谷歌造出了比人还牛的AI大模型？

今天凌晨，谷歌发布了全新的大模型——双子星，号称在多方面超过 GPT4.0 ，起初，我是不在意的，毕竟几乎每个大模型都曾声称“超过”GPT4.0，但用起来，一个能打的都没有。

但看完Gemini的演示，人直接傻掉了，这种震撼不亚于第一次看到ChatGPT和人类交流，黑猩猩第一次把骨头扔上天，哆啦A梦给大雄掏出任意门。

演示刚开始，测试人员就和Gemini玩起了“街头杂耍”，将一个纸球放进三个杯子里，然后不停的变换，最终，让Gemini猜纸球在哪个杯子里，不出意外， 它猜对了 。

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AI第一次的真·多模态

在这过程中，Gemini仅靠视频画面，不仅识别出游戏，还把自己代入了参与者的角色，并且还猜对了答案。这种 多模态 的输入能力，在之前是从来没有过的！

当然，这还不算完，演示人员还展示了一个鸭子从简笔画到上色的过程，其中的每一步，Gemini不仅准确识别，甚至还说出“蓝色鸭子不常见，建议使用黄色等常见颜色”。整个过程，都在 下面的视频中展示 出来了 ，大家点开看看，保证大受震撼。

在人类把蓝色橡皮鸭子拿出来后，Gemini也做出幽默的反应，并且识别出它的材质和作用，最后，Gemini甚至还纠正了测试者普通话“鸭子”的 发音 ，这一波，可谓是把Gemini多模态能力的秀到爆炸。

当然，不止如此，如果各位老爷继续看完这个视频，会发现像 猜拳 ， 识别物品 ， 识别电影镜头 ，这些对于AI来讲，都已经不是难题了。

那么，Gemini的这种 多模态能力 是为何如此突出的呢？为什么像GPT4.0这样的大模型做不到如此“丝滑”？

我们先来看看目前的AI是如何实现多模态的。在训练 文本模型 的时候，只灌输书籍，文章类的文本数据，训练 图像模型 的时候，训练数据就变为了各式各样的图片，视频，音频等模型，也是如此。

因此，不同模态的模型之间是有一定 隔阂 的，拿B站的视频AI总结来说，声音模型先把视频的声音转成文字，然后再转给处理文字的模型，最终成为了文字版的总结。

换句话讲，目前的多模态模型，并不能像人一样去理解视频。但Gemini完全不一样，它是 原生的多模态模型 。从训练初始，Gemini一直被投喂的数据， 就是文本+语音+图片+视频 。也就是说，Gemini可以像人类一样理解看到的内容，数据不需要在多个模型之间来回流转，一个模型就搞定了一切。

根据演示，Gemini可以很好的将各种模态下的信息，整合到一起进行推理，除了前面视频中额演示外，谷歌还放出很多演示视频，再说两个令人深刻的吧。

第一个是人类要求Gemini根据这个树的图片，生成无损放大的矢量图，Gemini照猫画虎做出来了。紧接着的要求就 变态 了，要求用HTMl和JavaScript编程语言，生成这个树。结果还真被Gemini搞出来了。从这两点可以看出，Gemini的多模态输出能力也很强悍。

第二个就是关于解答数学和物理题目的。放几张学生 潦草 的作业上去，Gemini都可以判断出答案的正确与否，并且根据错误的地方，给出正确的推导过程，看来，数学和物理都是手拿把掐。

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Gemini性能超越GPT4.0？

之所以在数学和物理上有这么强的能力，和Gemini超强的性能分不开。除了多模态的识别，Gemini在常识，推理上也创造了很多记录，从结果图标上看， 它几乎超越了目前最强模型GPT4.0 。

根据谷歌的技术文档显示，Gemini在32个AI模型评测中都拔得了头筹。更令人意外的是，它还达成了MMLU中首次超过人类专家的成就，成为 第一个 完成此壮举的AI。

MMLU全称是测量大模型多任务下的语言理解能力。读起来挺拗口，其实很好理解，这个就像对于大模型的 中考 ，里面包含了基础数学，历史，法律等共57个方面的题目，难度从高中到大学不等。

在MMLU出来后，人类各方面的专家做过测试，平均下来正确率为 89.8% ，所以MMLU的作者就把这个89.8%作为一个标准，谁家AI能超过它，那你就比人类还牛了。

其中的题目是啥样的呢？我们把这些题目下载过来，简单看了看，发现含金量还是有的，比如在“会计”项目中，题目大多是这样的：

你花98,000美元买了一辆豪华轿车，并计划以每小时245美元的价格出租用于婚礼、典礼和派对。如果你估计这辆车平均每天被租用2小时，每天的成本约为50美元，那么如果你全年无休地工作，即包括任何节日和周末在内，你投资的预估年收益是多少？

不知道各位会不会算，反正办公室的同事们还是费了点功夫的。法律部分的题目如下：

一地方法律规定："任何人在知道或应该知道自己正在被警察逮捕时，有责任不使用武力或任何武器抵抗逮捕"。违反该法律规定将受到罚款和/或监禁。一天早晨，该地方 发生了一起银行抢劫案。当天下午，一名警官逮捕了一名他认为涉及犯罪的嫌疑人。然而，警官和嫌疑人对接下来发生的事情的描述不一致。据警官称，嫌疑人在被捕后抵抗逮捕，并用拳头打了警官的嘴。警官一时愣住后，拔出警棍并用其击打嫌疑人的头部。另一方面，嫌疑人声称，在他被逮捕后，他辱骂了警察，随后警官开始用警棍打他。为了避免再次被打，嫌疑人用拳头击倒了警官。嫌疑人被指控为袭击罪。嫌疑人应该被判定为：

