Googles multimodale KI Gemini – ein technischer tiefer Einblick

Sundar Pichai, CEO von Google, und Demis Hassabis von Google DeepMind haben dies getan führte Gemini im Dezember 2023 ein. Dieses neue große Sprachmodell ist in die umfangreiche Produktpalette von Google integriert und bietet Verbesserungen, die sich auf Dienste und Tools auswirken, die von Millionen Menschen genutzt werden.

Gemini, Googles fortschrittliche multimodale KI, ist aus der Zusammenarbeit der vereinten DeepMind- und Brain AI-Labore entstanden. Gemini steht auf den Schultern seiner Vorgänger und verspricht, eine vernetztere und intelligentere Anwendungssuite bereitzustellen.

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.

Im Gegensatz zu allen Vorstellungen von einem KI-Winter deutet die Einführung von Gemini auf einen blühenden KI-Frühling voller Potenzial und Wachstum hin. Wenn wir an ein Jahr seit der Einführung von ChatGPT denken, das selbst ein bahnbrechender Moment für KI war, zeigt Googles Schritt, dass die Expansion der Branche noch lange nicht vorbei ist; Tatsächlich könnte es sogar sein, dass es nur an Fahrt gewinnt.

Was ist Zwillinge?

Das Gemini-Modell von Google ist in der Lage, verschiedene Datentypen wie Text, Bilder, Audio und Video zu verarbeiten. Es gibt es in drei Versionen: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 ist einzigartig in ihrer nativen multimodalen Ausgabefähigkeit, indem sie diskrete Bild-Tokens für die Bilderzeugung verwendet und Audiofunktionen aus dem Universal Speech Model für ein nuanciertes Audioverständnis integriert. Seine Fähigkeit, Videodaten als sequentielle Bilder zu verarbeiten, die mit Text- oder Audioeingaben verwoben sind, ist ein Beispiel für seine multimodalen Fähigkeiten.

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 Such-, Anzeigen- und Duet-Dienste integriert und verbessert so das Nutzererlebnis durch schnellere und genauere 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 die erweiterten Funktionen von Gemini Pro ausgewählt werden können.

Kraft der Multimodalität:

Im Kern nutzt Gemini eine transformatorbasierte Architektur, ähnlich denen, die in erfolgreichen NLP-Modellen wie GPT-3 verwendet werden. Die Einzigartigkeit von Gemini liegt jedoch in seiner Fähigkeit, Informationen aus mehreren Modalitäten, einschließlich Text, Bildern und Code, zu verarbeiten und zu integrieren. Dies wird durch eine neuartige Technik namens erreicht modalübergreifende Aufmerksamkeit, wodurch das Modell Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Datentypen lernen kann.

Hier ist eine Aufschlüsselung der Schlüsselkomponenten 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, Texte oder Bilder zu verstehen, sondern auch darum, verschiedene Arten von Informationen auf eine Weise zu integrieren, die der Art und Weise, wie wir Menschen die Welt wahrnehmen, viel näher kommt. Zwillinge können beispielsweise eine Folge von Bildern betrachten und die logische oder räumliche Reihenfolge der darin enthaltenen Objekte bestimmen. Es kann auch die Designmerkmale von Objekten analysieren, um Urteile zu fällen, beispielsweise welches der beiden Autos eine aerodynamischere Form hat.

Doch die Talente der Zwillinge gehen über das bloße visuelle Verständnis hinaus. Es kann eine Reihe von 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 weist auf die Fähigkeit hin, Aufgaben zu bewältigen, die eine Mischung aus Kreativität und Funktionalität erfordern – Fähigkeiten, die oft als eindeutig menschlich angesehen werden.

Die Fähigkeiten von Zwillingen: Räumliches Denken (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.

Die Erkenntnisse von Gemini wurden genutzt, um Agenten wie AlphaCode 2 zu entwickeln, die sich bei wettbewerbsorientierten Programmierproblemen auszeichnen. Dies zeigt das Potenzial von Gemini, als generalistische KI zu agieren, die in der Lage ist, 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 beschäftigt sich jeder mit der Frage, wie Googles Gemini im Vergleich zu OpenAIs GPT-4, dem Branchenmaßstab für neue LLMs, abschneidet. Die Daten von Google deuten darauf hin, dass GPT-4 zwar bei Aufgaben zum logischen Denken überragend sein kann, Gemini Ultra jedoch in fast allen anderen Bereichen die Oberhand hat.

Zwillinge VS GPT-4

Die obige Benchmarking-Tabelle zeigt die beeindruckende Leistung von Googles Gemini AI bei einer Vielzahl von Aufgaben. Bemerkenswert ist, dass Gemini Ultra im MMLU-Benchmark mit einer Genauigkeit von 90.04 % bemerkenswerte Ergebnisse erzielt hat, was auf sein überlegenes Verständnis bei Multiple-Choice-Fragen in 57 Fächern hinweist.

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.

Zusammenfassung

Die einzigartige Architektur von Gemini, die auf der Spitzentechnologie von Google basiert, positioniert das Unternehmen als herausragenden Akteur im KI-Bereich und fordert bestehende Maßstäbe, die von Modellen wie GPT-4 gesetzt werden. Seine Versionen – Ultra, Pro und Nano – sind jeweils auf spezifische Bedürfnisse zugeschnitten, von komplexen Argumentationsaufgaben bis hin zu effizienten Anwendungen auf dem Gerät, und verdeutlichen das Engagement von Google, fortschrittliche KI auf verschiedenen Plattformen und Geräten zugänglich zu machen.

Die Integration von Gemini in das Google-Ökosystem, von Bard bis Google Cloud Vertex, unterstreicht sein Potenzial, die Benutzererfahrung über ein Spektrum von Diensten hinweg zu verbessern. Es verspricht nicht nur, bestehende Anwendungen zu verfeinern, sondern auch neue Wege für KI-gesteuerte Lösungen zu eröffnen, sei es bei personalisierter Unterstützung, kreativen Unternehmungen 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.