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投資要點
　　事件：
　　3月6日，Robotics at Google、柏林工業(yè)大學和Google Research團隊聯(lián)合發(fā)布了PaLM-E，其參數(shù)量高達5620億。作為一種多模態(tài)視覺語言模型（VLM），它集成了控制機器人視覺和語言的能力，可以直接將現(xiàn)實世界的連續(xù)傳感器模式納入已經(jīng)預訓練好的LLM中，在單詞和感知（words and percepts）之間建立聯(lián)系，從而用于連續(xù)的機器人操作規(guī)劃、視覺問題回答和字幕生成等多項具身任務中。與ChatGPT相比，它新增了視覺功能。此外，谷歌稱該模型還具備一定彈性，能夠?qū)χ苓叚h(huán)境作出適應性反應，應對可能出現(xiàn)的意外狀況。
　　點評：AI大廠的對戰(zhàn)處于白熱化階段，有利于推動技術(shù)快速發(fā)展，并拓展包括IOT等多元化應用領(lǐng)域，行業(yè)景氣度進一步提升。
　　1、AI對戰(zhàn)從語言模型擴展到多模態(tài)乃至通才。PaLM-E借鑒了谷歌之前在VIT22B上的工作，后者是谷歌在上月公布的一款視覺語言模型，已經(jīng)在各種視覺任務上進行了訓練，例如圖像分類、目標檢測、語義分割和圖像字幕等。同時，微軟也在“圖像+語言模型”的路徑上積極布局：在今年2月底發(fā)表的研究中，微軟展現(xiàn)了如何使用ChatGPT為大疆Tello無人機編寫“找飲料”程序的案例；微軟最近發(fā)布的“ChatGPTforRobotics”論文，就嘗試以類似于谷歌PaLM-E的方式將視覺數(shù)據(jù)和大型語言模型結(jié)合起來，對機器人進行控制。
　　2、模型的規(guī)模競賽仍在繼續(xù)。作為史上最大的“通才”模型，PaLM-E的參數(shù)（5620億）是ChatGPT參數(shù)量（1750億）的三倍有余。語言模型越大，在視覺語言與機器人任務的訓練中，保持的語言能力就越強，擁有5620億參數(shù)的PaLM-E幾乎保持了它所有的語言能力。得益于PaLM-E的大語言模型核心，谷歌研究人員觀察到，其表現(xiàn)出了“正遷移”能力，意味著它能把一項任務中學到的知識和技能遷移至另一項任務，而且與單任務機器人模型相比具有“明顯更高的性能水平”。
　　3、強悍的語言能力是核心。工作原理上，PaLM-E是一個僅有解碼器的大型語言模型（LLM），在給定前綴（prefix）或提示（prompt）下，能夠以自回歸方式生成文本補全。其訓練數(shù)據(jù)為包含視覺、連續(xù)狀態(tài)估計和文本輸入編碼的多模式語句。由于PaLM-E是基于語言模型，所以它會連續(xù)觀察圖像或傳感器數(shù)據(jù)，并將其編碼成與語言符號大小相同的向量序列，這使得模型能夠以處理語言的相同方式“理解”感覺信息，為PaLM-E擴展更多應用場景打下堅實基礎(chǔ)。
　　風險提示
　　監(jiān)管風險；技術(shù)發(fā)展不及預期風險；版權(quán)風險。