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openai與谷歌什么關(guān)系（谷歌nano和pico的區(qū)別）

發(fā)布時間：2023-03-13 09:14:06 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 131 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于openai與谷歌什么關(guān)系的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、互聯(lián)網(wǎng)與谷歌的關(guān)系
2、2022年值得關(guān)注的5個AI趨勢 – thenewstack
3、程序員們說說看：TensorFlow到底難不難學？
4、告別面向Google編程，Copilot測試版本體驗

openai與谷歌什么關(guān)系（谷歌nano和pico的區(qū)別）

一、互聯(lián)網(wǎng)與谷歌的關(guān)系

互聯(lián)網(wǎng)與谷歌的關(guān)系：Google成立于1998年，是全球最富影響力的互聯(lián)網(wǎng)公司之一，為Alphabet的子公司，業(yè)務范圍涵蓋互聯(lián)網(wǎng)廣告、互聯(lián)網(wǎng)搜索、云計算等領(lǐng)域，開發(fā)并提供大量基于互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品與服務，其主要利潤來自廣告服務。

二、2022年值得關(guān)注的5個AI趨勢 – thenewstack

COVID-19 大流行加速了 2021 年人工智能或機器學習的采用。企業(yè)對自動化的需求以及人工智能硬件和軟件的進步正在將應用人工智能變?yōu)楝F(xiàn)實。

以下是 2022 年的五種人工智能趨勢：

趨勢 1：大型語言模型 (LLM) 定義下一波對話式 AI

語言模型是基于自然語言處理技術(shù)和算法來確定給定單詞序列在句子中出現(xiàn)的概率，這些模型可以預測句子中的下一個單詞，總結(jié)文本信息，甚至可以從純文本創(chuàng)建可視化圖表。

大型語言模型 (LLM) 在包含大量數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)集上進行訓練。Google 的BERT和 OpenAI 的GPT-2和GPT-3是 LLM 的一些例子。眾所周知，GPT-3 在 570 GB 的文本上訓練了 1750 億個參數(shù)。這些模型可以生成從簡單的論文到復雜的金融模型的任何東西。

包括OpenAI、Hugging Face、Cohere、AI21 Labs在內(nèi)的AI 初創(chuàng)公司正在通過訓練具有數(shù)十億參數(shù)的模型來突破 LLM 的界限。

華為的PanGu-Alpha和百度的Ernie 3.0 Titan接受了包括電子書、百科全書和社交媒體在內(nèi)的 TB 級中文數(shù)據(jù)集的訓練。

2022 年，我們將看到大型語言模型成為下一代對話式 AI 工具的基礎(chǔ)。

趨勢二：多模態(tài)人工智能的興起

深度學習算法傳統(tǒng)上專注于從一種數(shù)據(jù)源訓練模型。例如，

這種類型的機器學習與單模態(tài) AI 相關(guān)聯(lián)，其中結(jié)果被映射到數(shù)據(jù)類型的單一來源——圖像、文本、語音。

多模態(tài) AI 是計算機視覺和對話式 AI 模型的終極融合，可提供更接近人類感知的強大場景。它將視覺和語音模式結(jié)合起來，將人工智能推理提升到一個新的水平。

多模式 AI 的最新示例是來自 OpenAI 的DALL-E，它可以從文本描述中生成圖像。

谷歌的多任務統(tǒng)一模型 ( MUM ) 是多模式 AI 的另一個例子。它承諾通過基于從 75 種不同語言中挖掘的上下文信息對結(jié)果進行優(yōu)先排序，從而增強用戶的搜索體驗。MUM 使用 T5 文本到文本框架，比 BERT（流行的基于轉(zhuǎn)換器的自然語言處理模型）強大 1000 倍。

NVIDIA 的GauGAN2模型將根據(jù)簡單的文本輸入生成照片般逼真的圖像。

趨勢 3：簡化和流線型 MLOps

機器學習操作 (MLOps) 或?qū)C器學習應用于工業(yè)生產(chǎn)的實踐非常復雜！

MLOps 是已納入基于云的 ML 平臺的概念之一，例如Amazon Web Services的Amazon SageMaker、Azure ML和Google Vertex AI。但是，這些功能不能用于混合和邊緣計算環(huán)境。因此，邊緣的監(jiān)控模型被證明是企業(yè)面臨的重大挑戰(zhàn)。在處理計算機視覺系統(tǒng)和對話式 AI 系統(tǒng)時，邊緣監(jiān)控模型變得更具挑戰(zhàn)性。

由于Kubeflow和MLflow等開源項目的成熟，MLOps 變得相當容易獲得。未來幾年，將出現(xiàn)一種流線型和簡化的 MLOps 方法，涵蓋云和邊緣計算環(huán)境。

趨勢 4：AI 驅(qū)動的低代碼開發(fā)

