2024-11-22 16:03:01 作者：nannan 来源：35bo
近日，外媒传出重磅消息，谷歌在提升其聊天机器人产品Gemini的性能上遭遇了前所未有的挑战。尽管公司不惜投入巨额算力和海量训练数据，但Gemini的性能提升却并未达到预期，这一困境与近期OpenAI的遭遇如出一辙，引发了业界的广泛关注与热议。
谷歌在AI领域的野心勃勃，尤其在算力资源上更是拥有得天独厚的优势。然而，这种优势却并未能如愿转化为Gemini模型性能的显著提升。据报道，研究人员在加大数据和算力投入后，惊讶地发现，过去版本的Gemini大模型在性能改进上反而更加迅速，这一现象无疑对scaling law（缩放定律）的有效性提出了严峻质疑。
scaling law曾被视为AI模型性能提升的“万能钥匙”，许多研究人员坚信，只要使用更专业的AI芯片处理更多数据，模型就能持续不断地以相同速度改进。然而，谷歌和OpenAI的接连受挫，却无情地打破了这一神话。谷歌内部人士透露，公司在开发Gemini的过程中发现，用于训练的数据中存在大量重复和冗余信息，这严重阻碍了模型的性能提升。
为了应对这一挑战，谷歌正在积极调整其数据处理策略，并加大在数据上的投资力度。同时，公司也在全力提升模型的响应速度，这对于以谷歌的规模提供高效AI服务至关重要。此外，谷歌还效仿OpenAI，在Gemini部门组建了一支精英团队，致力于开发类似OpenAI推理模型的能力，以期打破当前的技术瓶颈。
这支新团队由DeepMind的首席研究科学家Jack Rae和前Character.AI联合创始人Noam Shazeer领衔，他们正在积极探索新的技术路径，以期弥补传统scaling law在模型训练阶段导致的性能提升放缓问题。与此同时，Gemini的研发团队也在对模型进行细致入微的手动改进，包括调整超参数等关键变量，以期进一步提升模型的性能。
然而，谷歌在尝试使用AI生成的数据（合成数据）以及音视频作为Gemini的训练数据时，却并未取得显著成效。这一结果再次凸显了当前AI技术发展的瓶颈和挑战，也让业内对AI技术未来发展的悲观情绪开始蔓延。
随着OpenAI和谷歌这两大AI巨头相继在模型性能提升上遭遇挫折，一些人开始担忧，如果技术瓶颈长期无法突破，可能会引发所谓的“AI泡沫”，即市场对AI技术的过度乐观预期与实际技术进展之间的巨大差距。这无疑将对AI行业的未来发展产生深远影响。
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