Google Gemini：颠覆性的大语言模型，以5倍的优势击败 GPT-4
semianalysis 在其最新的报告中，深入探讨了 Google 的 Gemini 模型，以及它在与 OpenAI 的 GPT-4 竞争中的显著优势。以下是他们的主要观察和结论：
首先，semianalysis 指出，Google 曾发布了 MEENA 模型，这是世界上最好的大语言模型之一。MEENA 的模型容量是 GPT-2 的 1.7 倍，并且使用了 8.5 倍的训练数据。然而，不久后 OpenAI 发布了 GPT-3，其参数量和标记计数分别超过 MEENA 65 倍和 60 倍，训练需要的 FLOPS 更是超过 4000 倍，性能差距显著。
然而，Google 并没有停滞不前。semianalysis 认为，Google 已经醒悟过来，并以惊人的速度迭代更新，预计到今年年底，Gemini 模型的预训练 FLOPS 将超过 GPT-4 的 5 倍，到明年年底有望达到 20 倍。
以下是 Google Gemini 在与 GPT-4 竞争中的一些显著优势：
- 模型训练速度和效率：Gemini 模型的训练速度和效率远超 GPT-4。据预测，到今年年底，Gemini 模型将把 GPT-4 的总预训练 FLOPS 提高 5 倍，明年年底可能提高到 20 倍。这种优势得益于 Google 强大的基础设施建设。
- GPU 资源：Google 拥有大量的 GPU 资源，这使得其在模型训练上有更大的优势。相比之下，许多初创公司和开源研究者因为 GPU 资源不足而面临困境。
- 模型创新：Google 拥有一支强大的研发团队，他们在模型创新上有着深厚的积累。例如，Noam Shazeer，他是 "Attention is All You Need" 这篇原创 Transformer 论文的团队成员之一，他还参与了 Switch Transformer、Image Transformer 和 LaMDA 和 PaLM 等多个项目。
然而，semianalysis 指出，许多初创公司和开源研究者由于 GPU 资源有限，无法有效地进行大规模模型训练。他们在处理无法解决的问题上浪费了大量时间和精力，例如，他们在优化模型时，常常因为 GPU 的 VRAM 不足而痛苦不堪。这些企业和研究者通常忽视了预训练数据集和 IFT 数据需要大幅度提升，以便小型开源模型在真实工作负载中的性能提升。
semianalysis 进一步指出，这种 GPU 资源匮乏的问题并不仅限于初创公司。一些知名的 AI 公司，如 HuggingFace、Databricks（MosaicML）和 Together，也面临着同样的问题。他们拥有世界级的研究者，但由于系统能力的限制，他们的能力无法得到充分发挥。
尽管如此，semianalysis 认为 Google 有可能改变这种局面。Google 不仅在内部使用 GPU，而且通过 GCP 销售了大量的 GPU。他们的 Gemini 模型和下一代模型已经开始训练，而他们最重要的优势在于他们无与伦比的高效基础设施。semianalysis 认为，Google 的 Gemini 模型可能成为一个关键的转折点，帮助我们摆脱过度依赖 Nvidia 的困境。他们写道：“Google 的 Gemini 和下一代模型已经开始训练，他们最重要的优势在于他们无与伦比的高效基础设施。这可能是我们摆脱 Nvidia 依赖的救世主。”
这种观点揭示了 Google 在 AI 领域的潜力和影响力，尤其是在大语言模型的开发上。如果 Google 能够充分利用他们的优势，他们不仅有可能打破 Nvidia 的主导地位，还有可能引领整个大语言模型领域的发展方向。这将对整个 AI 领域产生深远影响，可能会改变我们对 AI 的应用和理解。