openai与谷歌什么关系（谷歌nano和pico的区别）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于openai与谷歌什么关系的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、互联网与谷歌的关系

• 2、2022年值得关注的5个AI趋势 – thenewstack

• 3、程序员们说说看：TensorFlow到底难不难学？

• 4、告别面向Google编程，Copilot测试版本体验

一、互联网与谷歌的关系

互联网与谷歌的关系：Google成立于1998年，是全球最富影响力的互联网公司之一，为Alphabet的子公司，业务范围涵盖互联网广告、互联网搜索、云计算等领域，开发并提供大量基于互联网的产品与服务，其主要利润来自广告服务。

二、2022年值得关注的5个AI趋势 – thenewstack

COVID-19 大流行加速了 2021 年人工智能或机器学习的采用。企业对自动化的需求以及人工智能硬件和软件的进步正在将应用人工智能变为现实。

以下是 2022 年的五种人工智能趋势：

趋势 1：大型语言模型 (LLM) 定义下一波对话式 AI

语言模型是基于自然语言处理技术和算法来确定给定单词序列在句子中出现的概率，这些模型可以预测句子中的下一个单词，总结文本信息，甚至可以从纯文本创建可视化图表。

大型语言模型 (LLM) 在包含大量数据的海量数据集上进行训练。Google 的BERT和 OpenAI 的GPT-2和GPT-3是 LLM 的一些例子。众所周知，GPT-3 在 570 GB 的文本上训练了 1750 亿个参数。这些模型可以生成从简单的论文到复杂的金融模型的任何东西。

包括OpenAI、Hugging Face、Cohere、AI21 Labs在内的AI 初创公司正在通过训练具有数十亿参数的模型来突破 LLM 的界限。

华为的PanGu-Alpha和百度的Ernie 3.0 Titan接受了包括电子书、百科全书和社交媒体在内的 TB 级中文数据集的训练。

2022 年，我们将看到大型语言模型成为下一代对话式 AI 工具的基础。

趋势二：多模态人工智能的兴起

深度学习算法传统上专注于从一种数据源训练模型。例如，

这种类型的机器学习与单模态 AI 相关联，其中结果被映射到数据类型的单一来源——图像、文本、语音。

多模态 AI 是计算机视觉和对话式 AI 模型的终极融合，可提供更接近人类感知的强大场景。它将视觉和语音模式结合起来，将人工智能推理提升到一个新的水平。

多模式 AI 的最新示例是来自 OpenAI 的DALL-E，它可以从文本描述中生成图像。

谷歌的多任务统一模型 ( MUM ) 是多模式 AI 的另一个例子。它承诺通过基于从 75 种不同语言中挖掘的上下文信息对结果进行优先排序，从而增强用户的搜索体验。MUM 使用 T5 文本到文本框架，比 BERT（流行的基于转换器的自然语言处理模型）强大 1000 倍。

NVIDIA 的GauGAN2模型将根据简单的文本输入生成照片般逼真的图像。

趋势 3：简化和流线型 MLOps

机器学习操作 (MLOps) 或将机器学习应用于工业生产的实践非常复杂！

MLOps 是已纳入基于云的 ML 平台的概念之一，例如Amazon Web Services的Amazon SageMaker、Azure ML和Google Vertex AI。但是，这些功能不能用于混合和边缘计算环境。因此，边缘的监控模型被证明是企业面临的重大挑战。在处理计算机视觉系统和对话式 AI 系统时，边缘监控模型变得更具挑战性。

由于Kubeflow和MLflow等开源项目的成熟，MLOps 变得相当容易获得。未来几年，将出现一种流线型和简化的 MLOps 方法，涵盖云和边缘计算环境。

趋势 4：AI 驱动的低代码开发

人工智能将影响 IT 的编程和开发。

大型语言模型 (LLM) 的兴起和更广泛的开源代码可用性使 IDE 供应商能够构建智能代码生成和分析。

望未来，期待看到可以从内联注释生成高质量和紧凑代码的工具。他们甚至能够将用一种语言编写的代码翻译成另一种语言，通过将遗留代码转换为现代语言来实现应用程序现代化。

趋势五：新型垂直化人工智能解决方案

Amazon Connect和Google Contact Center AI是垂直整合的经典例子。两者都利用机器学习功能来执行智能路由、由机器人驱动的对话以及对联络中心代理的自动协助。

