ხელოვნური ინტელექტი
Google's Multimodal AI Gemini – ტექნიკური ღრმა ჩაძირვა
სუნდარ პიჩაი, Google-ის აღმასრულებელი დირექტორი, დემის ჰასაბისთან ერთად Google DeepMind-დან, აქვთ ტყუპები გააცნო 2023 წლის დეკემბერში. ეს ახალი დიდი ენობრივი მოდელი ინტეგრირებულია Google-ის პროდუქციის უზარმაზარ ასორტიმენტში, გთავაზობთ გაუმჯობესებებს, რომლებიც ტრიალებს სერვისებსა და ხელსაწყოებში, რომლებსაც მილიონობით ადამიანი იყენებს.
Gemini, Google-ის მოწინავე მულტიმოდალური AI, წარმოიშვა ერთიანი DeepMind და Brain AI ლაბორატორიების ერთობლივი ძალისხმევით. ტყუპები დგას მისი წინამორბედების მხრებზე და გვპირდება, რომ უფრო ურთიერთდაკავშირებულ და ინტელექტუალურ აპლიკაციების კომპლექტს მიაწვდის.
Google Gemini-ის განცხადება, რომელიც ახლოს იყო Bard-ის, Duet AI-სა და PaLM 2 LLM-ის დებიუტის შემდეგ, მიუთითებს Google-ის ნათელ განზრახვაზე, არა მხოლოდ კონკურენცია გაუწიოს, არამედ ლიდერობდეს AI რევოლუციაში.
ხელოვნური ინტელექტის ზამთრის შესახებ ნებისმიერი წარმოდგენისგან განსხვავებით, Gemini-ის გაშვება გვთავაზობს აყვავებულ AI გაზაფხულს, სავსე პოტენციალითა და ზრდა. როდესაც ჩვენ განვიხილავთ ChatGPT-ის გაჩენიდან ერთი წლის შემდეგ, რომელიც თავისთავად იყო ინოვაციური მომენტი AI-სთვის, Google-ის ნაბიჯი მიუთითებს იმაზე, რომ ინდუსტრიის გაფართოება ჯერ კიდევ არ არის დასრულებული; ფაქტობრივად, ეს შეიძლება უბრალოდ აჩქარდეს.
რა არის ტყუპები?
Google-ის Gemini მოდელს შეუძლია დამუშავდეს სხვადასხვა ტიპის მონაცემები, როგორიცაა ტექსტი, სურათები, აუდიო და ვიდეო. გამოდის სამი ვერსიით -Ultra, პოსტიდა Nano- თითოეული მორგებულია კონკრეტულ აპლიკაციებზე, რთული მსჯელობიდან მოწყობილობაზე გამოყენებამდე. Ultra აჯობებს მრავალმხრივ ამოცანებს და ხელმისაწვდომი იქნება Bard Advanced-ზე, ხოლო Pro გთავაზობთ მუშაობისა და რესურსების ეფექტურობის ბალანსს, რომელიც უკვე ინტეგრირებულია Bard-ში ტექსტური მოთხოვნისთვის. Nano, ოპტიმიზირებულია მოწყობილობაზე განლაგებისთვის, გამოდის ორ ზომში და აღჭურვილია ტექნიკის ოპტიმიზაციისთვის, როგორიცაა 4-ბიტიანი კვანტიზაცია ხაზგარეშე გამოყენებისთვის მოწყობილობებში, როგორიცაა Pixel 8 Pro.
Gemini-ის არქიტექტურა უნიკალურია თავისი მშობლიური მულტიმოდალური გამომავალი შესაძლებლობებით, იყენებს დისკრეტულ გამოსახულების ჟეტონებს გამოსახულების გენერირებისთვის და აერთიანებს აუდიო ფუნქციებს უნივერსალური მეტყველების მოდელიდან აუდიოს ნიუანსური გაგებისთვის. მისი უნარი ამუშავებს ვიდეო მონაცემებს, როგორც თანმიმდევრულ სურათებს, რომლებიც შერწყმულია ტექსტთან ან აუდიო შეყვანებთან, ასახავს მის მულტიმოდალურ უნარს.
