«Мультимодальный искусственный интеллект Gemini Google – техническая глубокая проработка»
«Мультимодальный искусственный интеллект Глубокая техническая разработка Gemini Google»
Главный исполнительный директор Google Сундар Пичаи вместе с Демисом Хассабисом из Google DeepMind в декабре 2023 года представили Gemini. Эта новая большая языковая модель интегрирована в широкий спектр продуктов Google, предлагая улучшения, которые затрагивают услуги и инструменты, используемые миллионами пользователей.
Gemini, продвинутый мультимодальный искусственный интеллект Google, возник из совместных усилий объединенных лабораторий DeepMind и Brain AI. Gemini стоит на плечах своих предшественников и обещает предоставить более взаимосвязанный и интеллектуальный набор приложений.
Анонс Google Gemini, который пришелся на дебют Bard, Duet AI и PaLM 2 LLM, является четким намерением Google не только конкурировать, но и лидировать в революции искусственного интеллекта.
Вопреки представлениям о зиме искусственного интеллекта, запуск Gemini намекает на процветающую весну искусственного интеллекта, полную потенциала и роста. По мере того, как мы размышляем о годе с момента появления ChatGPT, который сам по себе был прорывным моментом для искусственного интеллекта, шаги Google указывают, что расширение отрасли далеко не закончилось, на самом деле, оно, возможно, только набирает обороты.
- Как использовать AutoGen, не полагаясь на OpenAI или LM Studio?
- GPT-4 (ГПТ-4) показывает лень OpenAI признает
- OpenAI приходит в Индию организация местной команды
Что такое Gemini?
Модель Gemini от Google способна обрабатывать различные типы данных, такие как текст, изображения, звук и видео. Она поставляется в трех версиях: Ultra, Pro и Nano, каждая из которых предназначена для конкретных приложений, от сложного рассуждения до использования на устройстве. Ultra превосходит в многофункциональных задачах и будет доступна на Bard Advanced, в то время как Pro предлагает баланс между производительностью и эффективностью использования ресурсов, уже интегрирована в Bard для текстовых запросов. Nano, оптимизирована для использования на устройствах, поставляется в двух размерах и имеет аппаратные оптимизации, такие как квантование на 4 бита для автономного использования в устройствах, таких как Pixel 8 Pro.
Архитектура Gemini уникальна своей мультимодальной возможностью вывода, используя дискретные изображения для генерации изображений и интегрируя аудиофункции из модели универсальной речи для тонкого понимания аудио. Его способность обрабатывать видеоданные в виде последовательных изображений, переплетенных с текстовыми или аудиовходами, является примером его мультимодальных способностей.
Gemini поддерживает последовательности текста, изображений, звука и видео в качестве входных данных
Доступ к Gemini
Gemini 1.0 внедряется во всю экосистему Google, включая Bard, которая теперь получает преимущества от усовершенствованных возможностей Gemini Pro. Google также интегрировал Gemini в свои сервисы поиска, рекламы и Duet, улучшая пользовательский опыт с более быстрыми и точными ответами.
Для тех, кто стремится использовать возможности Gemini, Google AI Studio и Google Cloud Vertex предлагают доступ к Gemini Pro, причем последний предоставляет больше возможностей для настройки и функции безопасности.
Чтобы оценить возможности Bard, усиленные Gemini Pro, пользователи могут выполнить следующие простые шаги:
- Перейдите на Bard: Откройте предпочитаемый веб-браузер и перейдите на веб-сайт Bard.
- Безопасный вход: Получите доступ к сервису, войдя в систему с помощью своей учетной записи Google, обеспечивая безупречный и безопасный опыт.
- Интерактивный чат: Теперь вы можете использовать Bard, где доступны продвинутые функции Gemini Pro.
Сила мультимодальности:
В основе Gemini лежит архитектура на основе трансформаторов, подобная той, которая используется в успешных моделях обработки естественного языка, таких как GPT-3. Однако уникальность Gemini заключается в его способности обрабатывать и интегрировать информацию из различных модальностей, включая текст, изображения и код. Это достигается с помощью новой техники, называемой внутренним модальным вниманием, которая позволяет модели узнавать связи и зависимости между различными типами данных.
Вот краткое описание ключевых компонентов Gemini:
- Мультимодальный кодировщик: Этот модуль обрабатывает входные данные из каждой модальности (например, текст, изображение) независимо, извлекая соответствующие функции и создавая отдельные представления.
- Сеть внутреннего модального внимания: Эта сеть является сердцем Gemini. Она позволяет модели узнавать взаимосвязи и зависимости между различными представлениями, позволяя им “общаться” друг с другом и обогащать свое понимание.
- Мультимодальный декодер: Этот модуль использует обогащенные представления, созданные сетью внутреннего модального внимания, для выполнения различных задач, таких как подписывание изображений, генерация текста в изображения и генерация кода.
Модель Gemini не просто понимает текст или изображения, она интегрирует различные виды информации таким образом, что это гораздо ближе к тому, как мы, люди, воспринимаем мир. Например, Gemini может рассмотреть последовательность изображений и определить логический или пространственный порядок объектов в них. Она также может анализировать конструктивные особенности объектов, чтобы делать суждения, например, какая из двух машин имеет более аэродинамическую форму.
