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谷歌對(duì)壘OpenAI,誰(shuí)更勝一籌?

發(fā)布時(shí)間:2024-05-17 23:13:19來(lái)源: 15210273549

中國(guó)戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)融媒體記者 艾麗格瑪

當(dāng)?shù)貢r(shí)間5月14日,谷歌在2024 Google I/O大會(huì)上展示了其在AI技術(shù)上的一系列突破。就在一天前,OpenAI發(fā)布的GPT-4o已經(jīng)引發(fā)了一波熱議,而發(fā)布時(shí)間僅差一天的兩個(gè)技術(shù)產(chǎn)品被視為是這兩家科技企業(yè)在AI領(lǐng)域真刀明槍的激烈對(duì)壘。

谷歌和OpenAI的發(fā)布會(huì),不約而同地強(qiáng)調(diào)了AI與現(xiàn)實(shí)世界的真正交互——例如用攝像頭感知環(huán)境、識(shí)別內(nèi)容和互動(dòng)。不過(guò),在產(chǎn)品功能重點(diǎn)方面,兩家公司各有千秋。

那么,最新的AI大模型到底能做到什么程度?它們能帶來(lái)生產(chǎn)力的質(zhì)變,還是僅僅停留在概念性的炒作?

01

各有側(cè)重的階段性更新

當(dāng)?shù)貢r(shí)間5月13日,OpenAI通過(guò)直播展示了產(chǎn)品更新。

這次,OpenAI并未推出搜索引擎,也未推出GPT-4.5或GPT-5,而是發(fā)布了GPT-4系列新模型GPT-4o以及AI聊天機(jī)器人ChatGPT的桌面版本。這可以看作是對(duì)GPT-4的一次階段性更新,而根據(jù)OpenAI官方網(wǎng)站介紹,GPT-4o中的“o”代表Omni,也就是“全能”的意思。

據(jù)介紹,GPT-4o文本、推理、編碼能力達(dá)到GPT-4 Turbo水平,速度是上一代AI大模型GPT-4 Turbo的兩倍,但成本僅為GPT-4 Turbo的一半,視頻、音頻功能得到改善。OpenAI公司CEO山姆·奧爾特曼在博客中表示,ChatGPT免費(fèi)用戶也能用上新發(fā)布的GPT-4o。此外,OpenAI還與蘋果走到一起,推出了適用于macOS的桌面級(jí)應(yīng)用。

OpenAI技術(shù)負(fù)責(zé)人Mira Murati在直播中表示:“這是我們第一次在易用性方面真正邁出的一大步。”

OpenAI將GPT-4o定位為GPT-4性能級(jí)別的模型。據(jù)介紹,GPT-4o在傳統(tǒng)基準(zhǔn)測(cè)試中,文本、推理、編碼能力達(dá)到GPT-4 Turbo的水平。該模型接收文本、音頻和圖像輸入時(shí),平均320毫秒響應(yīng)音頻輸入,與人類對(duì)話中的響應(yīng)時(shí)間相似,英文文本和代碼能力與GPT-4 Turbo相當(dāng),在非英文文本上有改善,提高了ChatGPT針對(duì)50種不同語(yǔ)言的質(zhì)量和速度,并通過(guò)OpenAI的API提供給開(kāi)發(fā)人員,使其即時(shí)就可以開(kāi)始使用新模型構(gòu)建應(yīng)用程序。

與之形成對(duì)比的是,谷歌終于將自己在搜索領(lǐng)域的強(qiáng)項(xiàng)融入了AI產(chǎn)品:比如“Ask with video”,利用Gemini的多模態(tài)能力與Google Lens相結(jié)合,可以實(shí)現(xiàn)視頻搜索——錄制一段視頻,就能知道用戶使用唱片機(jī),甚至維修照相機(jī);Google Photos中還推出了新的AI功能“Ask Photos”,可以通過(guò)簡(jiǎn)單的提問(wèn)在大量照片中找出“孩子多年來(lái)學(xué)習(xí)游泳的歷程”。

谷歌版 AI 搜索的輸出結(jié)果不再是網(wǎng)址的羅列,而是一個(gè)全新的整合頁(yè)面——它更像一份針對(duì)用戶提問(wèn)而形成的報(bào)告,不僅包括對(duì)問(wèn)題本身的回答,也包括對(duì)用戶可能忽略問(wèn)題的猜測(cè)和補(bǔ)充。

在大會(huì)上,谷歌搜索部門負(fù)責(zé)人Liz Reid表示,“生成式AI搜索將為你做的比你想象更多。不管你腦子里在想什么,或者你需要做什么,只要問(wèn),谷歌就會(huì)為你搜索。”她解釋說(shuō),AI概述在收到一個(gè)一般查詢后會(huì)提供一系列潛在答案,并鏈接到更深入的內(nèi)容。它還能通過(guò)在搜索中使用“多重推理”在幾秒鐘內(nèi)回答更復(fù)雜的問(wèn)題和子問(wèn)題。

谷歌同樣展示了現(xiàn)實(shí)交互功能,其一款名為Project Astra的多模式AI助手,可以觀看并理解通過(guò)設(shè)備攝像頭看到的內(nèi)容,記住用戶的東西在哪里,幫用戶在現(xiàn)實(shí)世界搜索物品,或是完成其他任務(wù)。

但是,相比于OpenAI簡(jiǎn)單直接的視頻說(shuō)明,谷歌在現(xiàn)場(chǎng)演示的AI工具卻遭遇“翻車”。

開(kāi)場(chǎng)時(shí),一位從舞臺(tái)上的茶杯中鉆出的DJ,在臺(tái)上使用谷歌內(nèi)部開(kāi)發(fā)的一款A(yù)I DJ小工具 MusicFX DJ,在舞臺(tái)上現(xiàn)場(chǎng)用隨機(jī)生成的關(guān)鍵詞,來(lái)創(chuàng)造出一首曲目——很可惜,創(chuàng)造出的曲調(diào)有點(diǎn)糟糕。

