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据澎湃新闻报道，谷歌首席执行官兼团队代表 Demis 在发布会上直接谈到了 GPT-4 和 GPT-4 的比较，“我们对系统进行了非常彻底的分析，并进行了 。 运行了 32 个完善的基准来比较这两个模型，从广泛的整体测试（例如多任务语言理解基准）到比较这两个模型生成代码的能力。” 微微一笑说道，“我认为我们在 32 项基准测试中，有 30 项大幅领先。”
从发布开始，它就会在 Bard 和 Pixel 8 Pro 智能手机上提供，并将很快与 服务中的其他产品集成，包括搜索和广告。
目前，谷歌计划通过谷歌云将其授权给客户，供他们在自己的应用程序中使用。 从12月13日开始，开发者和企业客户可以通过 AI或 Cloud AI中的API（应用程序编程接口）访问Pro，开发者可以使用Nano进行构建。
据介绍，Ultra是MMLU（大规模多任务语言理解）中第一个超越人类专家的模型，综合运用数学、物理、历史、法律、医学、伦理学等57个学科来测试世界知识和解决问题的能力，谷歌在博客文章中表示，理解复杂主题的细微差别和推理的能力。
据 CNBC 报道，谷歌高管在新闻发布会上表示，Pro 的性能优于 GPT-3.5，但回避了它与 GPT-4 相比如何的问题。 对于谷歌是否计划对巴德的访问进行收费，巴德总经理萧表示，谷歌专注于创造良好的体验，目前还没有盈利方面的细节。
谷歌最强大的TPU和AI超级计算机
与新模型一起亮相的还有新版本的TPU芯片TPU v5p，旨在减少与训练大型语言模型相关的时间投入。 TPU是谷歌为神经网络设计的专用芯片。 它经过优化，可加快机器学习模型的训练和推理速度。 谷歌于2016年开始推出第一代TPU。
据谷歌介绍，与TPU v4相比，TPU v5p的浮点性能提高了一倍，高带宽内存提高了三倍。 使用 的 600 GB/s 芯片间互连，8,960 个 v5p 加速器可以耦合在一个 Pod（通常是包含多个芯片的集群或模块）中，以更快或更准确地训练模型。 作为参考，该值比 TPU v5e 大 35 倍，是 TPU v4 的两倍多。
谷歌表示，TPU v5p 是迄今为止最强大的，能够提供 459（每秒 16 位浮点运算）性能或 918（918 ）性能 Int8（执行 8 位整数）性能，支持 95GB 高带宽内存，并且可以以 2.76 TB/s 的速度传输数据。
谷歌表示，这一切意味着 TPU v5p 可以比 TPU v4 更快地训练大型语言模型，例如训练像 GPT-3（1750 亿个参数）这样的大型语言模型比 TPU v4 快 2.8 倍。
除了新硬件之外，谷歌还引入了“人工智能超级计算机”的概念。 谷歌云将其描述为一种超级计算架构，包括具有开放软件、性能优化硬件、机器学习框架和灵活消费模型的集成系统。
谷歌计算和机器学习基础设施副总裁 Mark 在一篇博客文章中解释道：“传统方法通常通过零散的组件级增强来解决要求苛刻的人工智能工作负载，但这可能会导致效率低下。” 效率低下和瓶颈。”“相比之下，人工智能超级计算机采用系统级协同设计来提高人工智能训练、调优和服务的效率和生产力。”这可以理解为与单独查看每个部分进行比较。这次合并将提高生产力和效率。换句话说，超级计算机是一个系统，其中任何可能导致性能不佳的变量（硬件或软件）都得到控制和优化。
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