2022年是生成式AI开展历程中的重要一年。大型语言模子在生成文本和软件代码方面不竭获得停顿。与此同时，跟着DALL-E2、Imagen和StableDiffusion等模子的引入，人们看到了文本到图像生成器的庞大朝上进步。
2022年还标记着生成式AI模子的产物化加速。生成模子的科学和手艺现在已经开展成熟到可以处理现实问题的地步。像微软和谷歌如许的公司正在寻求一个新市场中占据领先地位的办法，那可能会改动创造力的将来。
谷歌公司在其日前举办的AI@'22大会上，展现了在其产物操纵生成模子的道路图。其战略可能是该范畴的开展标的目的和将来合作可能发作改变的前奏。
谷歌的生成模子停顿
谷歌Parti利用Transformers从文本令牌创建图像
在AI@'22会议上，谷歌研究中心首席科学家Douglas Eck列出了该公司目前在四个范畴对生成模子的研究：文本、源代码、音频、图像和视频。
谷歌目前正在所有那些范畴运行测试项目，着眼于在将来创建产物。Wordcraft Writers Workshop努力于搀扶帮助做者在写做中从大型语言模子中获得搀扶帮助。那是一个利用语言模子LaMDA根据用户供给的提醒生成文字的东西。该东西被设想成在一个迭代过程中利用模子，在那个过程中，做者和大型语言模子(LLM)停止交互，配合创建故事。
Eck说，“利用LaMDA来写一个完好的故事将成为了一个死胡同。当它用来增加兴趣、为特定角色或加强故事的某个方面时，那可能是一个更有效的东西。用户界面也必需是准确的。Wordcraft东西是从头起头设想的，能够让做者与生成模子停止交互。”
进修代码是一个利用大型语言模子(LLM)为开发人员生成代码定见的项目。谷歌目前正在内部测试该东西，它包罗单行和多行代码完成定见。
AudioLM利用语言模子生成音频。该模子将一个音频样本做为输入。它能够用来生成音乐和语音。
也许Eck在AI@'22会议上展现的更先进的模子是文本到图像模子Imagen和Parti。Imagen的工做原理类似于OpenAI的DALL-E2，它利用扩散模子将语言嵌入转化为图像。Parti利用Transformers架构从文本标识表记标帜生成图像。DreamBooth是一个能够调优文本到图像生成器(如Imagen)的模子，以在差别的场景中显示主题。DreamFusion将扩散模子的功用与神经辐射场(NeRF)连系起来，神经辐射场(NeRF)是一种深度进修架构，能够从2D图像创建3D模子。
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谷歌DreamBooth对生成模子停止微调，以在差别的情况中显示特定的主题
Eck还展现了谷歌与Imagen Video和Phenaki在视频生成方面的研究的预览。Imagen Video利用扩散模子创建一系列高分辩率图像，那些图像能够拼接在一路创建视频。Phenaki基于Transformers架构，将文本提醒序列转换为图像序列。Imagen Video和Phenaki连系利用，可根据提醒序列创建高分辩率视频。
谷歌的生成模子战略
Eck在会上演讲中明白表达，生成式模子其实不意味着主动化或代替人类的创造力。“那不再是一个创造现实画面的生成模子，而是本身创造的工具。手艺应该称心我们的需要，让我们对本身的工做有代办署理权和创造性的掌握权。”
在讨论谷歌的“负责任的AI”战略时，他进一步强调了那一点，并在演讲完毕时说：“创造力是使我们成为人类的重要构成部门。我认为在构建那些AI系统时，服膺那一点很重要。”
Eck的一些言论是为了缓解生成式AI模子代替人类创造力的恐惧(那在很大水平上被强调了)，强调积极的影响，将该范畴转向以报酬中心的AI。AI系统应该以一种供给通明度和掌握的体例设想，以加强人类的才能。若是没有人类的掌握和监视，生成模子等AI系统将表示欠安，因为它们无法像人类一样掌握根本概念。
谷歌能在生成式AI范畴获得合作优势吗？
AI研究和产物化之间的差距很难弥合。当然，谷歌的大型语言模子(LLM)和文本到图像模子的量量不会低于OpenAI的GPT-3和DALL-E2。但问题是，谷歌能否基于那些形式推出胜利的产物?
在考虑将手艺产物化时，需要考虑以下一些问题：那项手艺会成为新产物的根底手艺吗?若是没有，它会被集成到现有的产物中吗?它处理的是什么问题，目前存在的替代处理计划是什么?产物能否供给了足够的附加值来说服用户转换?它能否有助于稳固企业在现有市场中的地位?
企业凡是会将手艺带到他们擅长的范畴或市场。在写做范畴，微软领先于谷歌。Office 365的市场份额超越了GSuite，在将大型语言模子(LLM)集成到其产物中方面，微软公司已经领先一步。
微软在GitHub Copilot和Codex的编码方面也处于领先地位，它们已经进入消费形式，而不是谷歌的内部代码生成东西。谷歌更受欢迎的开发东西是Colab和Android Studio，那将为它供给一个测试和推出代码AI的场合。但那些集成开发情况(IDE)的市场份额无法与微软的Visual Studio Code和GitHub Codespaces(也属于微软)相提并论。
在图像、视频和音频范畴，Adobe公司将成为生成式AI的赢家。Adobe公司已经拥有更大的市场份额和完美的东西，并按期更新AI功用。Adobe已经在其东西套件中测验考试生成式AI东西。
然而，那其实不意味着现有那些公司必然会主导生成式AI范畴。目前，从目前利用的东西(如文字处置器、集成开发情况和图像编纂应用法式)的角度来对待生成模子。根本上，行业厂商正在研究生成模子若何主动化或改良已经在做的使命(完成句子、编写代码块、编纂或生成照片等等)。当他们创造新的东西系统和工做流程时，AI的实正潜力将得到足够发扬，那些东西和流程可以足够操纵生成模子和AI的其他朝上进步，以完全差别的体例来实现目的。
正如谷歌重塑了信息发现形式，亚马逊跟着收集的普及重塑了购物形式那样，发现并拥抱AI新机遇的企业一定会改动市场现状或塑造新的市场。