ტყუპები მხარს უჭერს ტექსტის, გამოსახულების, აუდიოსა და ვიდეოს თანმიმდევრობას, როგორც შეყვანას
ტყუპებზე წვდომა
Gemini 1.0 ვრცელდება Google-ის ეკოსისტემაში, მათ შორის Bard-ში, რომელიც ახლა სარგებლობს Gemini Pro-ის დახვეწილი შესაძლებლობებით. Google-მა ასევე გააერთიანა Gemini თავის Search, Ads და Duet სერვისებში, რაც აუმჯობესებს მომხმარებლის გამოცდილებას უფრო სწრაფი და ზუსტი პასუხებით.
მათთვის, ვისაც სურს გამოიყენოს Gemini-ის შესაძლებლობები, Google AI Studio და Google Cloud Vertex გვთავაზობენ წვდომას Gemini Pro-ზე, ეს უკანასკნელი უზრუნველყოფს უფრო მეტ პერსონალიზაციას და უსაფრთხოების ფუნქციებს.
Gemini Pro-ს მიერ მოწოდებული Bard-ის გაძლიერებული შესაძლებლობების გამოსაცნობად, მომხმარებლებს შეუძლიათ გადადგან შემდეგი მარტივი ნაბიჯები:
- ნავიგაცია ბარდზე: გახსენით სასურველი ვებ ბრაუზერი და გადადით ბარდის ვებსაიტზე.
- უსაფრთხო შესვლა: სერვისზე წვდომა თქვენი Google ანგარიშით შესვლით, რაც უზრუნველყოფს უპრობლემო და უსაფრთხო გამოცდილებას.
- ინტერაქტიული ჩატი: ახლა შეგიძლიათ გამოიყენოთ Bard, სადაც Gemini Pro-ის გაფართოებული ფუნქციების არჩევა შესაძლებელია.
მულტიმოდალობის ძალა:
თავის არსში, Gemini იყენებს ტრანსფორმატორზე დაფუძნებულ არქიტექტურას, ისევე როგორც წარმატებულ NLP მოდელებში, როგორიცაა GPT-3. თუმცა, ტყუპების უნიკალურობა მდგომარეობს მის უნარში, დაამუშავოს და გააერთიანოს ინფორმაცია მრავალი მოდალიდან, მათ შორის ტექსტი, სურათები და კოდი. ეს მიიღწევა ახალი ტექნიკით, რომელსაც ე.წ ჯვარედინი მოდალური ყურადღება, რომელიც საშუალებას აძლევს მოდელს ისწავლოს ურთიერთობები და დამოკიდებულებები სხვადასხვა ტიპის მონაცემებს შორის.
აქ მოცემულია ტყუპების ძირითადი კომპონენტების დაყოფა:
- მულტიმოდალური შიფრატორი: ეს მოდული ამუშავებს შეყვანის მონაცემებს თითოეული მოდალიდან (მაგ., ტექსტი, სურათი) დამოუკიდებლად, ამოიღებს შესაბამის მახასიათებლებს და ქმნის ინდივიდუალურ წარმოდგენებს.
- კროსმოდალური ყურადღების ქსელი: ეს ქსელი ტყუპების გულია. ეს საშუალებას აძლევს მოდელს ისწავლოს ურთიერთობები და დამოკიდებულებები სხვადასხვა წარმომადგენლობას შორის, რაც მათ საშუალებას აძლევს "მოილაპარაკონ" ერთმანეთთან და გაამდიდრონ თავიანთი გაგება.
- მულტიმოდალური დეკოდერი: ეს მოდული იყენებს ჯვარედინი მოდალური ყურადღების ქსელის მიერ წარმოქმნილ გამდიდრებულ წარმოდგენებს, რათა შეასრულოს სხვადასხვა ამოცანები, როგორიცაა გამოსახულების წარწერა, ტექსტი სურათზე და კოდის გენერირება.
ტყუპების მოდელი არ არის მხოლოდ ტექსტის ან სურათების გაგება - ეს ეხება სხვადასხვა სახის ინფორმაციის ინტეგრირებას ისე, რომ უფრო ახლოს იყოს იმაზე, თუ როგორ აღვიქვამთ სამყაროს ჩვენ, როგორც ადამიანები. მაგალითად, ტყუპებს შეუძლიათ შეხედონ სურათების თანმიმდევრობას და განსაზღვრონ მათში არსებული ობიექტების ლოგიკური ან სივრცითი რიგი. მას ასევე შეუძლია გააანალიზოს ობიექტების დიზაინის მახასიათებლები, რათა გამოიტანოს გადაწყვეტილება, მაგალითად, რომელ მანქანას აქვს უფრო აეროდინამიკური ფორმა.
