最有希望超越GPT-4的模型来了——美国硅谷时间12月6日上午，谷歌CEO劈柴正式宣布，“大杀器”Gemini 1.0，正式上线。

Gemini是一个原生多模态大模型，谷歌在今年5月的I/O大会宣布开始研发后，Gemini的传说不断：将谷歌大脑和DeepMind部门合并，数百人攻坚，几乎耗尽谷歌内部计算资源……如此种种，只为和OpenAI一战。

但一直等到大半年后，OpenAI的GPT-4上线，GPT商店也把硅谷炸了一圈，Gemini才在千呼万唤中面世。

一个月前，英伟达的资深科学家Jim Fan就为Gemini捏了把汗：“人们对谷歌Gemini的期望高得离谱！”

他表示，Meta要惊艳世界的话，只要让Llama 3开源就好了。但谷歌想要重夺当年AlphaGo的辉煌，Gemini不仅要100%达到GPT-4的能力，还要在成本或速度上比GPT-4更好。

这次发布中，Gemini终于揭开了面纱——展现了其文本、图像、视频、音频和代码的五大能力，一口气推出了大中小三个版本，从云上到手机、平板都可以跑。

并且，Gemini还有大量的酷炫用例：AI对一段视频可以做出准确反应，AI能和你玩你画我猜……简单来说，越来越像一位真正的人类助手了。

Gemini 1.0上下文窗口为32k，基于谷歌自家的TPUs v4 和 v5e进行大规模训练。这次，谷歌顺势推出了新的TPU 系统 Cloud TPU v5p，希望为训练AI模型的客户提供支持。

AI圈子里，也是一片相爱相亲的景象。Gemini官宣发布后，甚至不少OpenAI的研究员也都发文祝贺谷歌：

听说读写样样行，多项性能超越GPT-4，有任务首次超越人类

“Gemini，从第一天起就是多模态大模型——跨越文本、 图像、 视频、 音频和代码的无缝推理。”谷歌官网上，这是介绍Gemini的第一句话。

这是Gemini 1.0最重要的特点：一位更强大的“全科选手”。

如果和OpenAI做对比，OpenAI的GPT-3.5一开始是纯文字的大语言模型，到GPT-4才上了视觉等多模态能力，更像是组件的拼装，好比先学了语文，再学数学。

但Gemini从第一天起就设计成原生多模态结构，相当于“所有科目一起学”。这其实也是人类认识世界的方式。这意味着，Gemini可以抽象和理解、操作和组合不同类型的信息，包括文本、代码、音频、图像和视频等等。

一个直观的例子是，在理解图像信息时，Gemini基于图像就可以马上进行理解。但如果是非原生多模态结构模型上，就需要先借助OCR（光学字符识别技术）先“认出来”图里是什么——转成文本，再放到语言模型中进行语义理解。

Gemini可以做到端到端的理解，信息不会在“转录”过程中丢失。正因如此，Gemini的应用实例演示显得尤为丝滑：

演示者一边画画，Gemini一边辨认，认出了刚开始的曲线形状。画出鸭子后，Gemini也能马上识别“鸭子是蓝色的，正在水里游泳”。

Gemini几乎是实时就完成辨别，并且用自然、流利的语音和演示者对话。

在演示者拿出蓝色的橡皮鸭实物后，它甚至还会幽默地打趣：“看来蓝色的鸭子比我想象中更常见。”

在通用的文字聊天场景里，Gemini聪明了不少。在演示视频里，Gemini挺像《Her》里的高级人工智能，可以与人类自如地进行交互。

在一个实例中，演示者向Gemini询问关于女儿生日派对的灵感。Gemini先是询问演示者：“可以告诉我她对什么东西感兴趣吗？”

得到足够的信息后，Gemini自行撰写了PRD（产品需求）文档，并且开始不再以文本形式回复——而是迅速写代码，帮用户定制了一个图文并茂的小组件。上面包含建议的派对主题、活动、食品建议等，让演示者在上面滑动，查看自己最感兴趣的选项。

