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

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。

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。

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：

本文来自微信公众号：量子位（ID：QbitAI），作者：羿阁

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