Googles multimodale KI Gemini – ein technischer tiefer Einblick

Sundar Pichai, CEO von Google, und Demis Hassabis von Google DeepMind haben führte Gemini im Dezember 2023 einDieses neue umfassende Sprachmodell ist in die gesamte Produktpalette von Google integriert und bietet Verbesserungen, die sich auf die von Millionen Menschen genutzten Dienste und Tools auswirken.

Gemini, Googles fortschrittliche multimodale KI, ist aus der Zusammenarbeit der vereinten DeepMind- und Brain AI-Labore entstanden. Gemini baut auf seinen Vorgängern auf und verspricht eine stärker vernetzte und intelligentere Anwendungssuite.

Die Ankündigung von Google Gemini, die unmittelbar nach dem Debüt von Bard, Duet AI und PaLM 2 LLM erfolgt, markiert die klare Absicht von Google, nicht nur mitzuhalten, sondern in der KI-Revolution eine Führungsrolle zu übernehmen.

Entgegen aller Erwartungen an einen KI-Winter deutet die Einführung von Gemini auf einen blühenden KI-Frühling voller Potenzial und Wachstum hin. Ein Jahr nach der Einführung von ChatGPT, einem bahnbrechenden Moment für die KI, zeigt Googles Schritt, dass die Expansion der Branche noch lange nicht abgeschlossen ist; sie könnte sogar noch an Fahrt gewinnen.

Was ist Zwillinge?

Das Gemini-Modell von Google kann verschiedene Datentypen wie Text, Bilder, Audio und Video verarbeiten. Es ist in drei Versionen erhältlich:Ultra-, Pro und Nano– jeweils auf spezifische Anwendungen zugeschnitten, von komplexen Überlegungen bis hin zur Verwendung auf dem Gerät. Ultra zeichnet sich durch vielfältige Aufgaben aus und wird auf Bard Advanced verfügbar sein, während Pro ein ausgewogenes Verhältnis von Leistung und Ressourceneffizienz bietet und für Textaufforderungen bereits in Bard integriert ist. Nano ist für die Bereitstellung auf dem Gerät optimiert, ist in zwei Größen erhältlich und verfügt über Hardwareoptimierungen wie 4-Bit-Quantisierung für den Offline-Einsatz in Geräten wie dem Pixel 8 Pro.

Die Architektur von Gemini zeichnet sich durch ihre native multimodale Ausgabefähigkeit aus. Sie nutzt diskrete Bild-Token zur Bildgenerierung und integriert Audiofunktionen des Universal Speech Model für ein differenziertes Sprachverständnis. Die Fähigkeit, Videodaten als sequentielle Bilder zu verarbeiten, die mit Text- oder Audioeingaben verwoben sind, verdeutlicht die multimodale Leistungsfähigkeit.

Gemini unterstützt Text-, Bild-, Audio- und Videosequenzen als Eingaben

Zugriff auf Zwillinge

Gemini 1.0 wird im gesamten Google-Ökosystem eingeführt, einschließlich Bard, das nun von den verbesserten Funktionen von Gemini Pro profitiert. Google hat Gemini außerdem in seine Dienste Search, Ads und Duet integriert und verbessert so das Benutzererlebnis durch schnellere und präzisere Antworten.

Für diejenigen, die die Funktionen von Gemini nutzen möchten, bieten Google AI Studio und Google Cloud Vertex Zugriff auf Gemini Pro, wobei letzteres umfassendere Anpassungs- und Sicherheitsfunktionen bietet.

Um die erweiterten Funktionen von Bard powered by Gemini Pro zu erleben, können Benutzer die folgenden einfachen Schritte ausführen:

1. Navigieren Sie zu Bard: Öffnen Sie Ihren bevorzugten Webbrowser und gehen Sie zur Bard-Website.
2. Sicheres Login: Greifen Sie auf den Dienst zu, indem Sie sich mit Ihrem Google-Konto anmelden, um ein nahtloses und sicheres Erlebnis zu gewährleisten.
3. Interaktiver Chat: Sie können jetzt Bard verwenden, wo Sie die erweiterten Funktionen von Gemini Pro auswählen können.