辨认环境、物体等等场景，Gemini也不在话下。给它一张充满阳光的房间照片，Gemini还可以推理出来这个房间是朝南朝北，甚至告诉你房间里的植物应该要怎么照顾。

之所以能够做到更自然的交互，和Gemini的原生多模态架构密不可分。

Google解释了部分的训练细节。比如，Gemini的团队从一开始就针对不同的模态进行预训练，然后再使用额外的多模态数据对其进行微调，以进一步提升其能力。

在性能上，Gemini相当强悍。Google放出了一系列测试结果，从自然图像、音频和视频理解到数学推理，在大型语言模型 (LLM) 研发中使用的32个广泛使用的学术基准上，Gemini Ultra的性能在30项上都超过了当前最先进的模型。

更惊人的是，在MMLU（大规模多任务语言理解）任务上，Gemini Ultra 的得分高达90.0%，是首个超越人类专家的模型。MMLU是测试AI模型知识和问题解决能力的最主流测试，结合数学、物理、历史、法律、医学和伦理学等57个科目的问题。

编程，则是大模型衡量能力的重要维度。基于Gemini，谷歌本次还推出了更先进的编程系统AlphaCode 2，它能理解、解释并生成 Python、Java、C++ 和 Go 等编程语言的高质量代码，还擅长解决一些超出编程范围、涉及复杂数学和理论计算机科学的编程竞赛问题。

比如，和上一代产品AlphaCode相比，AlphaCode 2解决的问题数量几乎是原来的两倍，其表现优于85%的竞赛参与者，AlphaCode的这一比例接近50%。如果程序员通过为代码示例定义某些属性来与AlphaCode 2协作，它的性能还会更好。

“这是我们目前规模最大，性能最强的大模型，Gemini可以像我们一样，理解我们周围的世界。”谷歌DeepMind CEO Demis Hassabis表示。

这次发布，谷歌一口气提供了Gemini的三个尺寸模型：Ultra、Pro和Nano，分别对其进行了优化：

Ultra是性能最强的模型，适用于高度复杂的任务，在云上运作；

Pro是可扩展各种任务的最佳通用模型；

Nano是针对端侧设备的小模型，比如在手机、家电等各类消费设备上跑。Nano还细分了两种型号尺寸：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。

谷歌先将Nano搬到了自家的终端上。现在，Gemini Nano已经可以跑在谷歌Pixel 8 Pro手机，Pixel 8 Pro 是为Gemini Nano设计的首款谷歌智能手机，不用联网，就可以离线调用。

Pixel 8 Pro先上了两个自带功能，一是把手机录音内容自动归纳总结；二是在WhatsApp上聊天时，谷歌键盘可以根据聊天内容，自动给出推荐回复的文字。

Gemini Pro就先被用在谷歌聊天机器Bard的升级上。谷歌称，这是Bard“自推出以来最大的升级”——在理解、总结、推理、编码和规划等方面的能力更强。Bard集成Gemini Pro之后，已经在超过170个国家和地区提供英语服务。

为了展现升级后的Bard有多强，谷歌甚至请了一个油管教育博主Mark Rober，全程使用Bard作为辅助工具，从零开始画图纸，最后真的造出了一架巨大的纸飞机！

Google根据许多行业标准基准，对Pro版本进行了测试。结果显示，在8个基准测试中的6个里，Gemini Pro的表现优于 GPT-3.5。

不过，性能最强的Ultra还要再等等。谷歌表示，他们还要先给客户、开发者、合作伙伴以及安全和责任专家进行早期实验和反馈，预计在2024年初，Ultra版本会先向开发者和企业客户提供服务。

谷歌还给大家画了个饼。2024年初，谷歌还将计划推出Bard Advanced，会由Gemini Ultra提供支持，能够快速理解文本、图像、音频、视频等多模态输入并采取行动。看起来，和现在火热的AI Agent（智能体）初级形态就非常类似了。

AI技术上限再提高，AI竞赛仍充满变数

Gemini的发布无疑是AI界又一个里程碑，这意味着AI大模型浪潮进入到一个全新阶段。

比起大语言模型，多模态模型的运作模式，才是人类最自然的和世界交互的方式：用眼睛看到东西，用耳朵听到声音，再把这个东西的语义用声音/文字输出，再做出决策。

Gemini的发布，只是掀起了多模态领域的一角。

多模态领域还在技术探索初期，技术路径还未确定。比起大语言模型，多模态模型增加了音频、视频、图片这些数据，训练难度也很大。

值得注意的是，视频内容已经是信息时代的主流，据思科的年度互联网报告——视频已经占据互联网超过80%的流量。

这些数据的训练还远未到头，意味着大模型的天花板上限还很高。如果AI领域的尺度定律（Scaling law）一直奏效，随着训练规模不断扩大，我们还有许多可以期待的能力涌现。