不過(guò),相比于2023年在演示Gemini后的“群嘲”,今年谷歌DeepMind推出的Project Astra使用視頻顯得更加可信:操作者以智能手機(jī)為媒介,讓大模型實(shí)時(shí)收集環(huán)境中的各種信息,并在圍繞著辦公室轉(zhuǎn)了一圈后突然提問(wèn):“你記得眼鏡在哪里嗎?”AI從環(huán)境信息中捕捉到了眼鏡的位置,并給出了正確的方位提示。

02

多模態(tài)成為重點(diǎn)

在直播中,OpenAI演示了一段員工與GPT-4o對(duì)話的視頻,模型反應(yīng)速度與人類相近,GPT-4o可利用手機(jī)攝像頭描述其“看到”的東西。另一段展示視頻里,GPT-4o被裝在兩個(gè)手機(jī)上,其中一個(gè)代表人類與電信公司打電話溝通設(shè)備更換事項(xiàng),另一個(gè)GPT-4o扮演電信公司客服人員。OpenAI還展示了GPT-4o搭載在手機(jī)上的實(shí)時(shí)翻譯能力。

GPT-4o的發(fā)布,標(biāo)志著OpenAI在多模態(tài)AI領(lǐng)域的重大突破。這款新模型不僅能夠?qū)崟r(shí)對(duì)音頻、視覺(jué)和文本進(jìn)行推理,還能夠生成文本、音頻和圖像的任意組合輸出,大大提升了與人類的交互體驗(yàn)。GPT-4o的響應(yīng)速度極快,音頻輸入的平均響應(yīng)時(shí)間僅為320毫秒,與人類對(duì)話中的自然反應(yīng)時(shí)間相當(dāng)。此外,GPT-4o在多語(yǔ)言處理、視覺(jué)和音頻理解方面的能力也有顯著提升,創(chuàng)下了多項(xiàng)新的行業(yè)紀(jì)錄。

根據(jù)OpenAI介紹,GPT-4o與GPT-3.5、GPT-4的語(yǔ)音對(duì)談機(jī)制不同。GPT-3.5和GPT-4會(huì)先將音頻轉(zhuǎn)換為文本,再接收文本生成文本,最后將文本轉(zhuǎn)換為音頻,經(jīng)歷這三個(gè)過(guò)程,音頻中的情感表達(dá)等信息會(huì)被折損,而GPT-4o是跨文本、視覺(jué)和音頻的端到端模型,是OpenAI第一個(gè)綜合了這些維度的模型,可更好進(jìn)行對(duì)談。

而如前所述,谷歌本次發(fā)布的AI Overview,也在多模態(tài)的問(wèn)題上做足了文章。

那么,“多模態(tài)”到底是什么?

多模式深度學(xué)習(xí),是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的子領(lǐng)域,旨在訓(xùn)練人工智能模型來(lái)處理和發(fā)現(xiàn)不同類型數(shù)據(jù)——也就是模式之間的關(guān)系,通常是圖像、視頻、音頻和文本。通過(guò)結(jié)合不同的模態(tài),深度學(xué)習(xí)模型可以更普遍地理解其環(huán)境,因?yàn)槟承┚€索僅存在于某些模態(tài)中。

例如一個(gè)能夠識(shí)別人類面部情緒的任務(wù),它不僅需要AI看一張人臉(視覺(jué)模態(tài)),還需要關(guān)注人聲音(音頻模態(tài))的音調(diào)和音高,這些內(nèi)容編碼了大量關(guān)于他們情緒狀態(tài)的信息,這些信息可能無(wú)法通過(guò)他們的面部表情看到,即使他們經(jīng)常是同步的。

在多模態(tài)深度學(xué)習(xí)中,最典型的模態(tài)是視覺(jué)(圖像、視頻)、文本和聽(tīng)覺(jué)(語(yǔ)音、聲音、音樂(lè))。其他不太典型的模式包括3D視覺(jué)數(shù)據(jù)、深度傳感器數(shù)據(jù)和LiDAR 數(shù)據(jù),這是在自動(dòng)駕駛汽車中經(jīng)常用到的典型數(shù)據(jù)。

此外,在臨床實(shí)踐中,成像方式包括計(jì)算機(jī)斷層掃描(CT)掃描和X射線圖像,而非圖像方式包括腦電圖(EEG)數(shù)據(jù)。傳感器數(shù)據(jù),如熱數(shù)據(jù)或來(lái)自眼動(dòng)追蹤設(shè)備的數(shù)據(jù)也可以包含在列表中。

多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常是多個(gè)單模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合。例如,視聽(tīng)模型可能由兩個(gè)單峰網(wǎng)絡(luò)組成,一個(gè)用于視覺(jué)數(shù)據(jù),一個(gè)用于音頻數(shù)據(jù)。這些單峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常分別處理它們的輸入。這個(gè)過(guò)程稱為編碼。在進(jìn)行單峰編碼之后,必須將從每個(gè)模型中提取的信息融合在一起。已經(jīng)提出了多種融合技術(shù),范圍從簡(jiǎn)單的連接到注意機(jī)制。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合過(guò)程是最重要的成功因素之一。融合發(fā)生后,最終的“決策”網(wǎng)絡(luò)接受融合后的編碼信息,并接受最終任務(wù)的訓(xùn)練。

可以看出,要想讓停留在“畫畫寫字唱歌”程度的AI們真正與現(xiàn)實(shí)世界產(chǎn)生交互并影響生產(chǎn)過(guò)程,多模態(tài)研發(fā)是必經(jīng)之路。

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