人工智能將影響 IT 的編程和開發(fā)。

大型語言模型 (LLM) 的興起和更廣泛的開源代碼可用性使 IDE 供應商能夠構(gòu)建智能代碼生成和分析。

望未來，期待看到可以從內(nèi)聯(lián)注釋生成高質(zhì)量和緊湊代碼的工具。他們甚至能夠?qū)⒂靡环N語言編寫的代碼翻譯成另一種語言，通過將遺留代碼轉(zhuǎn)換為現(xiàn)代語言來實現(xiàn)應用程序現(xiàn)代化。

趨勢五：新型垂直化人工智能解決方案

Amazon Connect和Google Contact Center AI是垂直整合的經(jīng)典例子。兩者都利用機器學習功能來執(zhí)行智能路由、由機器人驅(qū)動的對話以及對聯(lián)絡中心代理的自動協(xié)助。

這些服務是為零售和制造垂直行業(yè)高度定制的。

三、程序員們說說看：TensorFlow到底難不難學？

強化學習的進展速度遠遠低于深度學習。雖然OpenAI Five和谷歌的AlphaGo等有值得注意的新聞突破，但實際情況下的強化學習實踐并未發(fā)生。

正如谷歌AI的團隊在這篇博文中提到的那樣，開發(fā)這類算法需要大量的實驗而沒有任何明確的方向。不幸的是，大多數(shù)現(xiàn)有的框架都沒有這種靈活性。如果你在這個領(lǐng)域工作或研究過，你就知道重現(xiàn)現(xiàn)有方法有多困難（如果不是不可能的話）。

因此，為了幫助加速研究，并希望讓社區(qū)更多地參與強化學習，Google AI團隊開放了一個名為Dopamine的TensorFlow框架，旨在通過使其更靈活和可重復性來創(chuàng)建研究。根據(jù)團隊的官方文檔，他們的設計原則是：

簡單的實驗：幫助新用戶運行基準實驗

靈活的開發(fā)：為新用戶提供新的創(chuàng)新想法

緊湊和可靠：為一些較舊和更流行的算法提供實現(xiàn)

可重復：確保結(jié)果可重復

意識到新人們根據(jù)基準檢查結(jié)果的重要性，研究人員還發(fā)布了整個培訓數(shù)據(jù)。它可用作Python pickle文件，JSON文件和用戶可以可視化每個訓練迭代的網(wǎng)站。

我們對此有所了解

請注意，DeepMind對多巴胺的研究與Google AI的這項工作無關(guān)。雖然兩者都在很大程度上植根于強化學習，但Google AI通過公開采購的方式參與了整個社區(qū)。它肯定有助于它以TensorFlow為基礎(chǔ)，這是深度學習社區(qū)中每個人都熟悉的框架。

強化學習可能是一個令人生畏的主題，但我鼓勵大家嘗試一下。這個領(lǐng)域仍然具有潛力，并將在未來幾年取得很大進展。這是一個很好的入門資源，您也可以參考我們的文章了解初學者。

如果你想更加了解TensorFlow，或者說想實踐一下人工智能項目，谷歌的另一款工具或許可以幫到你，也就是谷歌的AIY Projects 項目。

在2017 年上半年，谷歌宣布了一個新的開源計劃--AIY Projects（AIY計劃），其目標是讓每個Maker（創(chuàng)客）都能DIY自己的 AI 人工智能產(chǎn)品，讓更多人能學習、探索并體驗人工智能。 AIY 全稱是 Artificial Intelligence Yourself ，顧名思義就是利用 AI 來進行的 DIY 功能套件。借助 AIY 項目，創(chuàng)客可以利用人工智能來實現(xiàn)更像人與人交流的人機交互。谷歌目前為 AIY Projects 推出了兩款硬件產(chǎn)品--AIY Voice Kit 和 AIY Vision Kit。

AIY Vision Kit（視覺套件）是一套簡單的計算機視覺系統(tǒng)，可運行 3 種基于 TensorFlow 的類神經(jīng)網(wǎng)路模型應用程序。

這次 AIY 計劃推出兩款新品，Edge TPU 是谷歌專用的 ASIC 芯片，專為在 Edge 運行 TensorFlow Lite ML 模型而設計, 用來處理 AI 預測部分。它的特點是比訓練模型的計算強度要小。而且 Edge TPU 還可以自己運行計算，不需要與多臺強大計算機相連，因此應用程序可以更快、更可靠地工作。它們可以在傳感器或網(wǎng)關(guān)設備中與標準芯片或微控制器共同處理 AI 工作。針對Edge TPU的新設備是：AIY Edge TPU Dev 開發(fā)板和 AIY Edge TPU 加速器，二者皆采用 Google 的 Edge TPU 芯片。

四、告別面向Google編程，Copilot測試版本體驗

最近OpenAI和GitHub聯(lián)合發(fā)布了一個名為Copilot代碼生成工具。這個工具基于GPT-3自然語言處理模型開發(fā)，并使用GitHub上的數(shù)十億行代碼作為訓練數(shù)據(jù)，實現(xiàn)在寫代碼時自動提供代碼建議的功能。

