丢出一枚“延迟发布”烟雾弹后，谷歌出其不意，在深夜憋了个大的，于当地时间12月6日提前发布了自研大模型Gemini——ChatGPT的最有力竞争对手。

　　其中，Gemini Ultra主要是为数据中心和企业应用设计，以其强大的原生多模态性能，再次引发了大家对通用的想象。

　　OpenAI当下最强大的大模型GPT 4也号称多模态模型，它是怎么实现的呢？不是直接训练一个多模态模型，OpenAI先分别训练了纯文本、纯视觉和纯音频模型，然后将他们拼接在一起。

　　而谷歌从一开始就建立了一个“多感官”模型，给其“投喂”多模态数据（包括文字、音频、图片、视频、PDF文件等）进行训练。随后，研究人员又用额外的多模态数据进行了微调，进一步提升了模型的有效性。

　　基于此，谷歌称其多模态为原生多模态（natively multimodal），可以“无缝”理解、操作和组合不同类型的信息，拥有了强大的交互能力。

　　据谷歌介绍，从自然图像、音频、视频理解到数学推理，Gemini Ultra在32个常用的学术基准的30个上领先GPT 4。而在MMLU（大规模多任务语言理解）测试中，Gemini Ultra以90.0%的高分，成为第一个超过人类专家的模型。

　　MMLU测试包括数学、物理、历史、法律、医学和伦理等57个学科，旨在考察世界知识和解决问题的能力。

　　通用（AGI）是具备与人类同等智能、或超越人类的人工智能，实现通用人工智能是AI领域的终极目标。这样的AI可以实现自我学习、自我改进、自我调整，进而解决任何问题而不需要人为干预，拥有多模态能力是前提条件。

　　谷歌DeepMind已经在研究如何将Gemini与技术结合起来，与世界进行物理交互。据Wired报道，DeepMind首席执行官、Gemini团队代表德米斯哈萨比斯（Demis Hassabis）表示，真正的多模态需要包括触摸和触觉反馈，将这类多模态模型应用于技术能催生很多可能性，“随着时间的推移，Gemini的多模态能力将提升，其将获得更多的感官，包括触觉，我们正在对此进行深入探索。”

　　这意味着，Gemini可以真正用人类的方式理解周围的世界，接收各种类型的数据，包括文字、代码、音频、图像、视频，并给出同样多样化的响应，包括操纵机械臂给出动作回应，人类离通用人工智能更近了一步。

　　谷歌表示，Gemini还是他们迄今为止最灵活的模型，能够高效地运行在和移动设备等多类型平台上。

　　端侧运行任务交给了Gemini Nano。Gemini Nano是通过对其他模型蒸馏得来的4位模型，号称用于端侧设备最高效的模型，可以在安卓设备上本地离线 Pro的用户马上就能体验到。Gemini Nano有两种型号，Nano-1（18亿参数）和Nano-2（32.5亿参数）——分别针对低内存和高内存设备。

　　Pixel 8 Pro在录音机应用中使用Gemini Nano来总结会议音频，即使没有网络连接也可以实现

　　谷歌表示，得益于Gemini Nano，AI可以在更多样的设备、平台上运行，每个人都可以贴近AI。

　　Gemini特别擅长对数学和物理等复杂学科的问题进行推理。举个例子，一位老师给出了一个物理问题“计算滑雪者在斜坡底部的速度”，一位学生提出了一个解决方案来。利用Gemini的多模态推理能力，该模型能够识别手写内容、理解问题，将问题和解决方案都转换为数学公式，找出出学生在解决问题时出错的具体推理步骤，最后给出问题的正确解决方案。

　　从发布日起，Gemini可开始应用于Bard和Pixel 8 Pro智能手机，在接下来的几个月中，Gemini将陆续出现在谷歌更多的产品和服务中，包括搜索、广告、Chrome、Duet AI等等——

　　Pixel 8 Pro将是第一款运行Gemini Nano的智能手机，该手机于10月4日正式发布，是谷歌最新一代高端旗舰机。安卓开发人员可以通过AI Core使用Gemini Nano进行构建。Android AICore是Android 14中的一项新系统服务，可处理模型管理、运行时、安全功能等，简化用户将AI融入应用程序的工作。

　　而对于“王炸”版本Gemini Ultra，谷歌表示，其目前正处于信任和安全检查阶段，包括由受信任的外部方进行红队检查，并在广泛使用之前使用微调和基于人类反馈的强化学习(RLHF)进一步完善模型。在这个过程中，谷歌会先向部分客户、开发人员、合作伙伴以及安全和责任专家提供Gemini Ultra，供其进行早期实验和反馈，然后在明年初向开发人员和企业客户推出。

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