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事件

5 月11 日，谷歌2023 年I/O 开发者大会在硅谷召开，生成式AI 是本场大会的重点，多位谷歌高管轮番上场，公布了一系列涉及全新大模型、AI 聊天机器人、搜索、办公软件、云服务、安卓系统等与生成式AI 相关的进展。

点评

全新一代大语言模型PaLM 2 推出，多语言、推理和编程方面进展显著。谷歌的新一代大语言模型PaLM2 采用谷歌最新的TPU 基础设施进行训练，擅长数学、推理、多语言翻译、编程。在多语言方面，PaLM2 对100 多种语言文本进行了训练，PaLM 2 已完成日语和韩语的训练，Bard 将会开放日语和韩语模式，其他语言会在接下来的版本中陆续开放。在推理方面，PaLM 2 扩大了的数据集的范围，纳入了包含数学表达式的科学论文和网页，因此它在逻辑、常识推理和数学方面比上一代更强。在编程方面，PaLM 2 接受了超过20 种编程语言的预训练，可以理解、生成和调试Python、JavaScript、Prolog、Fortran 和Verilog等语言的代码，还能解释、修复错误背后的原因，以便开发者在世界各地进行协作。此外，为了适应不同的场合，谷歌构建了Gecko（壁虎）、Otter（水獭）、 Bison（野牛）、Unicorn（独角兽）从小到大4种训练参数 的PaLM 2 模型。

对比LLaMA 和GPT，PaLM 2 竞争力十足。Bard 已取消等候名单，向180 多个国家和地区开放。在具体的功能上，Bard 的聊天问答新增了图像互动，还升级了编程和导出功能，支持一键导出到Gmail、谷歌文档、表格之中。据Google 公布的技术报告，PaLM 2 在评估模型的常识推理和自然语言推理能力的WinoGrande 数据集测试上获得了90.9 的精度，高于SOTA（LLaMA) 和GPT -4，说明其拥有更强的上下文理解能力用以判断事件的真实性，而在ARC-C 和DROP 两个数据集上PaLM 2 精度低于SOTA 和GPT-4，说明其在大规模阅读理解以及推理计算能力上相对较弱。StrategyQA、BB Hard 和XCOPA 三个数据集的高精度代表PaLM 2 具有很强的规则理解、策略推理以及多语言文本理解能力。根据PaLM 2 在MATH、GSM8K、MGSM 三个数据集的测试结果可以得出，其在数学问题求解方面相对较弱，在语音情感识别以及多语言情感识别能力上相对于SOTA 和GPT0-4 更强。

谷歌All in AI, 推出生成式AI 全家桶。在本次大会上，谷歌宣布了超过25 款由PaLM 2 驱动的新产品和新功能。谷歌对标微软的 Copilot 推出了Duet AI，Duet AI 将被全面集成至谷歌旗下的Work Space，包括谷歌文档、表格、幻灯片、会议、GmailMeet 的自动会议摘要等等，同时还推出名为Sidekick 的新功能，能跨不同的谷歌应用程序进行阅读、总结和回答文档中的问题。面对Bing 的步步紧逼，谷歌搜索还将上线生成式AI，在用户搜索问题后会先出现AI 提供的更直接的答案。此外，谷歌还推出了基于谷歌旗舰芯片Google Tensor G2 的Pixel 7a、Pixel Fold 和Pixel Tablet 平板电脑，Pixel Tablet 平板电脑售价499 美元，定位于Google Home 智能家居的中控设备。我们认为Google 和OpenAI 不断加剧的激烈竞争，会推进生成式AI 的发展，ALL in AI 的Google 或将成为OpenAI 最有力的竞争对手。

风险

大模型发展不及预期，AI 推广不及预期，政策因素等。