据报道，谷歌内部已启动“红色指令“，以应对微软和OpenAI-ChatGPT的整合。

谷歌要在短时间内将“生成式人工智能技术“集成到其主要产品中去。

谷歌在人工智能模型方面其实处于领先地位。例如，2021年1月，谷歌推出的Switch Transformer模型以高达1.6万亿的参数量打破了当时GPT-3作为最大AI模型的统治地位，成为史上首个万亿级语言模型。

2021年12月，谷歌还提出了1.2万亿参数的通用稀疏语言模型GLaM，在7项小样本学习领域的性能超过GPT-3。

而GPT-3的参数量只达到1750亿，ChatGPT

正是使用GPT-3预训练模型的大型语言模型。

Switch Transformer是由Google Brain团队提出的一种新型的自然语言处理模型，其主要特点是使用了交换机机制（Switch）来自适应地切换不同的注意力机制。在传统的Transformer模型中，每个注意力层都使用相同的注意力机制，即自注意力机制（self-attention），用于计算每个词与其他词之间的依赖关系。而在Switch Transformer中，每个注意力层都可以使用自注意力机制或者全局注意力机制（global-attention），用于不同层次之间的交互。通过引入交换机机制，Switch Transformer可以在不同的注意力机制之间进行自适应切换，以适应不同的输入序列。

Switch Transformer是一种非常有前途的自然语言处理模型，可以用于多种任务，例如文本生成、问答、翻译等。

而GLaM和GPT-3都是自然语言处理模型。GLaM在29个自然语言的任务上总的来说相比GPT-3略胜一筹，最重要的是训练的总能耗仅仅是GPT-3的三分之一，

但是，这并不意味着GLaM在所有情况下都比GPT-3更好。它们都有各自独特的优点和应用场景。

与GLAM相比，GPT-3是一种更加传统的预训练模型，其核心思想是使用自监督学习的方式从大规模文本语料库中学习语言知识，并使用该知识来完成各种自然语言处理任务。GPT-3的主要优点是具有非常强的通用性和适应性，能够在多种不同的自然语言中切换。

谷歌微软之争，不仅促进了人工智能的发展，还引领了2023的人工智能元年，拭目以待人工智能对人类的改变。