这些服务是为零售和制造垂直行业高度定制的。

三、程序员们说说看：TensorFlow到底难不难学？

强化学习的进展速度远远低于深度学习。 虽然OpenAI Five和谷歌的AlphaGo等有值得注意的新闻突破，但实际情况下的强化学习实践并未发生。

正如谷歌AI的团队在这篇博文中提到的那样，开发这类算法需要大量的实验而没有任何明确的方向。 不幸的是，大多数现有的框架都没有这种灵活性。 如果你在这个领域工作或研究过，你就知道重现现有方法有多困难（如果不是不可能的话）。

因此，为了帮助加速研究，并希望让社区更多地参与强化学习，Google AI团队开放了一个名为Dopamine的TensorFlow框架，旨在通过使其更灵活和可重复性来创建研究。 根据团队的官方文档，他们的设计原则是：

简单的实验：帮助新用户运行基准实验

灵活的开发：为新用户提供新的创新想法

紧凑和可靠：为一些较旧和更流行的算法提供实现

可重复：确保结果可重复

意识到新人们根据基准检查结果的重要性，研究人员还发布了整个培训数据。 它可用作Python pickle文件，JSON文件和用户可以可视化每个训练迭代的网站。

我们对此有所了解

请注意，DeepMind对多巴胺的研究与Google AI的这项工作无关。 虽然两者都在很大程度上植根于强化学习，但Google AI通过公开采购的方式参与了整个社区。 它肯定有助于它以TensorFlow为基础，这是深度学习社区中每个人都熟悉的框架。

强化学习可能是一个令人生畏的主题，但我鼓励大家尝试一下。 这个领域仍然具有潜力，并将在未来几年取得很大进展。 这是一个很好的入门资源，您也可以参考我们的文章了解初学者。

如果你想更加了解TensorFlow，或者说想实践一下人工智能项目，谷歌的另一款工具或许可以帮到你，也就是谷歌的AIY Projects 项目。

在2017 年上半年，谷歌宣布了一个新的开源计划--AIY Projects（AIY计划），其目标是让每个Maker（创客）都能DIY自己的 AI 人工智能产品，让更多人能学习、探索并体验人工智能。 AIY 全称是 Artificial Intelligence Yourself ，顾名思义就是利用 AI 来进行的 DIY 功能套件。借助 AIY 项目，创客可以利用人工智能来实现更像人与人交流的人机交互。谷歌目前为 AIY Projects 推出了两款硬件产品--AIY Voice Kit 和 AIY Vision Kit。

AIY Vision Kit（视觉套件）是一套简单的计算机视觉系统，可运行 3 种基于 TensorFlow 的类神经网路模型应用程序。

这次 AIY 计划推出两款新品，Edge TPU 是谷歌专用的 ASIC 芯片，专为在 Edge 运行 TensorFlow Lite ML 模型而设计, 用来处理 AI 预测部分。它的特点是比训练模型的计算强度要小。而且 Edge TPU 还可以自己运行计算，不需要与多台强大计算机相连，因此应用程序可以更快、更可靠地工作。它们可以在传感器或网关设备中与标准芯片或微控制器共同处理 AI 工作。 针对Edge TPU的新设备是：AIY Edge TPU Dev 开发板和 AIY Edge TPU 加速器，二者皆采用 Google 的 Edge TPU 芯片。

四、告别面向Google编程，Copilot测试版本体验

最近OpenAI和GitHub联合发布了一个名为Copilot代码生成工具。这个工具基于GPT-3自然语言处理模型开发，并使用GitHub上的数十亿行代码作为训练数据，实现在写代码时自动提供代码建议的功能。

