谷歌大模型GeMini骗人?打不过ChatGPT?谷歌大模型揭秘

                       理论上讲是牛的

目前从Google获得的信息是，Gemini有三个版本:

          Gemini Nano — 最高效。

从测试来看，Gemini在各项LLM大模型测试基准程序中都获得了高分

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                       理论优势到底在哪?

根据谷歌官方的宣传，其用了TPU v4的架构，其思想其实在之前的谷歌深度学习框架TensorFlow中已经有体现。

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TPU（张量处理单元）是 Google 专门设计的一种芯片，用于加速深度学习和其他机器学习任务的处理。TPU v4 和 v5e 是 TPUs 的更新版本，它们具有更高的性能和效率，能够更快地处理大规模的数据和模型。

在通过 AI 优化过的基础设施上对 Gemini 1.0 进行大规模训练，意味着使用这些 TPU 芯片和其他 AI 技术，可以在大规模的计算基础设施上对 Gemini 1.0 进行训练，以加速模型的训练和优化。

这种大规模的训练可以显著提高模型的性能和准确性，使其能够更好地处理各种任务，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。

人类反馈强化学习（RLHF）

根据官方的解释，大模型还使用了RLHF,这是一种结合了强化学习（RL）和人类反馈的技术。它利用人类的智能和机器的智能来共同解决复杂的问题。

在 RLHF 中，机器通过与人类互动来学习任务，同时人类也会提供指导和反馈来帮助机器更好地完成任务。这种互动可以发生在人类与机器之间，也可以通过人类与机器之间的接口进行。

RLHF 的一个关键特点是它能够将人类的智能和机器的智能相结合，通过利用人类的智能和机器的智能，RLHF 可以处理更复杂的问题，并提高任务的准确性和效率。

此外，RLHF 还可以通过不断学习和改进来提高性能。它可以根据人类的反馈和指导来调整其策略和行为，以更好地适应不同的环境和任务。

                   是骡子是马，拉出来溜溜

不过不管吹得再怎么牛，等谷歌将其完全发布后，我们再去评价其好坏。

原文始发于微信公众号（代码小铺）：谷歌大模型GeMini骗人?打不过ChatGPT?谷歌大模型揭秘