L'intelligenza artificiale multimodale Gemini di Google: un approfondimento tecnico

Sundar Pichai, CEO di Google, insieme a Demis Hassabis di Google DeepMind, lo hanno fatto ha introdotto Gemini nel dicembre 2023. Questo nuovo modello linguistico di grandi dimensioni è integrato nella vasta gamma di prodotti Google, offrendo miglioramenti che si propagano attraverso servizi e strumenti utilizzati da milioni di persone.

Gemini, l'intelligenza artificiale multimodale avanzata di Google, nasce dagli sforzi di collaborazione dei laboratori unificati DeepMind e Brain AI. Gemini si mantiene sulle spalle dei suoi predecessori, promettendo di fornire una suite di applicazioni più interconnessa e intelligente.

L'annuncio di Google Gemini, subito dopo il debutto di Bard, Duet AI e PaLM 2 LLM, segna la chiara intenzione di Google non solo di competere ma di guidare la rivoluzione dell'intelligenza artificiale.

Contrariamente a qualsiasi idea di inverno dell’intelligenza artificiale, il lancio di Gemini suggerisce una fiorente primavera dell’intelligenza artificiale, ricca di potenziale e crescita. Mentre riflettiamo su un anno dall’emergere di ChatGPT, che di per sé è stato un momento rivoluzionario per l’intelligenza artificiale, la mossa di Google indica che l’espansione del settore è lungi dall’essere finita; in effetti, potrebbe semplicemente aumentare il ritmo.

Cosa sono i Gemelli?

Il modello Gemini di Google è in grado di elaborare diversi tipi di dati come testo, immagini, audio e video. È disponibile in tre versioni:Ultra, Proe Nano- ciascuno su misura per applicazioni specifiche, dal ragionamento complesso all'uso sul dispositivo. Ultra eccelle in attività molteplici e sarà disponibile su Bard Advanced, mentre Pro offre un equilibrio tra prestazioni ed efficienza delle risorse, già integrato in Bard per i messaggi di testo. Nano, ottimizzato per l'implementazione sul dispositivo, è disponibile in due dimensioni e presenta ottimizzazioni hardware come la quantizzazione a 4 bit per l'utilizzo offline in dispositivi come Pixel 8 Pro.

L'architettura di Gemini è unica nella sua capacità di output multimodale nativa, utilizzando token di immagine discreti per la generazione di immagini e integrando funzionalità audio dal modello vocale universale per una comprensione audio sfumata. La sua capacità di gestire dati video come immagini sequenziali, intrecciate con input di testo o audio, esemplifica la sua abilità multimodale.

Gemini supporta sequenze di testo, immagini, audio e video come input

Accesso ai Gemelli

Gemini 1.0 si sta diffondendo in tutto l'ecosistema di Google, incluso Bard, che ora beneficia delle funzionalità perfezionate di Gemini Pro. Google ha inoltre integrato Gemini nei suoi servizi Search, Ads e Duet, migliorando l'esperienza dell'utente con risposte più rapide e precise.

Per coloro che desiderano sfruttare le capacità di Gemini, Google AI Studio e Google Cloud Vertex offrono l'accesso a Gemini Pro, con quest'ultimo che fornisce maggiori funzionalità di personalizzazione e sicurezza.

Per sperimentare le funzionalità avanzate di Bard powered by Gemini Pro, gli utenti possono eseguire i seguenti semplici passaggi:

1. Raggiungi Bard: aprire il browser Web preferito e accedere al sito Web Bard.
2. Login sicuro: accedi al servizio accedendo con il tuo account Google, garantendo un'esperienza fluida e sicura.
3. Chat interattiva: ora puoi utilizzare Bard, dove è possibile attivare le funzionalità avanzate di Gemini Pro.

Potenza della multimodalità:

Fondamentalmente, Gemini utilizza un'architettura basata su trasformatori, simili a quelle impiegate in modelli PNL di successo come GPT-3. Tuttavia, l'unicità di Gemini risiede nella sua capacità di elaborare e integrare informazioni provenienti da molteplici modalità, inclusi testo, immagini e codice. Ciò è ottenuto attraverso una nuova tecnica chiamata attenzione transmodale, che consente al modello di apprendere relazioni e dipendenze tra diversi tipi di dati.

Ecco una ripartizione dei componenti chiave di Gemini:

• Codificatore multimodale: Questo modulo elabora i dati di input da ciascuna modalità (ad esempio, testo, immagine) in modo indipendente, estraendo caratteristiche rilevanti e generando rappresentazioni individuali.
• Rete di attenzione intermodale: Questa rete è il cuore dei Gemelli. Permette al modello di apprendere relazioni e dipendenze tra le diverse rappresentazioni, consentendo loro di “parlare” tra loro e arricchire la propria comprensione.
• Decodificatore multimodale: Questo modulo utilizza le rappresentazioni arricchite generate dalla rete di attenzione intermodale per eseguire vari compiti, come la didascalia delle immagini, la generazione di testo in immagine e la generazione di codice.

Il modello Gemini non riguarda solo la comprensione del testo o delle immagini: riguarda l'integrazione di diversi tipi di informazioni in un modo molto più vicino al modo in cui noi, come esseri umani, percepiamo il mondo. Ad esempio, i Gemelli possono guardare una sequenza di immagini e determinare l’ordine logico o spaziale degli oggetti al loro interno. Può anche analizzare le caratteristiche del design degli oggetti per esprimere giudizi, ad esempio quale delle due auto ha una forma più aerodinamica.