目前該產(chǎn)品已經(jīng)在Vscode extenison中上線。作為長期面向Google編程的小白，當然是偷懶等不了明天，早早在官網(wǎng)排隊等待試用名額，幸運地在一兩周前獲得了試用機會。

一周的體驗下來，我認為Copilot的功能相較于其他代碼補齊工具而言更加強大，更加靈活，甚至有時讓我有種仿佛Copilot真的能讀懂我的想法和代碼，并且將其實現(xiàn)的感覺。顯著提高了寫碼效率。

大家對GPT-3并不陌生 - 或許是2020年最火的自然語言處理模型，訓練成本接近500萬元，模型參數(shù)超過1750億個。他是一個自回歸模型，通俗理解就是輸入一段文本的前一部分，預測接下來的文本的概率分布。GTP-3 自問世以來就被開發(fā)成幾十個大大小小的不同應用，例如進行一些創(chuàng)作性寫作（詩歌，小說等），編寫前端代碼（debuild.co）等等。

魯迅曾經(jīng)說過，XXX是最好的語言，既然GTP-3在語言方面如此有天賦，那么在寫代碼方面應該也會有所建樹吧。果然CodeX - 基于GTP-3微調(diào)后的編程語言版本也在不久后問世，而Copilot正是CodeX的第一個商業(yè)化應用。

Copilot官網(wǎng)中列舉了Copilot的四個使用方向：

可以說，如果真的能實現(xiàn)上述所說的四點，那么真的是可以極大地提高代碼編寫效率，在拿到試用資格后，我就如上幾點進行了體驗和測試，究竟能不能達到官網(wǎng)上所說的神奇效果呢？

首先我創(chuàng)建了一個新的項目，正巧當時打算瞄一眼比特幣的價格，對了，要不讓Copilot幫我寫一個吧！我在注釋中定義了想要的函數(shù)，看看Copilot能不能讀懂我的意思呢？

第一次運行的時候我實實在在地被“驚嚇”到了，Copilot似乎是理解了我的注釋，剛開始定義函數(shù)，Copilot就迫不及待給我推薦了傳入的參數(shù)，緊接著又推薦了完整的函數(shù)代碼。雖然之前也存在類似語言轉(zhuǎn)代碼生成工具，但是使用的絲滑程度和生成代碼的準確度上，個人感覺Copilot都遙遙領(lǐng)先于其他工具。

更多時候，我們需要在已有代碼上進行添加或者修改，其中不乏需要寫一些功能，格式較為相似的函數(shù)。有時我會選擇直接復制粘貼函數(shù)然后進行修改，但是一旦需要修改的變量較多，往往會遺漏導致測試時報錯。那么在類似場景下，Copilot是否能給我們提供一個更合適的“參考答案”呢？

我用以下代碼進行了一個簡單測試，在DeepaiImageApi模塊中，我想要通過兩個不同函數(shù)分別實現(xiàn)將圖片數(shù)據(jù)和圖片url傳給DeepAI提供的API接口。在我定義了第一個函數(shù)方法之后，來看看Copilot是否能根據(jù)我的注釋直接生成我想要的代碼吧:

結(jié)果是非常Amazing啊，可以看出Copilot不僅提供了符合范式的函數(shù)名，代碼以及符合項目代碼的參數(shù)調(diào)用，并且對函數(shù)內(nèi)容也有相對應的改動(request.post中傳入的files參數(shù)由image變成了url）。說明copilot的確將本地文件中的代碼作為了模型的輸入值，并且很好地“理解”了代碼中的重要特征，如格式，規(guī)范，結(jié)構(gòu)等等。

總體而言，雖然Copilot生成的代碼在多數(shù)情況下還需要檢查和調(diào)整，但是他革命性的代碼生成效果還是把初步接觸Copilot的我驚艷到了，有時就算程序已經(jīng)寫好，我還是會特意按下Ctrl+Enter查看copilot提供的不同思路和方法。

最后夾帶一點點個人觀點，有人質(zhì)疑Copilot成熟以后或許會搶走部分程序員的飯碗，或者讓程序員自主思考的能力逐漸退化，作為一個入門碼農(nóng)來說我目前覺得并不需要擔心。Copilot給我的感覺像是一個專門提供給程序員的Google，或是一套整理齊全，索引完備的代碼答案庫，在面對多數(shù)人遇到過的類似問題的時候，可以提高編程效率，減少面向Google編程時搜索合適答案的時間。

而另一方面，GTP-3本質(zhì)上是一個自回歸模型，我們無法依賴其提供給我們更加創(chuàng)新的算法或代碼方案，當大多數(shù)程序員從重復且枯燥的代碼中解放出來的時候，或許會就有更多的人類智慧被利用在創(chuàng)新性的工作中，從而加速行業(yè)的進步。

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