• 谷歌:“蓝移团队”(Blueshift Team)宣布,正式加入DeepMind
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为应对ChatGPT,谷歌在大模型方面的动作还在继续。最新消息,其旗下专注语言大模型领域的“蓝移团队”(Blueshift Team)宣布,正式加入DeepMind,旨在共同提升LLM能力!


蓝移团队隶属于谷歌研究,和谷歌大脑实验室同等级。之前谷歌耗时2年发布的大模型新基准BIG-Bench,就有该团队的重要贡献。还有谷歌5400亿大模型PaLM,背后也有蓝移团队成员提供建议。综合此前消息,DeepMind表示要在今年发布聊天机器人麻雀(Sparrow)内测版本。如今又有擅长大模型研究的团队加入,强强联手,或许会加快谷歌应对ChatGPT的脚步?这下有好戏看了。


蓝移团队是谁?
据官网介绍,蓝移团队主要关注的研究点是如何理解和改进大语言模型的能力。他们专注于了解Transformer的局限性,并挑战将其能力扩展到解决数学、科学、编程、算法和规划等领域。具体可分为如下几方面分支。团队的代表性工作有数学做题模型Minerva。它曾参加数学竞赛考试MATH,得分超过计算机博士水平。

综合了数理化生、电子工程和计算机科学的综合考试MMLU-STEM,它的分数比以往AI高了20分左右。并且它的做题方法也是理科式的,基于谷歌5400亿参数大模型PaLM,Minerva狂读论文和LaTeX公式后,可可以按照理解自然语言的方式理解数学符号。作者透露,让该模型参加波兰的数学高考,成绩都超过了全国平均分数。

还有蓝移团队曾和MIT的科学家一起,通过训练大模型学会程序员debug时“打断点”的方式,就能让模型读代码的能力大幅提升。还有谷歌耗时2年发布的大模型新基准BIG-Bench,蓝移团队全部成员均参与了这项工作。

BIG-bench由204个任务组成,内容涵盖语言学、儿童发展、数学、常识推理、生物学、物理学、社会偏见、软件开发等方面的问题。以及如上提到的谷歌大模型PaLM,蓝移团队成员Ethan S Dyer也贡献了建议。

官网显示,蓝移团队目前有4位主要成员。Behnam Neyshabur现在是DeepMind的高级研究员。他在丰田工业大学(芝加哥)攻读了计算机博士学位,后来在纽约大学进行博士后工作,同时是普林斯顿大学高等研究理论机器学习项目组的成员。

研究领域是大语言模型的推理和算法能力、深度学习和泛化等。Vinay Ramasesh在加州大学伯克利分校获得物理学博士学位,曾致力于研究基于超导量子比特的量子处理器,硕士毕业于麻省理工学院。最近他主要在研究语言模型,职位是研究科学家。

Ethan Dyer博士毕业于麻省理工学院,2018年加入谷歌工作至今。Anders Johan Andreassen同样是物理专业出身,博士毕业于哈佛大学。在哈佛大学、加州大学伯克利分校都做过博士后,2019年起加入谷歌。

谷歌还有多少后手?
这次蓝移团队的调动,也不免让外界猜测是否是谷歌为应对ChatGPT的最新举措。ChatGPT引爆大模型趋势后,谷歌几乎是最先打响“阻击战”的大厂。尽管加急发布的Bard效果确实有失水准,但这并不意味着谷歌会就此丧失竞争力。诚如OpenAI之于微软,谷歌也有DeepMind。DeepMind还是上一轮AI浪潮的引爆者。

消息显示,DeepMind手里也有聊天机器人。去年9月,他们介绍了一个对话AI麻雀(Sparrow),它的原理同样是基于人类反馈的强化学习,能够依据人类偏好训练模型。DeepMind创始人兼CEO哈萨比在今年早些时候说,麻雀的内测版本将在2023年发布。他表示,他们将会“谨慎地”发布模型,以实现模型可以开发强化学习功能,比如引用资料等——这是ChatGPT不具备的功能。但具体的发布时间还没有透露。

蓝移团队的加入公告中提到,他们是为了加速提升DeepMind乃至谷歌的LLM能力,不知这一动向是否会加速该对话模型的发布。与此同时,谷歌也没有把目光完全局限在自家开发能力上。本月初,劈柴哥重磅宣布,斥资3亿美元,紧急投资ChatGPT竞品公司Anthropic——由GPT-3核心成员出走创办。1月底,该公司内测聊天机器人Claude,这是一个超过520亿参数的大模型,自称基于前沿NLP和AI安全技术打造。

它同ChatGPT一样,靠强化学习(RL)来训练偏好模型,并进行后续微调。但又与ChatGPT采用的人类反馈强化学习(RLHF)不同,Claude训练时,采用了基于偏好模型而非人工反馈的原发人工智能方法(Constitutional AI),这种方法又被称为AI反馈强化学习(RLAIF)。

如今,Claude尚未作为商业产品正式发布,但已有人(如全网第一个提示工程师Riley Goodside)拿到了内测资格。有人说效果比ChatGPT要好。目前,这家公司的最新估值已经达到50亿美元。

总而言之,谷歌虽然在Bard上栽了跟头,但也没把鸡蛋放在一个篮子里。接下来它在大模型上还有哪些新动作?还很有看头。
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