Ma i talenti dei Gemelli vanno oltre la semplice comprensione visiva. Può trasformare una serie di istruzioni in codice, creando strumenti pratici come un timer per il conto alla rovescia che non solo funziona come indicato ma include anche elementi creativi, come emoji motivazionali, per migliorare l'interazione dell'utente. Ciò indica la capacità di gestire compiti che richiedono un mix di creatività e funzionalità, abilità che sono spesso considerate distintamente umane.

Capacità dei Gemelli: Ragionamento spaziale (Fonte)

Le capacità di Gemini si estendono all'esecuzione di attività di programmazione (Fonte)

Il design sofisticato di Gemini si basa su una ricca storia di ricerca sulle reti neurali e sfrutta la tecnologia TPU all'avanguardia di Google per l'addestramento. Gemini Ultra, in particolare, ha stabilito nuovi parametri di riferimento in vari settori dell’intelligenza artificiale, mostrando notevoli miglioramenti delle prestazioni nei compiti di ragionamento multimodale.

Grazie alla sua capacità di analizzare e comprendere dati complessi, Gemini offre soluzioni per applicazioni nel mondo reale, soprattutto nel campo dell'istruzione. Può analizzare e correggere soluzioni a problemi, come in fisica, comprendendo appunti scritti a mano e fornendo un'accurata impaginazione matematica. Tali capacità suggeriscono un futuro in cui l’intelligenza artificiale assiste nei contesti educativi, offrendo a studenti ed educatori strumenti avanzati per l’apprendimento e la risoluzione dei problemi.

Gemini è stata sfruttata per creare agenti come AlphaCode 2, che eccelle nei problemi di programmazione competitiva. Ciò dimostra il potenziale dei Gemelli di agire come un’intelligenza artificiale generalista, in grado di gestire problemi complessi in più fasi.

Gemini Nano porta la potenza dell'intelligenza artificiale nei dispositivi di tutti i giorni, mantenendo capacità impressionanti in attività come il riepilogo e la comprensione della lettura, nonché nelle sfide legate alla codifica e alle discipline STEM. Questi modelli più piccoli sono ottimizzati per offrire funzionalità IA di alta qualità su dispositivi con poca memoria, rendendo l’IA avanzata più accessibile che mai.

Lo sviluppo di Gemini ha comportato innovazioni negli algoritmi e nell'infrastruttura di training, utilizzando le più recenti TPU di Google. Ciò ha consentito una scalabilità efficiente e processi di formazione robusti, garantendo che anche i modelli più piccoli forniscano prestazioni eccezionali.

Il set di dati di addestramento per Gemini è tanto vario quanto le sue capacità, inclusi documenti web, libri, codice, immagini, audio e video. Questo set di dati multimodale e multilingue garantisce che i modelli Gemini possano comprendere ed elaborare in modo efficace un'ampia varietà di tipi di contenuto.

Gemelli e GPT-4

Nonostante l'emergere di altri modelli, la domanda che tutti si pongono è come Gemini di Google si confronta con GPT-4 di OpenAI, il punto di riferimento del settore per i nuovi LLM. I dati di Google suggeriscono che mentre GPT-4 può eccellere nei compiti di ragionamento basati sul buon senso, Gemini Ultra ha il sopravvento in quasi ogni altra area.

Gemelli VS GPT-4

La tabella di benchmark sopra mostra le prestazioni impressionanti dell'intelligenza artificiale Gemini di Google in una varietà di attività. In particolare, Gemini Ultra ha ottenuto risultati notevoli nel benchmark MMLU con una precisione del 90.04%, indicando la sua comprensione superiore nelle domande a scelta multipla su 57 argomenti.

Nel GSM8K, che valuta le domande di matematica delle scuole elementari, Gemini Ultra ottiene un punteggio del 94.4%, dimostrando le sue capacità avanzate di elaborazione aritmetica. Nei benchmark di codifica, con Gemini Ultra che ha ottenuto un punteggio del 74.4% nella generazione di codice HumanEval per Python, indicando la sua forte comprensione del linguaggio di programmazione.

Il benchmark DROP, che verifica la comprensione della lettura, vede Gemini Ultra nuovamente leader con un punteggio dell'82.4%. Nel frattempo, in un test di ragionamento basato sul buon senso, HellaSwag, Gemini Ultra si comporta egregiamente, sebbene non superi il benchmark estremamente elevato stabilito da GPT-4.

Conclusione

L'architettura unica di Gemini, alimentata dalla tecnologia all'avanguardia di Google, lo posiziona come un attore formidabile nell'arena dell'intelligenza artificiale, sfidando i parametri di riferimento esistenti stabiliti da modelli come GPT-4. Le sue versioni, Ultra, Pro e Nano, soddisfano ciascuna esigenze specifiche, da compiti di ragionamento complessi ad applicazioni efficienti sul dispositivo, dimostrando l'impegno di Google nel rendere l'intelligenza artificiale avanzata accessibile su varie piattaforme e dispositivi.

L'integrazione di Gemini nell'ecosistema di Google, da Bard a Google Cloud Vertex, evidenzia il suo potenziale nel migliorare l'esperienza degli utenti attraverso un'ampia gamma di servizi. Promette non solo di perfezionare le applicazioni esistenti, ma anche di aprire nuove strade per soluzioni basate sull’intelligenza artificiale, sia nell’assistenza personalizzata, negli sforzi creativi o nell’analisi aziendale.

Guardando al futuro, i continui progressi nei modelli di intelligenza artificiale come Gemini sottolineano l’importanza della ricerca e dello sviluppo continui. Le sfide legate alla formazione di modelli così sofisticati e alla garanzia del loro utilizzo etico e responsabile rimangono in prima linea nella discussione.