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為應(yīng)對ChatGPT，谷歌在大模型方面的動(dòng)作還在繼續(xù)。

最新消息，其旗下專注語言大模型領(lǐng)域的“藍(lán)移團(tuán)隊(duì)”（Blueshift Team）宣布，正式加入DeepMind，旨在共同提升LLM能力！

DeepMind科學(xué)家們在推特下面“列隊(duì)歡迎”，好不熱鬧~

藍(lán)移團(tuán)隊(duì)隸屬于谷歌研究，和谷歌大腦實(shí)驗(yàn)室同等級。

之前谷歌耗時(shí)2年發(fā)布的大模型新基準(zhǔn)BIG-Bench，就有該團(tuán)隊(duì)的重要貢獻(xiàn)。

還有谷歌5400億大模型PaLM，背后也有藍(lán)移團(tuán)隊(duì)成員提供建議。

綜合此前消息，DeepMind表示要在今年發(fā)布聊天機(jī)器人麻雀（Sparrow）內(nèi)測版本。

如今又有擅長大模型研究的團(tuán)隊(duì)加入，強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手，或許會(huì)加快谷歌應(yīng)對ChatGPT的腳步？

這下有好戲看了。

藍(lán)移團(tuán)隊(duì)是誰？

據(jù)官網(wǎng)介紹，藍(lán)移團(tuán)隊(duì)主要關(guān)注的研究點(diǎn)是如何理解和改進(jìn)大語言模型的能力。

他們專注于了解Transformer的局限性，并挑戰(zhàn)將其能力擴(kuò)展到解決數(shù)學(xué)、科學(xué)、編程、算法和規(guī)劃等領(lǐng)域。

具體可分為如下幾方面分支。

團(tuán)隊(duì)的代表性工作有數(shù)學(xué)做題模型Minerva。

它曾參加數(shù)學(xué)競賽考試MATH，得分超過計(jì)算機(jī)博士水平。

綜合了數(shù)理化生、電子工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)的綜合考試MMLU-STEM，它的分?jǐn)?shù)比以往AI高了20分左右。

并且它的做題方法也是理科式的，基于谷歌5400億參數(shù)大模型PaLM，Minerva狂讀論文和LaTeX公式后，可可以按照理解自然語言的方式理解數(shù)學(xué)符號。

作者透露，讓該模型參加波蘭的數(shù)學(xué)高考，成績都超過了全國平均分?jǐn)?shù)。

還有藍(lán)移團(tuán)隊(duì)曾和MIT的科學(xué)家一起，通過訓(xùn)練大模型學(xué)會(huì)程序員debug時(shí)“打斷點(diǎn)”的方式，就能讓模型讀代碼的能力大幅提升。

還有谷歌耗時(shí)2年發(fā)布的大模型新基準(zhǔn)BIG-Bench，藍(lán)移團(tuán)隊(duì)全部成員均參與了這項(xiàng)工作。

BIG-bench由204個(gè)任務(wù)組成，內(nèi)容涵蓋語言學(xué)、兒童發(fā)展、數(shù)學(xué)、常識推理、生物學(xué)、物理學(xué)、社會(huì)偏見、軟件開發(fā)等方面的問題。

以及如上提到的谷歌大模型PaLM，藍(lán)移團(tuán)隊(duì)成員Ethan S Dyer也貢獻(xiàn)了建議。

官網(wǎng)顯示，藍(lán)移團(tuán)隊(duì)目前有4位主要成員。

Behnam Neyshabur現(xiàn)在是DeepMind的高級研究員。他在豐田工業(yè)大學(xué)（芝加哥）攻讀了計(jì)算機(jī)博士學(xué)位，后來在紐約大學(xué)進(jìn)行博士后工作，同時(shí)是普林斯頓大學(xué)高等研究理論機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目組的成員。

研究領(lǐng)域是大語言模型的推理和算法能力、深度學(xué)習(xí)和泛化等。

Vinay Ramasesh在加州大學(xué)伯克利分校獲得物理學(xué)博士學(xué)位，曾致力于研究基于超導(dǎo)量子比特的量子處理器，碩士畢業(yè)于麻省理工學(xué)院。

最近他主要在研究語言模型，職位是研究科學(xué)家。

Ethan Dyer博士畢業(yè)于麻省理工學(xué)院，2018年加入谷歌工作至今。

Anders Johan Andreassen同樣是物理專業(yè)出身，博士畢業(yè)于哈佛大學(xué)。在哈佛大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校都做過博士后，2019年起加入谷歌。

谷歌還有多少后手？

這次藍(lán)移團(tuán)隊(duì)的調(diào)動(dòng)，也不免讓外界猜測是否是谷歌為應(yīng)對ChatGPT的最新舉措。

ChatGPT引爆大模型趨勢后，谷歌幾乎是最先打響“阻擊戰(zhàn)”的大廠。

盡管加急發(fā)布的Bard效果確實(shí)有失水準(zhǔn)，但這并不意味著谷歌會(huì)就此喪失競爭力。

誠如OpenAI之于微軟，谷歌也有DeepMind。

DeepMind還是上一輪AI浪潮的引爆者。

消息顯示，DeepMind手里也有聊天機(jī)器人。

去年9月，他們介紹了一個(gè)對話AI麻雀（Sparrow），它的原理同樣是基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，能夠依據(jù)人類偏好訓(xùn)練模型。

DeepMind創(chuàng)始人兼CEO哈薩比在今年早些時(shí)候說，麻雀的內(nèi)測版本將在2023年發(fā)布。

他表示，他們將會(huì)“謹(jǐn)慎地”發(fā)布模型，以實(shí)現(xiàn)模型可以開發(fā)強(qiáng)化學(xué)習(xí)功能，比如引用資料等——這是ChatGPT不具備的功能。

但具體的發(fā)布時(shí)間還沒有透露。

藍(lán)移團(tuán)隊(duì)的加入公告中提到，他們是為了加速提升DeepMind乃至谷歌的LLM能力，不知這一動(dòng)向是否會(huì)加速該對話模型的發(fā)布。

與此同時(shí)，谷歌也沒有把目光完全局限在自家開發(fā)能力上。

本月初，劈柴哥重磅宣布，斥資3億美元，緊急投資ChatGPT競品公司Anthropic——由GPT-3核心成員出走創(chuàng)辦。

1月底，該公司內(nèi)測聊天機(jī)器人Claude，

這是一個(gè)超過520億參數(shù)的大模型，自稱基于前沿NLP和AI安全技術(shù)打造。

它同ChatGPT一樣，靠強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）來訓(xùn)練偏好模型，并進(jìn)行后續(xù)微調(diào)。

但又與ChatGPT采用的人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）不同，Claude訓(xùn)練時(shí)，采用了基于偏好模型而非人工反饋的原發(fā)人工智能方法（Constitutional AI），這種方法又被稱為AI反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLAIF）。

如今，Claude尚未作為商業(yè)產(chǎn)品正式發(fā)布，但已有人（如全網(wǎng)第一個(gè)提示工程師Riley Goodside）拿到了內(nèi)測資格。有人說效果比ChatGPT要好。

目前，這家公司的最新估值已經(jīng)達(dá)到50億美元。

總而言之，谷歌雖然在Bard上栽了跟頭，但也沒把雞蛋放在一個(gè)籃子里。接下來它在大模型上還有哪些新動(dòng)作？還很有看頭。