希望这种模型能够处理特定的搜索请求。谷歌云也在开发自己的模型,出售给云服务客户,类似于 OpenAI 或微软目前提供的产品。


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