A:如果逮捕是非法的，没有合理的理由，并且陪审团相信嫌疑人的陈述，那么嫌疑人应被判定为无罪

B:如果逮捕是合法的，并且陪审团相信嫌疑人的陈述，那么嫌疑人应被判定为无罪

C:如果逮捕是合法的，无论陪审团相信哪一方的陈述，嫌疑人应被判定为有罪

D:如果逮捕是合法的，并且陪审团相信嫌疑人的陈述，那么嫌疑人应被判定为无罪

说实话，看完题干，不少同事都已经放弃了。MMLU中共有15908道题目，这里就随便放出上面两道给大家看看强度。Gemini在这个测试中，准确率达到了90.04%，略微超过了人类专家，也超过了准确率为 86.4% 的GPT4.0。

MMLU是2年前左右创建的，当时主要测试的还都是纯文本的理解能力，所以在这个测试中，并没有多模态的测试。因此对目前的大模型们来说，这个难度只能算是中考。

MMMU才是真正的 高考 ，在这个测试中，不仅难度全面升级到大学水平。还加入了许多图片和图标， 考察模型的多模态能力 。这里也给大家放出一个，感受下：

题干 翻译如下 ：图1中的数据是通过在高速公路上进行延时摄影获得的。使用回归分析将这些数据拟合到格林希尔兹模型，并确定阻塞密度。

说实话，虽然翻译过来每一个字都明白，但是合在一起，没有相关的专业知识背景，基本上不明白它的题干是什么。现在，再给大家感受下相对简单的题目：

两枚硬币在转盘上旋转，硬币B离轴心的距离是硬币A的两倍：

A：A的速度是B的两倍

B：A的速度和B相等

C：A的速度是B的一半

这个题目应该还算简单，正确答案是C，如果你答错了，没事，GPT-4V答对了。前面的那道题正确答案是B，如果你答错了，没事，GPT-4V也答错了。

在MMMU的测试中，地表最强模型GPT-4V的正确率为 56.8% ，Gemini为 59.4% ，以微小的优势，成为了目前MMMU测试中，正确率最高的模型。

当然，除了MMLU和MMMU，Gemini在像数学，推理，语音识别，图像识别，视频识别等测试中也都超过了GPT4。

但是！谷歌的这些成绩，是在使用了 思维链 的情况下，在 32次 测试中选择一次最高分取得的，而GPT4则是在正常的情况下测试了 5次 ，取得最高分。

思维链就像旁边有一位指导老师一样，帮助进行一些解释。比如你不认识上面题干中的东西，老师就会做一些辅导：你可以把硬币理解成一个物体，它和题目并没有直接关系；不理解速度的含义，就会告诉AI，速度就是一个物体移动的快慢。

所以Gemini在MMLU的成绩多少有些不光彩，不过MMMU的测试，两者都是在条件几乎相同的情况下完成的。

总而言之，从性能测试上看，这次Gemini能不能超越GPT4不好说，但平起平坐应该问题不大。不过最有意思的是谷歌在训练Gemini所用的硬件——谷歌自己研究的T PU芯片，而不是老黄的GPU。

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谷歌：AI全链路自产自销

在介绍完Gemini后，最新一代的谷歌TPU计算系统——Cloud TPU v5p也登场了。TPU是谷歌用来专门计算AI的芯片，它对于张量计算有着优化，并且针对自己的TensonFlow框架有着非常好的支持。

换成人话讲，就是谷歌自己发明了一种芯片，对于自己的AI开发框架有着特殊的调优，在训练Gemini的过程中，全部使用的都是TPU，老黄的GPU靠边去。

看来，目前谷歌在AI训练上，已经形成了自产自销的的链条，相比OpenAI的只做软件，谷歌这一步，算是了。

这次Gemini共发布了 三个版本 ，上面的测试都是在超大杯——Gemini Ultra版本中测得的，Ultra也是Gemini的完全体，用来应付一些极其复杂的任务，目前只针对一些机构和专业人员开放。预计明年年初，会对所有的机构和专业人员开放。

Pro版本针对的就是普通的用户了，它性能和Ultra版相比还差点，根据官方文档来看，Pro版本的水平略强于GPT3.5。目前它已经部署在自家的聊天AI——Bard上，但是明年年初才开放多模态的能力，并且同时还将开放采用Ultra版本的Bard Advanced，到时候大家就可以拍视频问AI了。

Nano则是运行手机等移动设备上的端侧AI，谷歌宣布最先运行Gemini Nano是自家的Pixel 8 Pro手机。

AGI还有多远

前两天是ChatGPT问世一周年，不少同事都在朋友圈晒了截图。在这一年时间中，AI进步的不说肉眼可见，但也绝对是神速了。

从GPT3到3.5再到4.0，对于纯文本的理解上，AI目前已经完全可用，甚至在很多方面超越人类了。而今天谷歌Gemini的发布，昭示了AI下一步——多模态，也在向我们无限靠近。

并且这也预告着，明年大模型互卷的方向将从理解和推理能力转到多模态中，预计明年这个时候，我们已经可以通过声音，图片和视频和AI交流了。

拉回到现实中，几年前，谷歌利用AlphaGo击败了李世石，今天它带着Gemini杀了回来，看来明年的AI大战一定会非常精彩。

像贾维斯一样的通用人工智能，是所有AI参与者追求的目标，现在它已经可以看，听，说了。那么离AI帮助人类做出决策还有多远呢？到时候，我一定要体验下真正的AI女友是什么样的。我们一起期待吧。

酷玩实验室整理编辑