Kraft der Multimodalität:

Im Kern nutzt Gemini eine transformerbasierte Architektur, ähnlich der in erfolgreichen NLP-Modellen wie GPT-3. Die Einzigartigkeit von Gemini liegt jedoch in seiner Fähigkeit, Informationen aus verschiedenen Modalitäten, darunter Text, Bilder und Code, zu verarbeiten und zu integrieren. Dies wird durch eine neuartige Technik namens modalübergreifende Aufmerksamkeit, wodurch das Modell Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Datentypen lernen kann.

Hier ist eine Aufschlüsselung der Hauptkomponenten von Gemini:

• Multimodaler Encoder: Dieses Modul verarbeitet die Eingabedaten jeder Modalität (z. B. Text, Bild) unabhängig, extrahiert relevante Merkmale und generiert individuelle Darstellungen.
• Crossmodales Aufmerksamkeitsnetzwerk: Dieses Netzwerk ist das Herz von Gemini. Dadurch kann das Modell Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen den verschiedenen Darstellungen lernen, sodass diese miteinander „sprechen“ und ihr Verständnis erweitern können.
• Multimodaler Decoder: Dieses Modul nutzt die vom modalübergreifenden Aufmerksamkeitsnetzwerk generierten angereicherten Darstellungen, um verschiedene Aufgaben auszuführen, wie z. B. Bildunterschriften, Text-zu-Bild-Generierung und Codegenerierung.

Beim Gemini-Modell geht es nicht nur darum, Text oder Bilder zu verstehen – es geht darum, verschiedene Arten von Informationen auf eine Weise zu integrieren, die unserer menschlichen Wahrnehmung der Welt viel näher kommt. So kann Gemini beispielsweise eine Bildsequenz betrachten und die logische oder räumliche Reihenfolge der darin enthaltenen Objekte bestimmen. Es kann auch die Designmerkmale von Objekten analysieren, um beispielsweise zu beurteilen, welches von zwei Autos die aerodynamischere Form hat.

Doch Geminis Talente gehen über das bloße visuelle Verständnis hinaus. Er kann Anweisungen in Code umwandeln und so praktische Tools wie einen Countdown-Timer erstellen, der nicht nur wie angegeben funktioniert, sondern auch kreative Elemente wie motivierende Emojis enthält, um die Benutzerinteraktion zu verbessern. Dies deutet auf die Fähigkeit hin, Aufgaben zu bewältigen, die eine Mischung aus Kreativität und Funktionalität erfordern – Fähigkeiten, die oft als typisch menschlich gelten.

Fähigkeiten des Zwillings: Räumliches Vorstellungsvermögen (Quelle)

Die Fähigkeiten von Gemini erstrecken sich auf die Ausführung von Programmieraufgaben (Quelle)

Das anspruchsvolle Design von Gemini basiert auf einer reichen Geschichte der neuronalen Netzwerkforschung und nutzt die hochmoderne TPU-Technologie von Google für das Training. Insbesondere Gemini Ultra hat in verschiedenen KI-Bereichen neue Maßstäbe gesetzt und bemerkenswerte Leistungssteigerungen bei multimodalen Argumentationsaufgaben gezeigt.

Mit seiner Fähigkeit, komplexe Daten zu analysieren und zu verstehen, bietet Gemini Lösungen für reale Anwendungen, insbesondere im Bildungsbereich. Es kann Lösungen für Probleme, beispielsweise in der Physik, analysieren und korrigieren, indem es handschriftliche Notizen versteht und einen präzisen mathematischen Schriftsatz liefert. Solche Fähigkeiten deuten auf eine Zukunft hin, in der KI in Bildungsumgebungen hilft und Schülern und Pädagogen fortschrittliche Werkzeuge zum Lernen und zur Problemlösung bietet.

Gemini wurde genutzt, um Agenten wie AlphaCode 2 zu entwickeln, der sich bei kompetitiven Programmierproblemen auszeichnet. Dies zeigt das Potenzial von Gemini, als generalistische KI zu agieren und komplexe, mehrstufige Probleme zu bewältigen.