“长期以来，我们一直希望从人们理解世界和与世界互动的方式中汲取灵感，建立新一代 AI 模型，”Google DeepMind CEO和联合创始人Demis Hassabis表示，“今天，当我们推出Gemini时，我们离这一愿景又近了一步。”

站在现在这个时间节点，距离ChatGPT震撼世界的发布刚好过去一年。这一年里，全世界的AI公司夜以继日地奋斗，或多或少都为了回答一个问题：到底还能有谁，可以超越OpenAI？

Meta旗下的Llama试图以开源路线，集众人之力；而在和OpenAI一样的闭源路线上，谷歌是当仁不让的最强大对手。

谷歌是这轮大模型技术突破的先驱，GPT模型的核心Transformer架构正是出自谷歌之手。但在今年的AI大战中，谷歌一直被称为“起个大早赶个晚集”。

和OpenAI的对线中，谷歌的回应总慢一拍，对标ChatGPT的聊天机器人Bard匆忙上线，此前并没有获得很大的市场声量，客户拓展也很缓慢。

痛定思痛的谷歌，将AI研究原来的PaLM 2，全线切换到Gemini，并开始调遣精兵强将反击。今年8月，谷歌将谷歌大脑（Google Brain）和DeepMind两路人马合并，数百名AI精兵开始疯狂冲刺，才有了Gemini的诞生。

从如今公布的参数和使用效果来看，谷歌的“AI家底”还是不菲。Gemini发布后，谷歌算是可以扬眉吐气了。

而Gemini发布的当下，全球的AI大模型竞赛进入了新一轮竞争，战局又变得面目模糊。

虽然OpenAI占有先机，通过ChatGPT获得了大量训练数据反馈，谷歌也依然有着自己的优势。The Information此前报道，Gemini至少在一个方面比GPT-4强：除了来自网络的公共信息之外，Gemini还利用了来自旗下产品的大量Google专有数据。因此，在理解用户特定查询的意图时更准确，而且错误答案（即幻觉）也似乎更少。

不过，即使Gemini放出来的效果惊人，但现在的谷歌还不是特别有底气，Gemini的实际应用效果也有待验证。

据CNBC，Gemini发布前，谷歌还是犹豫不定，曾多次推迟发布日期，如今又因为市场压力突然决定发布。谷歌的高管们在媒体沟通会上表示，Gemini Pro的性能优于OpenAI的GPT-3.5，但回避了有关Gemini与GPT-4相比的问题。

TechCrunch更是直言：“Gemini并不是我们所期待的大模型”，表示谷歌有点吹嘘过度。虽然Gemini在30项测试中都获得了最好成绩，但实际上，很多项都是略略高于GPT-4和GPT-4 with Vision等模型而已。

作为大公司，谷歌要想继续追赶，困难还有很多。The Information表示，谷歌正在努力解决在非英语查询等任务上的困难，并且内部对Gemini的提前发布意见不一，对Gemini的盈利策略也没定下来，商业化难办。

而在OpenAI那边，因为董事会解雇CEO又回归的戏码，公司尚在艰难的“灾后重建”中，刚推出的GPT高级版无限期暂停，GPT商店更是延后到了明年。此前，OpenAI还放弃过一个重要大模型项目Arrakis的训练，侧面反映了还有不少技术难题等待解决。

如今，一些新势力也悄然冒头。比如马斯克的xAI就进展飞快，正在计划融资10亿美元，接下来一周内，还会向订阅会员上线使用权限。

在欧洲，也出现了立志再造OpenAI、“开源一切”的Kyutai，以及Mistral AI等公司，后者也同样是由来自Google、Meta、Hugging Face，曾经深度参与过Llama研发的尖端人才参与创立。

这场AI新势力的竞赛，真是越来越精彩了。

图 | 企业供图

本文来自“36氪”，作者：咏仪，原文标题：“背水一战狙击GPT-4，谷歌Gemini终发布，听说读写全能选手”，36氪出海经授权转载发布。

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