GoogleのマルチモーダルAI Gemini – 技術的深度解析

Sundar Pichai、GoogleのCEOとDemis HassabisからGoogle DeepMindは、2023年12月にGeminiを紹介しました。この新しい大規模言語モデルは、Googleのさまざまな製品に統合されており、サービスやツールの改善が広がり、数百万人に利用されています。

Gemini、Googleの高度なマルチモーダルAIは、統一されたDeepMindとBrain AI研究所の共同努力によって生まれました。Geminiは、その前身の肩の上に立っており、より相互に接続されたスマートなアプリケーションのスイートを提供することを約束しています。

Geminiの発表は、Bard、Duet AI、PaLM 2 LLMのデビューに続き、GoogleがAI革命で競争するだけでなく、リードする意図を明確に示しています。

AIの冬の考えとは反対に、Geminiの立ち上げは、AIの春が繁栄し、成長の可能性があることを示唆しています。ChatGPTの登場から1年が経過し、AI業界の拡大はまだ終わっていないことをGoogleは示しています。

Geminiとは何か

GoogleのGeminiモデルは、テキスト、画像、オーディオ、ビデオなどのさまざまなデータ型を処理できます。Ultra、Pro、Nanoの3つのバージョンがあり、それぞれが特定のアプリケーションに合わせて調整されています。Ultraは複雑なタスクに優れており、Bard Advancedで利用可能です。Proはパフォーマンスとリソース効率のバランスを提供し、Bardでテキストプロンプトに既に統合されています。Nanoは、4ビット量子化などのハードウェア最適化を備えたオンデバイス展開用に最適化されており、Pixel 8 Proなどのデバイスでオフラインで使用できます。

Geminiのアーキテクチャは、ネイティブのマルチモーダル出力機能を備えており、画像生成のための離散画像トークンと、Universal Speech Modelからのオーディオ機能を統合しています。テキストまたはオーディオ入力と交互に配置された画像データを処理する能力は、そのマルチモーダル能力を示しています。

Geminiは、テキスト、画像、オーディオ、ビデオのシーケンスを入力としてサポートします

Geminiへのアクセス

Gemini 1.0は、Bardを含むGoogleのエコシステムに展開されており、Gemini Proの洗練された機能が利用可能です。Googleはまた、Geminiを検索、広告、Duetサービスに統合し、ユーザー体験を高速化し、より正確な応答を提供しています。

Geminiの機能を活用したい場合は、Google (GOOGL ) AI StudioとGoogle Cloud VertexでGemini Proにアクセスできます。後者は、より高度なカスタマイズとセキュリティ機能を提供します。

Gemini Proを活用したBardの強化された機能を体験するには、次の手順に従います：

1. Bardに移動: お好みのWebブラウザを開き、Bardのウェブサイトにアクセスします。
2. セキュアなログイン: Googleアカウントでサービスにアクセスし、シームレスでセキュアな体験を確保します。
3. 対話型チャット: ここで、Gemini Proの高度な機能を活用したBardを使用できます。

マルチモーダルの力

Geminiの核となる部分は、GPT-3などの成功したNLPモデルで使用されているトランスフォーマーベースのアーキテクチャを使用しています。しかし、Geminiのユニークな点は、テキスト、画像、コードなどのさまざまなモダリティからの情報を処理および統合する能力にある。これは、クロスモーダルアテンションと呼ばれる新しいテクニックを使用して実現され、モデルはさまざまなデータ間の関係と依存関係を学習できます。

ここでは、Geminiの主要コンポーネントの概要を示します:

• マルチモーダルエンコーダー: このモジュールは、各モダリティ（例：テキスト、画像）からの入力データを独立して処理し、関連する機能を抽出して個別の表現を生成します。
• クロスモーダルアテンションネットワーク: このネットワークはGeminiの核であり、モデルはさまざまな表現間の関係と依存関係を学習し、それらを「会話」させて理解を深めることができます。
• マルチモーダルデコーダー: このモジュールは、クロスモーダルアテンションネットワークによって生成された豊富な表現を使用して、画像キャプション、テキストから画像生成、コード生成などのタスクを実行します。

Geminiモデルは、テキストや画像だけを理解するのではなく、さまざまな種類の情報を人間が世界を認識するように統合することについてです。たとえば、Geminiは画像のシーケンスを分析して、物体の論理的または空間的な順序を判断できます。また、物体のデザイン機能を分析して、どの車がより空気力学的な形状を持っているかを判断することもできます。

