揭秘 Google Cloud Next '23:生成式 AI 的探索之路與開發正規化變革

發表於2023-09-19

8 月底,谷歌以「AI 與雲科技驅動創新」為題,舉辦了為期三天的 Google Cloud Next ’23 大會,展示了谷歌在基礎架構、資料和 AI、Workspace 協作和資訊保安解決方案等全系列產品不斷創新的成果。

乍看之下似乎又是一場「大而全」的行業大會,但全程看完之後會明顯的感受到,本次大會的內容全部圍繞住了一個重心 —— 「生成式 AI」。

生成式 AI 作為近一兩年最熱門的技術話題沒有之一,大家的談論早已經超出了技術的範疇。如何應用、如何融合、如何落地,各行各業都在探索生成式 AI 帶來的可能性。但除了 ChatGPT 這類的聊天機器人,似乎還沒有特別成功的落地工具或者應用,哪怕是技術本源所在的研發領域也如是。

谷歌這次,似乎給出了一個參考答案。

一、Google Next '23:生成式 AI 的探索之路

生成式 AI 與傳統 AI 技術最根本的區別在於前者透過理解自然語言建立內容,而後者依賴的是程式語言,這是生成式 AI 技術的關鍵變革特徵,也是以前從未有過的能力。並且生成式 AI 能夠以文字、影像、影片、音訊和程式碼的形式生成新內容,而傳統的 AI 系統訓練計算機對人類行為、商業結果等進行預測。

對於許多人來說,第一次切身感知到生成式 AI 技術就是透過 ChatGPT。作為一種人工智慧聊天機器人,在 2022 年 11 月迅速風靡全球。

大部分人不知道的是,ChatGPT 在架構層使用的是 Transformer 這一語言處理架構,該架構實際上便是谷歌在 2017 年的論文《Attention Is All You Need》中提出的。

谷歌作為一家成立了 25 年的公司,曾經在搜尋、郵箱等領域取得了很多成績,但在 AI 領域卻面臨了一些質疑。此前有媒體表示“谷歌在人工智慧領域沒有‘秘密武器’,無法贏得這場競爭。”而今年 5 月份的 Google I/O 以及前幾日的 Google Cloud Next '23,可能正是在某種程度上回擊了這種言論。

正如 Alphabet 和谷歌執行長桑達爾·皮查伊 (Sundar Pichai) 在活動開幕式上表示:

“在過去幾年與企業領導者的交談中,我聽到了一個類似的主題。從桌面到移動,到雲,再到現在的人工智慧,他們需要的是一直走在技術突破前沿的合作伙伴。很多轉變確實令人興奮,但同時也會帶來不確定性。向人工智慧的轉變無疑就是如此。”

“作為一家公司,我們已經為這一時刻準備了一段時間。在過去的七年裡,我們採取了人工智慧先行的方法,應用人工智慧使我們的產品從根本上更加可用。我們相信,讓人工智慧為每個人帶來幫助,是我們在未來十年完成使命的最重要方式。”

先內部小規模測試,再面向大眾開放成熟的能力。谷歌也許確實沒有“秘密武器”,但可能重點在於並不需要“秘密”,準備好之後,拿出來大家正面比劃一下。這次的大會中,谷歌便亮出了其武器:

1、Cloud TPU v5e

生成式 AI 帶來許多先進的功能,並可廣泛使用於各種應用,但不可否認的是更加迫切的需要更先進、更強大的基礎架構,設計和構建計算基礎設施的傳統方法已不足以滿足生成式 AI 和大語言模型 (LLM) 等新興工作負載的需求。為了解決這個問題,谷歌推出了 Cloud TPU v5e,一款最新且最具成本效益的 TPU。

TPU 是專門為大型人工智慧模型的訓練和推理而設計的定製人工智慧晶片。客戶可以使用單個 Cloud TPU 平臺來運作大規模 AI 訓練和推理。根據大會公開資訊展示,Cloud TPU v5e 可擴充套件到數萬個晶片並針對效率進行了最佳化。與 Cloud TPU v4 相比,每美元的訓練效率可提升 2 倍,每美元的推論效率可提升 2.5 倍。

2、Vertex AI

在 2021 年 Google I/O 大會中,谷歌推出了 Vertex AI 託管式機器學習平臺,用來幫助開發者更輕鬆地構建、部署和維護其機器學習模型。在本次的大會上,則正式推出了 Vertex AI 的搜尋和對話功能,並將 ML 模型數量增加到 100 多個,這些模型都依據不同任務和不同大小進行了最佳化,包括文字、聊天、影像、語音、軟體程式碼等等。

為了進一步平衡使用者使用大模型進行建模的靈活性,以及他們可以生成的場景與推理成本以及微調能力,谷歌還為 Vertex AI 帶來了擴充套件功能和 Grounding 等新的功能和工具。

藉助 Vertex AI 擴充套件功能,開發者可以將 Model Garden 模型庫中的模型與實時資料、專有資料或第三方平臺(如 CRM 系統或電子郵件)連線起來,從而提供即時資訊、整合公司資料並代表使用者採取行動。這為生成式 AI 應用程式開闢了無限的新可能性。