目前该产品已经在Vscode extenison中上线。作为长期面向Google编程的小白，当然是偷懒等不了明天，早早在官网排队等待试用名额，幸运地在一两周前获得了试用机会。

一周的体验下来，我认为Copilot的功能相较于其他代码补齐工具而言更加强大，更加灵活，甚至有时让我有种仿佛Copilot真的能读懂我的想法和代码，并且将其实现的感觉。显著提高了写码效率。

大家对GPT-3并不陌生 - 或许是2020年最火的自然语言处理模型，训练成本接近500万元，模型参数超过1750亿个。他是一个自回归模型，通俗理解就是输入一段文本的前一部分，预测接下来的文本的概率分布。GTP-3 自问世以来就被开发成几十个大大小小的不同应用，例如进行一些创作性写作（诗歌，小说等），编写前端代码（debuild.co）等等。

鲁迅曾经说过，XXX是最好的语言，既然GTP-3在语言方面如此有天赋，那么在写代码方面应该也会有所建树吧。果然CodeX - 基于GTP-3微调后的编程语言版本也在不久后问世，而Copilot正是CodeX的第一个商业化应用。

Copilot官网中列举了Copilot的四个使用方向：

可以说，如果真的能实现上述所说的四点，那么真的是可以极大地提高代码编写效率，在拿到试用资格后，我就如上几点进行了体验和测试，究竟能不能达到官网上所说的神奇效果呢？

首先我创建了一个新的项目，正巧当时打算瞄一眼比特币的价格，对了，要不让Copilot帮我写一个吧！我在注释中定义了想要的函数，看看Copilot能不能读懂我的意思呢？

第一次运行的时候我实实在在地被“惊吓”到了，Copilot似乎是理解了我的注释，刚开始定义函数，Copilot就迫不及待给我推荐了传入的参数，紧接着又推荐了完整的函数代码。虽然之前也存在类似语言转代码生成工具，但是使用的丝滑程度和生成代码的准确度上，个人感觉Copilot都遥遥领先于其他工具。

更多时候，我们需要在已有代码上进行添加或者修改，其中不乏需要写一些功能，格式较为相似的函数。有时我会选择直接复制粘贴函数然后进行修改，但是一旦需要修改的变量较多，往往会遗漏导致测试时报错。那么在类似场景下，Copilot是否能给我们提供一个更合适的“参考答案”呢？

我用以下代码进行了一个简单测试，在DeepaiImageApi模块中，我想要通过两个不同函数分别实现将图片数据和图片url传给DeepAI提供的API接口。在我定义了第一个函数方法之后，来看看Copilot是否能根据我的注释直接生成我想要的代码吧:

结果是非常Amazing啊，可以看出Copilot不仅提供了符合范式的函数名，代码以及符合项目代码的参数调用，并且对函数内容也有相对应的改动(request.post中传入的files参数由image变成了url）。说明copilot的确将本地文件中的代码作为了模型的输入值，并且很好地“理解”了代码中的重要特征，如格式，规范，结构等等。

总体而言，虽然Copilot生成的代码在多数情况下还需要检查和调整，但是他革命性的代码生成效果还是把初步接触Copilot的我惊艳到了，有时就算程序已经写好，我还是会特意按下Ctrl+Enter查看copilot提供的不同思路和方法。

最后夹带一点点个人观点，有人质疑Copilot成熟以后或许会抢走部分程序员的饭碗，或者让程序员自主思考的能力逐渐退化，作为一个入门码农来说我目前觉得并不需要担心。Copilot给我的感觉像是一个专门提供给程序员的Google，或是一套整理齐全，索引完备的代码答案库，在面对多数人遇到过的类似问题的时候，可以提高编程效率，减少面向Google编程时搜索合适答案的时间。

而另一方面，GTP-3本质上是一个自回归模型，我们无法依赖其提供给我们更加创新的算法或代码方案，当大多数程序员从重复且枯燥的代码中解放出来的时候，或许会就有更多的人类智慧被利用在创新性的工作中，从而加速行业的进步。

以上就是关于openai与谷歌什么关系相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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