Но способности Gemini выходят за рамки только визуального понимания. Она может превратить набор инструкций в код, создавая практические инструменты, например, таймер обратного отсчета, который не только работает по инструкции, но также включает креативные элементы, например, мотивационные эмодзи, чтобы улучшить взаимодействие с пользователем. Это указывает на способность выполнения задач, требующих сочетания креативности и функциональности – навыки, которые часто считаются присущими только людям.
Способности Gemini: Пространственное мышление (Источник)
Способности Gemini распространяются на выполнение программных задач (Источник)
Сложная конструкция Gemini основана на богатом наследии исследований нейронных сетей и использует передовую технологию TPU от Google для обучения. В частности, Gemini Ultra устанавливает новые стандарты в различных областях искусственного интеллекта, показывая выдающиеся результаты при решении задач на мультимодальное мышление.
Благодаря способности анализировать и понимать сложные данные, Gemini предлагает решения для реальных приложений, особенно в образовании. Она может анализировать и исправлять решения задач, например, в физике, путем понимания рукописных заметок и предоставления точного математического представления. Такие возможности предвещают будущее, где искусственный интеллект помогает в образовательной сфере, предлагая учащимся и педагогам продвинутые инструменты для обучения и решения проблем.
На базе Gemini были созданы агенты, такие как AlphaCode 2, которые отлично справляются с задачами по конкурентному программированию. Это демонстрирует потенциал Gemini действовать как универсальный искусственный интеллект, способный решать сложные многошаговые задачи.
Gemini Nano привносит мощь искусственного интеллекта в повседневные устройства, обладая впечатляющими способностями в таких задачах, как краткое изложение, поиск понимания и кодирование. Эти более компактные модели настроены для предоставления высококачественной функциональности искусственного интеллекта на устройствах с ограниченным объемом памяти, что делает передовое технологическое решение более доступным, чем когда-либо.
Разработка Gemini включала инновации в алгоритмах обучения и инфраструктуре с использованием последних TPU от Google. Это позволило эффективно масштабировать и обеспечить надежность процессов обучения, гарантируя, что даже самые маленькие модели обеспечивают исключительную производительность.
Набор тренировочных данных для Gemini так же разнообразен, как ее возможности, включая веб-документы, книги, код, изображения, аудио и видео. Этот мультимодальный и многоязычный набор данных гарантирует, что модели Gemini могут эффективно понимать и обрабатывать широкий спектр типов контента.
Gemini и GPT-4
Несмотря на появление других моделей, вопрос, который интересует всех, – как модель Gemini от Google сравнивается с GPT-4 от OpenAI, чьи LLM считаются отраслевым стандартом. Данные Google свидетельствуют о том, что хотя GPT-4 может превосходить в задачах логического мышления, Gemini Ultra имеет преимущество практически во всех остальных областях.
Gemini против GPT-4
В таблице сравнения показаны впечатляющие результаты работы искусственного интеллекта Gemini от Google в различных задачах. Особенно важно отметить, что Gemini Ultra достигает выдающихся результатов в бенчмарке MMLU с точностью 90,04%, что указывает на ее превосходное понимание вопросов с выбором в 57 предметах.
В бенчмарке GSM8K, оценивающем вопросы по математике начальной школы, Gemini Ultra демонстрирует результат 94,4%, что свидетельствует о ее продвинутых навыках арифметической обработки. В бенчмарке по кодированию Gemini Ultra набирает 74,4% в HumanEval для генерации кода на языке Python, что указывает на ее прочное понимание программирования.
Бенчмарк DROP, который проверяет уровень понимания прочитанного, снова показывает лидерство Gemini Ultra с результатом 82,4%. Тем временем, в тесте на логическое мышление HellaSwag, Gemini Ultra проявляет себя впечатляюще, хотя не превосходит очень высокую планку, установленную GPT-4.
Заключение
Уникальная архитектура Gemini, основанная на передовых технологиях Google, делает его сильным игроком на поле искусственного интеллекта, бросая вызов существующим моделям, таким как GPT-4. Версии Gemini – Ultra, Pro и Nano – каждая соответствует конкретным потребностям, от сложных логических задач до эффективных приложений на устройствах, демонстрируя стремление Google сделать передовой ИИ доступным для различных платформ и устройств.
Интеграция Gemini в экосистему Google, от Bard до Google Cloud Vertex, подчеркивает его потенциал для улучшения пользовательских впечатлений в широком спектре услуг. Она обещает не только усовершенствование существующих приложений, но и открытие новых возможностей для ИИ-ориентированных решений, будь то персонализированная помощь, творческие усилия или бизнес-аналитика.
Взглянув в будущее, продолжающийся прогресс в моделях ИИ, таких как Gemini, подчеркивает важность постоянных исследований и разработок. Проблемы обучения таких сложных моделей и обеспечения их этичного и ответственного использования остаются на переднем плане дискуссий.
