在技术报告中,还展示了独立第三方进行的“盲测”,即评价者在不知晓系统身份的情况下,根据系统对一系列多模态提示(可能包含图像、文本、音频等多种类型数据的组合)的响应,表达出自己的偏好。这些偏好数据经过统计计算转化为 ELO 分数,以此为基础对参与测试的多模态系统进行排序。我们可以看到,Reka Core 的 ELO 得分为 1130,胜率为 72.2%,而其他模型的得分和胜率则不同。
解析 Reka 的成员结构,他们规模虽小却实力雄厚,核心成员皆来自 DeepMind、谷歌大脑(Google Brain)和 FAIR(Meta AI)。由于 Reka Core 技术报告的作者部分按照字母大小进行排序,我们尚未得知该模型的核心功臣是谁(并且 Core 的参数目前也尚未公布,但肯定不会低于上一代 Flash 模型的 21B)。
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在 Reka 的天团中,最为瞩目的便是 Yi Tay。他在谷歌大脑工作了 3.3 年,期间为诸多行业标杆级大语言模型(如 PaLM、UL2、Flan-2 和 Bard)及多模态模型(如 PaLI-X 和 ViT-22B)做出了贡献,总共参与撰写了近 45 篇论文,还是 PaLM-2 和 PaLM-2 API 两大项目的共同负责人。
和出走 OpenAI、在安全问题上与 GPT 针锋相对的“复仇者联盟” Anthropic 不太一样,Yi Tay 在出走谷歌时是心怀感激的,当时还写了一篇深情的告别信总结这 3.3 年的历程,在 Google 的经历被他视为学术生涯的“毕业”,因为这段时期与完成博士学位的时间巧合。期间 Quoc Le 对他的职业生涯产生了重大影响,令他学会了做有影响力的研究并关注其实际应用,而他与思维链的作者 Jason Wei 也交情颇深。
Google Brain 的故事漫长且极具传奇色彩,在我们先前发布的《AI 技术 50 人》栏目中,也记载了 Google Brain 的第一位研究科学家潘欣对这个“深度学习黄埔军校”的回忆。
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尽管 Reka 仍处于起步阶段,但他们全力以赴挑战 OpenAI、Anthropic 和 Google 在 AI 领域的主导地位。目前,Reka 已与多家行业合作伙伴和组织展开合作,扩大其模型的应用范围。例如,Snowflake 最近宣布在其用于 LLM 应用开发的 Cortex 服务中集成 Reka Core 和 Flash。此外,汇聚新加坡所有研究机构及 AI 初创企业和公司的 Oracle 和 AI Singapore 也在使用 Reka 的模型。
然而,在积极投入工作的过程中,官方却表示公司并无开源的计划。Reka CEO Dani Yogatama 强调自己一直是开源的坚定支持者,但关键是找到“分享与保留之间的恰当平衡”,以确保公司持续成长。
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