谷歌 Imagen 首次开放测试,安卓苹果都能玩,还有 AI 写作助手、超长连贯性视频生成模型

量子位 2022/11/3 16:58:43 责编:云熙

临近年底,谷歌终于放大招了!

刚刚结束的 AI@年度活动上,谷歌一口气发布了四项最新的 AIGC 技术成果。

其中最引人注意的要数文本图像模型 Imagen 首次开放测试,敲黑板,这次安卓、苹果都能玩

其他有趣的产品,还有 AI 写作协助工具 LaMDA Wordcraft、结合 Imagen Video 和 Phenaki 优势的超长连贯性视频生成模型等等。

而且,除了官方的总结,几位来自谷歌的科学家也在推特分享了自己心中谷歌 AI 研究的新进展。

具体有哪些?一起往下看。

Imagen 首次开放测试

自推出以来,Imagen 一直被与 OpenAI 的 DALL-E 2、Stability AI 的 Stable Diffusion 相比较,但不同的是,谷歌一直没有将该系统向公众开放。

现在,谷歌终于松口,宣布将把 Imagen 添加到其 AI Test Kitchen 应用中。

AI Test Kitchen,是今年 I / O 大会上,谷歌推出的一款用于对各种 AI 系统进行测试的应用程序,目前苹果、安卓用户都能下载。

最初的时候,用户仅可以在上面与 AI 聊天机器人 LaMDA 2 进行交流,此次更新将添加两种与 Imagen 互动的新方式:城市梦想家和 Wobble。

在“城市梦想家”中,你可以用文字命令建造不同主题的城市,其中,Imagen 模型承担了创建样本建筑和地块(城市广场、公寓楼、机场等)的作用。

在 Wobble 中,你可以创造一个小怪物,DIY 它的材质(粘土、毛毡、橡胶等),然后给它穿上你选择的衣服,还可以戳戳它,让它“跳舞”。

尽管与其他文本到图像的模式相比,这些互动方式看上去还比较受限制,但谷歌产品管理高级总监乔希・伍德沃德(Josh Woodward)解释称,这一步的意义在于获得公众对这些 AI 系统的反馈,以及测试哪些行为会使得系统崩溃。

其他 AIGC 产品

除了最受关注的 Imagen 模型,谷歌还宣布了在其他内容格式上的 AI 内容生成技术。

比如 LaMDA Wordcraft,一个在大语言模型 LaMDA 基础上开发的、能辅助专业作家写作的 AI 写文工具。

它的作用,是在创作者写作的过程当中,根据现有的文本产生新的想法,或者帮助重写已有文句,从而帮助创作者突破“创作瓶颈”。

值得一提的是,下图中的“Evaluative Soliloquies”就是作家刘宇昆(《三体》英文版译者)在 Wordcraft 帮助下撰写的短篇小说。

除此之外,谷歌还结合了 Imagen Video 和 Phenaki 两大模型的优势,推出了一个能生成超长连贯性视频的新模型。

还有 AudioLM,一个无需文字和音乐符号训练,仅通过聆听音频样本,就可以继续生成填补乐曲的音频模型。

说完这些谷歌官方公布的新技术,让我们再来看看谷歌的科学家们自己是怎么说的。

谷歌科学家眼里的新进展

除了产品层面,今年谷歌 AI 研究的新进展还有哪些?

谷歌大脑的工程师周登勇在推特上分享了自己的看法:大模型学会了如何解释答案,检查答案,并将复杂问题分解成子问题解决。

而这一切还要从谷歌今年 1 月发布的一篇论文“Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models”开始说起。

就是在这篇论文中,谷歌首次提出了思维链提示(chain of thought prompting)的概念。

简单来说,思维链提示就是一种特殊的上下文学习,不同于标准提示只是给出输入-输出对的示例(如下图左),思维链提示还会额外增加一段推理的过程(如下图右)。

这一步的目的是让模型模仿并为当前问题生成自己的思维过程,最终提高生成结果的准确性。

该方法在 LaMDA-137B、GPT-3 175B、PaLM-540B 三个大型语言模型上都得到了验证:对比标准提示,新方法在算术、常识和符号推理任务的准确率上都有了明显的提高。

并且,随着模型参数量级的提升,思维链提示的效果也呈指数级上升。

尤其是配合上谷歌的超级语言模型 PaLM-540B,在包括数学问题在内的多个推理基准测试中达到了 SOTA 水平,甚至超过了使用验证器进行微调的 GPT-3。

很快,两个月后该团队又对该研究进行了跟进。

这篇文章几乎使用了和初代文章完全一样的数据集和设置,主要改进是提出了一种称为自洽性(self-consistency)的简单策略。

简单来说,就像人在思考时会想出几种不同的解决方案再作出判断一样,自洽方法会通过思维提示链从语言模型中采样一组不同的推理路径,再对答案进行多数投票(majority vote),最后返回其中最自洽的答案。

这一步优化不仅意味着离模仿人类思维模式更近一步,还做到了显著地提高思维链方法的性能。

最新的进展是,为了解决从易到难的泛化问题,该团队又提出了一种新颖的提示策略。

它将复杂问题简化为一系列子问题,然后依次解决这些子问题,从而通过对先前解决的子问题的答案来促进解决给定的子问题。

就这样,谷歌正在训练 AI 一步步朝着人类的思维模式靠近。

最后,说了这么多,这一年,你印象最深的谷歌 AI 研究是什么?

参考链接:

  • [1]https://twitter.com/dmvaldman/status/1587525225209425921

  • [2]https://arxiv.org/abs/2201.11903

  • [3]https://arxiv.org/abs/2203.11171

  • [4]https://arxiv.org/abs/2205.10625

本文来自微信公众号:量子位 (ID:QbitAI),作者:羿阁

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关键词:谷歌AI

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