今天继续和大家讨论gemini的对于整个LLM领域可能带来的冲击。除了模型本身的特性以外，我认为围绕Gemini的其他特点也值得注意。
首先，Gemini的nano版本是行业里的首创，可以直接运行在Pixel手机上。这一创新充分体现了谷歌在软硬件一体化整合方面的强大实力，将AI、云和智能手机三者融于一体。在AIGC的道路上，这一创新开辟了一个全新的赛道，其意义被目前的媒体低估了。
此外，Gemini的nano版本还具有轻量级的特点。由于其模型大小只有几十KB，因此可以轻松地部署在各种设备上，包括手机、平板电脑等移动设备。这种轻量级的特性使得Gemini在边缘计算和实时AI应用方面具有巨大的潜力。例如，在智能家居系统中，Gemini可以部署在智能音箱等设备上，实现语音识别、自然语言处理等功能的实时响应。
总之，除了模型本身的特性以外，Gemini的其他特点也值得关注。其nano版本的可直接运行在Pixel手机上、分布式训练架构、轻量级特性和优秀的可解释性都充分展示了谷歌在AI技术方面的创新和实力。随着AIGC技术的不断发展，我们有理由相信，这些特点将会引领未来的AI技术发展方向。
其次是同时被发布TPU芯片，这也许是未来解决算力瓶颈的首次突破(黄博士应该看不到我的文章)。曾经有个说法，All in AI=All in Nvidia，不得不承认，直到目前为止，围绕LLM的火爆喷发，实际上财务受益最大的正式已经完全和LLM各环节深度融合的英伟达，无论是训练还是推理，都必须基于GPU来实现。无论哪个LLM最终获胜，胜利者的背后都是英伟达。而此次gemini完全基于TPU(tensor 处理单元)，可以说终于打破了一种事实上的技术垄断，为GPU的需求者提供了一种可能的潜在替代算力。当然未来谷歌是否会开放TPU供其他LLM厂商使用还是一个未知数。
从整个行业的发展来看，gemini的未来是充满期待的。目前，几乎所有的LLM(语言模型)都是基于谷歌的Transformer在不断创新，这表明谷歌在自然语言处理领域的技术实力不容小觑。随着时间的推移，谷歌自身的优势结合长期的技术积累，应该可以结出更坚实的成果。我个人认为以下几点是gemini未来能否体现出后发优势的关键。
1. Google的技术实力：Google作为一家全球领先的科技公司，拥有强大的技术实力和资源。长期以来，GCP(谷歌云)都在围绕AI进行云业务的布局，相信在AI领域google会厚积而薄发。Gemini模型可以借助Google的技术和基础设施，从而具备更高的性能和可靠性。
2. 数据优势：Google作为一家拥有大量用户数据的公司，可以利用这些数据来训练和优化Gemini模型。这可能使Gemini模型在理解用户意图和生成准确答案方面具有优势。来自于多年业务积累的数据资产也许就是帮助自身LLM在预训练领域快速
3. 应用能力：Gemini模型被描述为一个多模态的AI模型，可以处理不同类型的任务，如聊天机器人、文本摘要、代码生成等。这种综合能力使得Gemini模型在多个领域都有应用潜力，并且可以通过google的巨大平台快速向外输出。
在通往AGI(通用人工智能)的道路上，我们一直都在探索着新的技术和方法。在这个过程中，AIGC领域的研究者们不断地发表最新的论文，分享他们的研究成果和思想。为了帮助大家更好地了解这个领域的发展，我会尽可能多地为大家快速阅读一些AIGC领域的最新论文，并与大家分享其中的内容和思考。在这个过程中，我希望能够与大家一起学习、一起进步。无论你是AIGC领域的研究者、工程师还是对这个领域感兴趣的普通人，都可以加入我们的学习行列中来。让我们一起在通往AGI的道路上携手同行，共同探索这个充满未知和挑战的领域。