Geminiの才能は、視覚的な理解にとどまらず、セットの指示をコードに変換して、カウントダウンタイマーなどの実用的なツールを作成できます。このタイマーは、指示通りに機能するだけでなく、ユーザーのやり取りを向上させるためにモチベーションのための絵文字などの創造的な要素も含みます。これは、創造性と機能性を必要とするタスクを処理する能力を示しています。これらのスキルは、通常、人間独自のものと考えられています。

Geminiの機能：空間推論 (ソース)

Geminiの機能は、プログラミングタスクの実行にも及ぶ (ソース)

Geminiの洗練された設計は、ニューラルネットワーク研究の豊富な歴史に基づいており、Googleの最新のTPUテクノロジーを活用しています。特にGemini Ultraは、さまざまなAIドメインで新しいベンチマークを樹立し、マルチモーダル推論タスクで顕著なパフォーマンス向上を示しています。

Geminiは、複雑なデータを解析して理解する能力を提供し、特に教育分野での実用的なアプリケーションを提供します。物理学の問題の解決策を分析して修正したり、手書きのノートを理解して正確な数学的表記を提供したりすることができます。これらの機能は、AIが教育現場で学生や教育者に高度なツールを提供する未来を示唆しています。

Geminiは、AlphaCode 2などのエージェントを作成するために活用されており、競争的なプログラミング問題で優秀な成績を収めています。これは、Geminiが汎用的なAIとして、複雑で多段階の問題を処理する能力があることを示しています。

Gemini Nanoは、毎日のデバイスにAIの力をもたらします。要約、読解、コード関連の課題など、さまざまなタスクで優れた能力を維持しています。これらの小さいモデルは、低メモリのデバイスで高品質のAI機能を提供するために、微調整されています。

Geminiの開発には、トレーニングアルゴリズムとインフラストラクチャの革新が含まれていました。Googleの最新のTPUを使用して、効率的なスケーリングと堅牢なトレーニングプロセスを実現し、最小のモデルでも優れたパフォーマンスを提供しています。

Geminiのトレーニングデータセットは、Webドキュメント、書籍、コード、画像、オーディオ、ビデオなど、多様なデータで構成されています。このマルチモーダルで多言語のデータセットにより、Geminiモデルは幅広いコンテンツタイプを効果的に理解して処理できます。

GeminiとGPT-4

他のモデルが登場する中で、GoogleのGeminiはOpenAIのGPT-4、業界の新しいLLMのベンチマークにどのように対抗するのか、という疑問が生じます。Googleのデータによると、GPT-4はコモンスENSE推論タスクで優れていますが、Gemini Ultraはほぼすべての他の分野で上回っています。

Gemini VS GPT-4

上記のベンチマークテーブルは、GoogleのGemini AIがさまざまなタスクで優れたパフォーマンスを示していることを示しています。特に、Gemini UltraはMMLUベンチマークで90.04%の精度を達成し、57の科目でマルチプルチョイス問題を理解する能力を示しています。

GSM8Kでは、Gemini Ultraは94.4%のスコアを達成し、小学校の数学問題を解く能力を示しています。コード生成のベンチマークでは、Gemini UltraはHumanEval for Pythonで74.4%のスコアを達成し、プログラミング言語の理解力が高いことを示しています。

DROPベンチマークでは、Gemini Ultraは82.4%のスコアを達成し、読解力が高いことを示しています。コモンスENSE推論テストのHellaSwagでは、Gemini UltraはGPT-4が設定した非常に高いベンチマークに及ばないものの、優れた成績を収めています。

結論

Geminiのユニークなアーキテクチャは、Googleの最新テクノロジーによって支えられており、AI分野で強力なプレーヤーとして位置付けられています。Ultra、Pro、Nanoの各バージョンは、複雑な推論タスクから効率的なオンデバイスアプリケーションまで、さまざまなニーズに応えています。これは、Googleがさまざまなプラットフォームやデバイスで高度なAIを提供することに尽力していることを示しています。

GeminiのGoogleエコシステムへの統合は、BardからGoogle Cloud Vertexまで、ユーザー体験を向上させる可能性を示しています。不仅既存のアプリケーションを洗練するだけでなく、新しいAI駆動のソリューションを提供する可能性も示唆しています。これは、パーソナライズされたアシスタンス、創造的な取り組み、またはビジネス分析など、幅広いサービスで活用できます。

今後、AIモデル seperti Geminiの継続的な進歩は、研究開発の重要性を強調しています。こうした高度なモデルのトレーニングと、責任ある使用を確保する挑戦は、議論の最前線にあります。