Grounding 則是適用於 Vertex AI 基礎模型、搜尋及對話(Search and Conversation)的一項服務,可以協助客戶將回復納入企業自身的資料中,以提供更準確的回覆內容。這一功能的重點在於可以一定程度上避免現階段 AI 的“胡言亂語”,從而規避一些風險或者問題。

3、Duet AI

在 5 月的 I/O 大會上,Google Cloud 推出了 Duet AI。官方將其描述為“一位重要的協作夥伴、教練、靈感來源,和生產力推進器”,比如將 Docs 大綱轉換成 Slides 中的演示文件,根據表格中的資料生成對應的圖表;或者把 Duet AI 當做一個創作型的工具,用它來撰寫電子郵件、生成影像、做會議紀要、檢查文章的語法錯誤等等。

但當時的 Duet AI 只能在 Workspace 中使用,這次則擴充套件到了 Google Cloud 和 BigQuery 中,並推出更多適用的 AI 功能。例如 BigQuery 中的 Duet AI 旨在透過生成完整的函式和程式碼塊,讓使用者專注於邏輯結果。它還可以建議和編寫 Python 程式碼和 SQL 查詢。這將進一步發揮 Duet AI "編碼專家、軟體可靠性工程師、資料庫專家、資料分析專家和網路安全顧問 "的作用。

資料是生成式 AI 的核心,不難看出谷歌這次的更新迭代正式為了幫助資料團隊進一步提高生產力,協助組織發揮資料及 AI 的最大潛力。

二、一些後續思考:生成式 AI 帶來的開發正規化變革

從基建、到平臺再到應用,草蛇灰線,伏脈千里。谷歌在生成式 AI 領域的探索,其實並不像大家所想的有些“掉隊”,而是在另一個維度提前佈局。

25 年來,谷歌不斷投資資料中心和網路,現在已經擁有涵蓋 38 個雲區域的全球網路,根據官方所說,目標是在 2030 年完全實現全天候採用無碳能源維持運營。谷歌的 AI 基礎架構也在業界佔據很大的份額,有超過 70% 的生成式 AI 獨角獸公司和超過一半獲得融資的生成式 AI 初創公司,都是 Google Cloud 客戶。

"我們從每一層開始。這是對整個堆疊的重新構想。"這是英偉達的黃仁勳在 Google Cloud Next '23 中傳遞的一個態度,"生成式人工智慧正在徹底改變計算堆疊的每一層。我們兩家公司(英偉達和谷歌)擁有世界上最有才華的兩支計算科學團隊,將為生成式人工智慧重新發明雲基礎設施。"

開發者關注的,是如何藉助生成式 AI 的能力&工具提效;企業關注的,是如何藉助生成式 AI 來迭代業務產品搶佔市場心智。但對谷歌這類“搞基建”的公司而言,關注堆疊的每一層、關注堆疊的整體結構,才有可能推進技術的發展,實現傳統開發正規化的變革。

今年年初,谷歌推出了 Security AI Workbench,這是業界首創的可擴充套件平臺,由谷歌的新一代安全性大語言模型 Sec-PaLM 2 驅動,結合了谷歌獨有的觀測技術,能幫助開發者掌握不斷變化的安全性威脅,並針對網路安全操作進行微調。

幾周前,谷歌推出 Chronicle CyberShield,能解決資料孤島的問題,也能集中管理安全性資料,並統一規劃處理方式。

“我們正處於一個由人工智慧推動的全新數字化轉型時代,”Google Cloud 執行長庫裡安說,“這項技術已經在改善企業的運營方式以及人類之間的互動方式。它正在改變醫生照顧病人的方式、人們溝通的方式,甚至我們在工作中的安全方式。而這僅僅是個開始。”

生成式 AI 透過 ChatGPT 類的工具產品,已經在藝術創作、程式碼生成等領域帶來了未曾設想過的便利,隨著基礎設施的迭代演進,相信現階段的開發正規化變革,可能真的僅僅是個開始。

生成式 AI 興起之後,業界紛紛提出“想象力等於生產力”之類的觀點,並藉助一些場景的應用為佐證。谷歌這次的大會發布,無論是對生成式 AI 技術的推動,還是開發工具&服務的迭代,都給了我們更多的信心與想象的方向。

無論是從 AI 最佳化的基礎架構,到注入了生成式 AI 強大功能的資料分析和資訊保安服務;還是從增加了更多新模型和工具的 Vertex AI 平臺,到擴大了支援 Duet AI 的 Workspace 和 Google Cloud,這些技術都是難得的探索與嘗試,這些演變或者變革都是邁向下一次重大演變的正確方向的墊腳石。

對於開發者這一最瞭解技術本質的人群而言,我們能做的就是擁抱變化與發展,與企業、社群、生態一起,持續探索與創新。在變革到來前,找到要去的方向;在變革到來後,找到自己的位置。


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