文心一言
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3月16日发布会后更新：
Robin 和王海峰老师都说了，文心一言用了5500亿的知识图谱来做知识增强，那应该是确认了。想了解知识图谱，推荐权威书籍珠峰书《知识图谱：认知智能理论与实战》
格局略小，感觉有点不自信。Robin 说“为什么要发布？因为有市场需求”示例都是视频，未知确认的效果。视频中生成的藏头诗不咋地。这点其实应该抓好的，把中文真的做好就有了强大的根基了。股价大跌，这点到是和 Google 发布Bard 时有的一拼。能生成图像和语音，这点还不错，但个人觉得，这个是外接已有的其他模型，或者用接口调用了现成的文心一格和语音合成。最后生成视频那个，过于“假”了，真实效果肯定很差。总体来说，我觉得对其他厂商来说，“是个好消息”盲猜有很大概率就是从 ERNIE3.0有监督训练出来的，RLHF 那个搞不好没搞定。毕竟国内搞强化学习的不多，不像 OpenAI和Google/DeepMind，搞了好多年的强化学习了。强化学习的话，推荐《强化学习（第2版）》
Bard：
首先，Bard 就是“诗人”（柯林斯词典：A bard is a poet）的意思，其宣传口号非常赞，我很喜欢：
“Bard可以成为创造力的媒介，也可以是好奇心的起点（Bard can be an outlet for creativity, and a launchpad for curiosity）”。
另外，通过视频中给出一个例子 （如向9 岁的孩子解释 NASA 的韦伯太空望远镜的新发现）
第二，Bard 所用的 LaMDA 不是新事物，事实上，如果不健忘的话，对LaMDA 应该不陌生，毕竟被 Google 工程师认为有“自主意识”，像“人”，需要考虑AI 的“人格”这种花边新闻，是江湖中流传最广的。另外为了能服务更多的用户，即将发布的Bard 是基于LaMDA 的轻量级版本。已公开的LaMDA 最大的版本是1370亿参数的模型，轻量级的可能是80亿参数或320亿参数的吧？
第三，Bard要保持“质量、安全和凭据（quality, safety and groundedness）”方面的高标准。这点要重点强调一下，Google 在 LaMDA 中始终强调现实世界的事实需要有依据。根据 LaMDA论文，其外部信源有明显的三元组的印记“<Eiffel Tower, Construction started, 28 January 1887>”和“<Eiffel Tower, date opened , 31 March 1889>”，应该是用了 Google 内部所构建的全球最大的知识图谱。
关于如何构建、存储和使用知识图谱，参阅权威书籍珠峰书《知识图谱：认知智能理论与实战》。
第四，强调“人工智能是一个能够更加有效地推动深入理解信息，并将其转化为知识的助力，使得人们能够更容易找到所需知识来完成工作。”这点与 Google IO 2022中PiChai 对 Google 未来使命的解释保持了一致。这点可参阅文章《冯志伟：认可《知识图谱》作者王文广的观点“知识图谱是人工智能进步的阶梯”》里面有关 Google IO 2022相关内容的解析。
第五，Barg 在搜索引擎中提供的核心功能可能就是：人工智能在这些时刻可以提供帮助，对没有单一正确答案的问题进行概括。很快，您将在搜索中看到基于人工智能提供的功能，它们将复杂的信息和多个观点概括成易于理解的格式，以便您快速了解全局并从网络中学到更多：不管是寻求其他观点，如既弹钢琴又弹吉他的人的博客，还是深入研究相关主题，例如作为初学者的入门途径。这些新的人工智能功能将很快在谷歌搜索中推出。
第六、很快就会在谷歌云上提供LaMDA API，同时 提供 API的还有 Google 的合作伙伴 Cohere、C3.ai 和 Anthropic（Google 刚刚投资了4亿美元的公司）的模型。
更多内容可以参阅：
最后，效果还看不到，拭目以待，未来酌情更新。
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