谷歌Gemini刚发就惹质疑：测试标准有失偏颇、效果视频疑剪辑
谷歌Gemini刚发就惹质疑：测试标准有失偏颇、效果视频疑剪辑AI实时对人类的涂鸦和手势动作给出评论和吐槽，流畅还很幽默，最接近贾维斯的一集。然鹅当大家从惊喜中冷静下来，仔细阅读随之发布的60页技术报告时，却发现不妥之处。（没错，没有论文，OpenAICloseAI你开了个什么坏头啊）MMLU测试中，Gemini结果下面灰色小字标称CoT@32，展开来代表使用了思维链提示技巧、尝试了32次选最好结果。而作为对比的GPT-4，却是无提示词技巧、只尝试5次，这个标准下GeminiUltra其实并不如GPT-4。以及原图比例尺也有点不厚道了，90.0%与人类基准89.8%明明只差一点，y轴上却拉开很远。HuggingFace技术主管PhilippSchmid用技术报告中披露的数据修复了这张图，这样展示更公平恰当：每到这种时候，总少不了做表情包的老哥飞速赶到战场：但好在，同样使用思维链提示技巧+32次尝试的标准时，GeminiUltra还是确实超越了GPT-4的。JeffDean在一处讨论中对这个质疑有所回应，不过大家并不买账。另外，对于那段精彩视频，也有人从开篇的文字免责声明中发现了问题。机器学习讲师SantiagoValdarrama认为声明可能暗示了展示的是精心挑选的好结果，而且不是实时录制而是剪辑的。后来谷歌在一篇博客文章中解释了多模态交互过程，几乎承认了使用静态图片和多段提示词拼凑，才能达成这样的效果。但不管怎么样，谷歌Gemini的发布还是给了其他团队很大信心，GPT-4从此不再是独一无二、难以企及的存在了。正如AI搜索产品PerplexityAI创始人AravindSrinivas总结：1、Gemini证明了OpenAI之外的团队可以搞出超越GPT-4的模型2、训练到位的密集模型可以超越GPT-4的稀疏模型架构推论：从大教师模型蒸馏小尺寸密集模型会成为未来趋势，实现效率和能力的最佳结合。更多网友关心的话题是，这下子还有必要继续为ChatGPTPlus付费每月20美元吗？？目前，GeminiPro版本已更新到谷歌聊天机器人Bard中，水平到底有没有宣传的好，可以看看实际情况。Gemini真的超越ChatGPT？首先明确一点，目前大家能上手玩到的是GeminiPro版本，也就是中杯，对标GPT-3.5。对标GPT-4的大杯GeminiUltra，要明年才出。另外目前Gemini仅支持英文，中文和其他语言也是后面才会出。虽然暂时玩不到GeminiUltra，威斯康星大学麦迪逊分校的副教授DimitrisPapailiopoulos找了个好办法：把Gemini发布时展示的原题发给GPT-4对比，结果14道题中，GPT-4约获得12分。其中有两题由于截图没法再清晰了，给GPT-4算0.5分。还有一道数学题GPT-4做错，其他题基本平手。接下来，要说最能体现一个大模型综合能力的，肯定少不了写代码。根据大家的测试结果来看，Gemini编程水平还是有保证的。有开发者测试用Pytorch实现一个简单的CNN网络，Gemini只用了2秒而且代码质量更高。当然速度快可能是由于Bard搭载的GeminiPro尺寸更小，GPT-4现在有多慢懂得都懂了。但是下一项编写SQL语句方面，这位开发者就认为Gemini表现就不太行了。不过对于广大开发者来说还有一个利好消息，在遵循指令方面，Gemini对比Bard升级之前可谓是史诗级进步。提示工程师先驱RileyGoodside，此前想要Bard输出纯JSON格式前后不带任何废话，百般尝试也不成功，最后需要假装威胁AI不这么做就鲨个无辜的人才行。现在更新以后，只需要把要求说出来，无需任何提示词技巧就能完成了。Gemini还有一大卖点是多模态能力，针对开头画小鸭子的视频，我们从中抽取了8个关键帧，分别进行提问，看看Gemini的表现有没有那么神奇。（不确定视频中是Ultra还是Pro版本，现在只能测试Pro版本）对于图1-4，我们问的问题都是“Whatisthispersondoing?”