Gemini Nano bringt die Leistungsfähigkeit der KI auf alltägliche Geräte und behält beeindruckende Fähigkeiten bei Aufgaben wie Zusammenfassung und Leseverständnis sowie bei Codierungs- und MINT-bezogenen Herausforderungen bei. Diese kleineren Modelle sind darauf abgestimmt, hochwertige KI-Funktionen auf Geräten mit geringerem Speicherbedarf anzubieten und so fortschrittliche KI zugänglicher denn je zu machen.

Die Entwicklung von Gemini beinhaltete Innovationen bei Trainingsalgorithmen und -infrastruktur unter Verwendung der neuesten TPUs von Google. Dies ermöglichte eine effiziente Skalierung und robuste Trainingsprozesse und stellte sicher, dass selbst die kleinsten Modelle eine außergewöhnliche Leistung erbringen.

Der Trainingsdatensatz für Gemini ist so vielfältig wie seine Fähigkeiten, einschließlich Webdokumenten, Büchern, Code, Bildern, Audio und Videos. Dieser multimodale und mehrsprachige Datensatz stellt sicher, dass Gemini-Modelle eine Vielzahl von Inhaltstypen effektiv verstehen und verarbeiten können.

Zwillinge und GPT-4

Trotz des Aufkommens anderer Modelle stellt sich die Frage, wie sich Googles Gemini im Vergleich zu OpenAIs GPT-4 schlägt, dem Branchenmaßstab für neue LLMs. Googles Daten deuten darauf hin, dass GPT-4 zwar bei Aufgaben des Commonsense-Reasonings überlegen sein mag, Gemini Ultra jedoch in fast allen anderen Bereichen die Nase vorn hat.

Zwillinge VS GPT-4

Die obige Benchmarking-Tabelle zeigt die beeindruckende Leistung der Gemini AI von Google bei verschiedenen Aufgaben. Insbesondere Gemini Ultra erzielte im MMLU-Benchmark mit einer Genauigkeit von 90.04 % bemerkenswerte Ergebnisse, was auf sein überlegenes Verständnis bei Multiple-Choice-Fragen in 57 Fächern hindeutet.

Beim GSM8K, bei dem Mathematikfragen aus der Grundschule bewertet werden, erreicht Gemini Ultra 94.4 %, was seine fortgeschrittenen Rechenfähigkeiten unter Beweis stellt. Bei Codierungs-Benchmarks erreichte Gemini Ultra im HumanEval für die Python-Codegenerierung eine Punktzahl von 74.4 %, was auf sein starkes Programmiersprachenverständnis hinweist.

Beim DROP-Benchmark, der das Leseverständnis testet, liegt Gemini Ultra mit einem Ergebnis von 82.4 % erneut an der Spitze. Unterdessen schneidet Gemini Ultra in einem Test zum gesunden Menschenverstand, HellaSwag, hervorragend ab, übertrifft jedoch nicht den extrem hohen Benchmark von GPT-4.

Fazit

Die einzigartige Architektur von Gemini, die auf modernster Google-Technologie basiert, macht das System zu einem starken Player im KI-Bereich und fordert bestehende Benchmarks von Modellen wie GPT-4 heraus. Die Versionen Ultra, Pro und Nano erfüllen jeweils spezifische Anforderungen – von komplexen Denkaufgaben bis hin zu effizienten On-Device-Anwendungen. Dies unterstreicht Googles Engagement, fortschrittliche KI plattform- und geräteübergreifend zugänglich zu machen.

Die Integration von Gemini in das Google-Ökosystem, von Bard bis Google Cloud Vertex, unterstreicht das Potenzial, das Nutzererlebnis über ein breites Spektrum von Diensten hinweg zu verbessern. Es verspricht nicht nur die Weiterentwicklung bestehender Anwendungen, sondern eröffnet auch neue Wege für KI-basierte Lösungen, sei es in den Bereichen personalisierte Unterstützung, kreative Projekte oder Geschäftsanalysen.

Mit Blick auf die Zukunft unterstreichen die kontinuierlichen Fortschritte bei KI-Modellen wie Gemini die Bedeutung kontinuierlicher Forschung und Entwicklung. Die Herausforderungen, solch anspruchsvolle Modelle zu trainieren und ihren ethischen und verantwortungsvollen Einsatz sicherzustellen, stehen weiterhin im Vordergrund der Diskussion.