მაგრამ ტყუპების ნიჭი სცილდება მხოლოდ ვიზუალურ გაგებას. მას შეუძლია ინსტრუქციების ნაკრები გადააქციოს კოდად, შექმნას პრაქტიკული ხელსაწყოები, როგორიცაა უკუმთვლელი ტაიმერი, რომელიც არა მხოლოდ ფუნქციონირებს მითითებულად, არამედ მოიცავს კრეატიულ ელემენტებს, როგორიცაა მოტივაციური emojis, მომხმარებლის ინტერაქციის გასაძლიერებლად. ეს მიუთითებს დავალებების შესრულების უნარზე, რომელიც მოითხოვს კრეატიულობისა და ფუნქციონალურობის შერწყმას - უნარებს, რომლებიც ხშირად განიხილება აშკარად ადამიანურად.
ტყუპების შესაძლებლობები: სივრცითი მსჯელობა (წყარო)
ტყუპების შესაძლებლობები ვრცელდება პროგრამირების ამოცანების შესრულებაზე (წყარო)
Gemini-ის დახვეწილი დიზაინი ეფუძნება ნერვული ქსელების კვლევის მდიდარ ისტორიას და იყენებს Google-ის უახლესი TPU ტექნოლოგიას ტრენინგისთვის. Gemini Ultra-მ, კერძოდ, დაადგინა ახალი კრიტერიუმები ხელოვნური ინტელექტის სხვადასხვა დომენებში, აჩვენა მულტიმოდალური მსჯელობის ამოცანების შესრულების შესანიშნავი ამაღლება.
რთული მონაცემების გაანალიზებისა და გაგების უნარით, Gemini გთავაზობთ გადაწყვეტილებებს რეალურ სამყაროში აპლიკაციებისთვის, განსაკუთრებით განათლების სფეროში. მას შეუძლია გააანალიზოს და გამოასწოროს პრობლემების გადაწყვეტილებები, როგორიცაა ფიზიკაში, ხელნაწერი შენიშვნების გაგებით და ზუსტი მათემატიკური აკრეფის მიწოდებით. ასეთი შესაძლებლობები გვთავაზობს მომავალს, სადაც AI დაეხმარება საგანმანათლებლო გარემოში, სთავაზობს სტუდენტებსა და მასწავლებლებს სწავლისა და პრობლემების გადაჭრის გაფართოებულ ინსტრუმენტებს.
Gemini's გამოიყენეს ისეთი აგენტების შესაქმნელად, როგორიცაა AlphaCode 2, რომელიც გამოირჩევა კონკურენტული პროგრამირების პრობლემებით. ეს გვიჩვენებს ტყუპების პოტენციალს იმოქმედოს როგორც გენერალისტური AI, რომელსაც შეუძლია გაუმკლავდეს კომპლექსურ, მრავალსაფეხურიან პრობლემებს.
Gemini Nano შემოაქვს ხელოვნური ინტელექტის ძალა ყოველდღიურ მოწყობილობებში, ინარჩუნებს შთამბეჭდავ შესაძლებლობებს ისეთ ამოცანებში, როგორიცაა შეჯამება და წაკითხულის გაგება, ასევე კოდირება და STEM-თან დაკავშირებული გამოწვევები. ეს პატარა მოდელები კარგად არის მორგებული, რათა შესთავაზონ მაღალი ხარისხის AI ფუნქციები დაბალი მეხსიერების მოწყობილობებზე, რაც გაფართოებულ AI-ს უფრო ხელმისაწვდომს ხდის, ვიდრე ოდესმე.
Gemini-ის განვითარება მოიცავდა ინოვაციებს სასწავლო ალგორითმებსა და ინფრასტრუქტურაში, Google-ის უახლესი TPU-ების გამოყენებით. ამან შესაძლებელი გახადა ეფექტური მასშტაბირება და ძლიერი სასწავლო პროცესები, რაც უზრუნველჰყოფდა, რომ ყველაზე პატარა მოდელებიც კი გამოირჩეოდნენ განსაკუთრებული შესრულება.