，Gemini给出的回答分别是：可能在用马克笔写字，但不知道具体是什么在用铅笔画蛇，而且是一条眼镜蛇在用铅笔画乌龟，而且正处于画画的初期阶段在用黑色马克笔画鸟，脸朝左，头朝右，站在树枝上，翅膀没有展开对于图1和图2，的确判断线索还不是很明显，出现这样的结果情有可原，不过图3这个“乌龟”的答案就有些绷不住了。至于图4，至少可以肯定的是鸭子的确属于鸟类，但是其它细节分析得还是欠缺了一些准确性。而当我们拿出图5的成型作品时，Gemini终于分析出了这是一只鸭子，水波纹也分析对了。但分析出的绘画工具变成了铅笔，头的朝向问题也依然没说对，喙被说成了张开的，还臆想出了一些芦苇。接下来是图6和图7的上色过程，一般情况下鸭子不会是蓝色，所以我们问了Gemini图片中有什么异常（Isthereanythingabnormal?）。针对图6，Gemini给出的回答不能说十分精准，只能说是驴唇不对马嘴，还配上了一张风马牛不相及的图片。针对图7的成品，Gemini直接说没毛病，该有的东西都有，背景也很真实，甚至没忘继续提根本不知道哪里来的芦苇。但下面的一句“Hereistheimageyousent”就属实令人费解了：说Gemini没看我们上传的图吧，读出来的又的确是鸭子；说它看了吧，又给出了完全不同的一张的图说是我们传上去的。所以我们想到了用“深呼吸”和“一步一步解决”提示词技巧看看能不能提高一下Gemini的表现，其中深呼吸正是适用于谷歌上一代大模型PaLM的提示词。结果这次的答案直接让人笑出了声：不正常的是，鸭子被画到了纸上，鸭子是一种活的生物，在纸上是无法存在的……视频的结尾，博主还拿出了橡胶鸭子玩具，我们也拿这一帧（图8）让Gemini分析一下鸭子的材质。结果橡胶倒是分析对了，但是蓝色的鸭子被说成了黄色，难怪上一张图会说没有异常……逐帧询问完成后，我们又把8张图放在一起询问，结果也是只有鸭子说对了。“打假”完这段视频后，我们又用之前拿来考察GPT-4V的“吉娃娃和松饼”图给Gemini试了试。结果Gemin直接摆烂，告诉我们所有的图都是“吉娃娃坐在松饼上”，甚至连图的数量都没数对……于是我们换了种问法，让它告诉我们哪些是吉娃娃，哪些是松饼。这次Gemini倒是诚实的很，直接告诉我们吉娃娃和松饼实在太像了自己区分不出来。和蓝色鸭子的问题一样，“深呼吸”在这里依然是没起到什么作用，Gemini还是连数量都搞不清楚。而勉强解说了的8个（实际上是6个，因为有两个是重复的）图，只有左下和右下两张图是对的，至于middle指的到底是哪一行，我们不得而知……或许是这样细小的差别实在是难为Gemini了，我们接下来换一些图形推理题试试。第一题的前四个符号是由1-4这四个数字与镜像后的结果拼接而成，所以下一个图应该是5与其镜像拼接，答案是C。（蓝色块是为了方便观察，传给Gemini的图中没有）这里一开始还出现了一段小插曲：最开始的提示词中是没有最后一句话（注意字母不是符号本身）的，结果Gemini真的就把ABCD这四个字母当成了备选的符号。调整之后，Gemini前面给出的分析基本正确，可惜到最后选择了错误选项D。第二题，每个框中的第三个符号是前两个的交集，答案为A。结果Gemini研究起了这些表情，一番分析猛如虎，最后给出的答案还是错的。两道题下来，一道对了百分之七八十，另一道完全错误，看来GeminiPro的图形推理能力还有很大提升空间。不过如果把目光放到生活场景当中，Gemini的表现还是值得肯定的。我们用ChatGPT（DALL·E）生成了一张包含鸡肉、胡萝卜和黄瓜的图片，Gemini正确地识别出了这三种食材，然后给出了很多种可以烹饪的菜肴，而且每个都配有图片和教程链接。这么多测试结果看下来，回到最初的问题，有了Gemini还有必要为GPT-4付费吗？沃顿商学院副教授EthanMollick给出一个不错的建议：...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1402755.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1402755.htm
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