ტყუპების სასწავლო მონაცემთა ნაკრები ისეთივე მრავალფეროვანია, როგორც მისი შესაძლებლობები, მათ შორის ვებ დოკუმენტები, წიგნები, კოდი, სურათები, აუდიო და ვიდეო. ეს მულტიმოდალური და მრავალენოვანი მონაცემთა ნაკრები უზრუნველყოფს, რომ Gemini-ის მოდელებს შეუძლიათ გააცნობიერონ და დაამუშაონ შინაარსის მრავალფეროვანი ტიპები ეფექტურად.
ტყუპები და GPT-4
სხვა მოდელების გაჩენის მიუხედავად, ყველას აინტერესებს კითხვა, თუ როგორ ეწინააღმდეგება Google-ის Gemini OpenAI-ს GPT-4-ს, ინდუსტრიის ეტალონს ახალი LLM-ებისთვის. Google-ის მონაცემები ვარაუდობს, რომ მიუხედავად იმისა, რომ GPT-4 შეიძლება გამოირჩეოდეს საღი აზრის მსჯელობის ამოცანებში, Gemini Ultra-ს აქვს უპირატესობა თითქმის ყველა სხვა სფეროში.
ტყუპები VS GPT-4
ზემოთ მოყვანილი საორიენტაციო ცხრილი გვიჩვენებს Google-ის Gemini AI-ის შთამბეჭდავ შესრულებას სხვადასხვა ამოცანებში. აღსანიშნავია, რომ Gemini Ultra-მ მიაღწია თვალსაჩინო შედეგებს MMLU ბენჩმარკში 90.04%-იანი სიზუსტით, რაც მიუთითებს მის მაღალ გაგებაზე მრავალჯერადი არჩევანის შეკითხვებში 57 საგანში.
GSM8K-ში, რომელიც აფასებს კლასების მათემატიკის კითხვებს, Gemini Ultra აგროვებს 94.4%-ს, ასახავს არითმეტიკული დამუშავების მოწინავე უნარებს. კოდირების სტანდარტებში, Gemini Ultra-მ 74.4% ქულა მიაღწია HumanEval-ში Python კოდის გენერირებისთვის, რაც მიუთითებს მის ძლიერ პროგრამირების ენის გაგებაზე.
DROP ბენჩმარკში, რომელიც ამოწმებს წაკითხულის გააზრებას, Gemini Ultra კვლავ ლიდერობს 82.4% ქულით. იმავდროულად, საღი აზრის მსჯელობის ტესტში, HellaSwag, Gemini Ultra შესანიშნავად მუშაობს, თუმცა ის არ აჭარბებს GPT-4-ის მიერ დადგენილ უკიდურესად მაღალ ნიშნულს.
დასკვნა
Gemini-ის უნიკალური არქიტექტურა, რომელიც უზრუნველყოფილია Google-ის უახლესი ტექნოლოგიით, აყალიბებს მას, როგორც შესანიშნავი მოთამაშე AI არენაზე, რაც აყენებს გამოწვევას არსებულ ეტალონებს, როგორიცაა GPT-4. მისი ვერსიები - Ultra, Pro და Nano - თითოეული ემსახურება კონკრეტულ მოთხოვნილებებს, რთული მსჯელობის ამოცანებიდან მოწყობილობაზე ეფექტურ აპლიკაციებამდე, რაც აჩვენებს Google-ის ვალდებულებას, გახადოს გაფართოებული AI ხელმისაწვდომი სხვადასხვა პლატფორმებსა და მოწყობილობებზე.
Gemini-ის ინტეგრაცია Google-ის ეკოსისტემაში, Bard-დან Google Cloud Vertex-მდე, ხაზს უსვამს მის პოტენციალს გაზარდოს მომხმარებლის გამოცდილება სერვისების სპექტრში. იგი გვპირდება არა მხოლოდ არსებული აპლიკაციების დახვეწას, არამედ ახალ გზებს გახსნის AI-ზე ორიენტირებული გადაწყვეტილებებისთვის, იქნება ეს პერსონალიზებული დახმარება, შემოქმედებითი მცდელობები თუ ბიზნეს ანალიტიკა.
როდესაც ჩვენ წინ ვიყურებით, ხელოვნური ინტელექტის მოდელებში, როგორიცაა Gemini, უწყვეტი წინსვლა ხაზს უსვამს მუდმივი კვლევისა და განვითარების მნიშვნელობას. ასეთი დახვეწილი მოდელების მომზადებისა და მათი ეთიკური და პასუხისმგებლობით გამოყენების უზრუნველყოფის გამოწვევები რჩება განხილვის წინა პლანზე.
