Google’s Multimodal AI Gemini – Techniczne Zagłębienie

Sundar Pichai, CEO Google, wraz z Demisem Hassabisem z Google DeepMind, przedstawił Gemini w grudniu 2023. Ten nowy duży model językowy jest zintegrowany z różnymi produktami Google, oferując ulepszenia, które wpływają na usługi i narzędzia używane przez miliony ludzi.

Gemini, zaawansowany multimodalny AI Google, powstał dzięki współpracy zjednoczonych laboratoriów DeepMind i Brain AI. Gemini stoi na ramionach swoich poprzedników, obiecując dostarczyć bardziej połączony i inteligentny zestaw aplikacji.

Ogłoszenie Google Gemini, które nastąpiło krótko po debiucie Bard, Duet AI i PaLM 2 LLM, wskazuje na wyraźną intencję Google, aby nie tylko konkurować, ale również prowadzić w rewolucji AI.

W przeciwieństwie do wszelkich podejrzeń o “zimę AI”, wprowadzenie Gemini sugeruje kwitnącą “wiosnę AI”, pełną potencjału i wzrostu. Podczas gdy refleksja nad rokiem od pojawienia się ChatGPT, które było przełomowym momentem dla AI, ruch Google wskazuje, że rozwój branży jest daleki od zakończenia; w rzeczywistości może dopiero zyskiwać na sile.

Co to jest Gemini?

Model Gemini Google jest w stanie przetwarzać różne typy danych, takie jak tekst, obrazy, audio i wideo. Dostępny jest w trzech wersjach – Ultra, Pro i Nano – każda zoptymalizowana dla określonych zastosowań, od złożonych zadań do użycia na urządzeniu. Ultra wyróżnia się w wielowymiarowych zadaniach i będzie dostępny w Bard Advanced, podczas gdy Pro oferuje balans wydajności i efektywności zasobów, już zintegrowany z Bard dla podpowiedzi tekstowych. Nano, zoptymalizowany dla wdrożenia na urządzeniu, dostępny jest w dwóch rozmiarach i zawiera optymalizacje sprzętowe, takie jak 4-bitowa kwantyzacja do użytku offline w urządzeniach takich jak Pixel 8 Pro.

Architektura Gemini jest unikalna dzięki swojej natywnej możliwości wyjściowej multimodalnej, używając dyskretnych tokenów obrazu do generowania obrazu i integrując funkcje audio z Universal Speech Model dla nuansowanego zrozumienia audio. Jego zdolność do obsługi danych wideo jako sekwencji obrazów, splecionych z wejściami tekstowymi lub audio, ilustruje jego multimodalne możliwości.

Gemini obsługuje sekwencje tekstowe, obrazowe, audio i wideo jako dane wejściowe

Dostęp do Gemini

Gemini 1.0 jest wdrażany w całym ekosystemie Google, w tym w Bard, który teraz korzysta z ulepszonych możliwości Gemini Pro. Google zintegrował również Gemini ze swoimi usługami Search, Ads i Duet, poprawiając doświadczenie użytkownika dzięki szybszym i bardziej dokładnym odpowiedziom.

Dla tych, którzy chcą wykorzystać możliwości Gemini, Google AI Studio i Google Cloud Vertex oferują dostęp do Gemini Pro, z których ten ostatni zapewnia większą elastyczność i funkcje zabezpieczeń.

Aby doświadczyć ulepszonych możliwości Bard zasilanego przez Gemini Pro, użytkownicy mogą wykonać następujące proste kroki:

1. Nawiguj do Bard: Otwórz swoją przeglądarkę internetową i przejdź do strony internetowej Bard.
2. Zabezpiecz logowanie: Uzyskaj dostęp do usługi, logując się na swoje konto Google, co zapewnia bezpieczne i płynne doświadczenie.
3. Interaktywny czat: Możesz teraz korzystać z Bard, gdzie można wybrać zaawansowane funkcje Gemini Pro.

Moc multimodalności:

W swojej istocie Gemini wykorzystuje architekturę opartą na transformatorach, podobną do tych stosowanych w udanych modelach NLP, takich jak GPT-3. Jednak unikalność Gemini leży w jego zdolności do przetwarzania i integrowania informacji z wielu modalności, w tym tekstu, obrazów i kodu. To osiągane jest dzięki nowej technice zwanej uwagą cross-modalną, która pozwala modelowi nauczyć się relacji i zależności między różnymi typami danych.

Oto rozbiórka kluczowych komponentów Gemini:

• Kodér multimodalny: Ten moduł przetwarza dane wejściowe z każdej modalności (np. tekst, obraz) niezależnie, wyodrębniając istotne cechy i generując indywidualne reprezentacje.
• Sieć uwagi cross-modalnej: Ta sieć jest sercem Gemini. Pozwala modelowi nauczyć się relacji i zależności między reprezentacjami, umożliwiając im “rozmowę” i wzbogacenie ich zrozumienia.
• Dekodér multimodalny: Ten moduł wykorzystuje wzbogacone reprezentacje wygenerowane przez sieć uwagi cross-modalnej do wykonania różnych zadań, takich jak generowanie podpisów do obrazów, generowanie obrazów z tekstu i generowanie kodu.

Model Gemini nie jest tylko o zrozumieniu tekstu czy obrazów – to o integrowaniu różnych typów informacji w sposób, który jest znacznie bliższy temu, jak my, ludzie, postrzegamy świat. Na przykład Gemini może spojrzeć na sekwencję obrazów i określić logiczny lub przestrzenny porządek obiektów w nich. Może również analizować cechy konstrukcyjne obiektów, aby podejmować decyzje, takie jak który z dwóch samochodów ma bardziej aerodynamiczną formę.

Ale zdolności Gemini wykraczają poza zrozumienie wizualne. Może przekształcić zestaw instrukcji w kod, tworząc praktyczne narzędzia, takie jak odliczanie czasu, które nie tylko działa zgodnie z poleceniami, ale również zawiera kreatywne elementy, takie jak motywacyjne emotikony, aby poprawić interakcję z użytkownikiem. To wskazuje na zdolność do radzenia sobie z zadaniami, które wymagają połączenia kreatywności i funkcjonalności – umiejętności, które często uważa się za wyłącznie ludzkie.

Możliwości Gemini : Rozumowanie przestrzenne (Źródło)

Możliwości Gemini sięgają wykonywania zadań programistycznych(Źródło)

Sophistykowana konstrukcja Gemini opiera się na bogatej historii badań nad sieciami neuronowymi i wykorzystuje najnowocześniejszą technologię TPU Google do szkolenia. Gemini Ultra, w szczególności, ustanowił nowe benchmarki w różnych dziedzinach AI, prezentując znaczące wzrosty wydajności w zadaniach rozumnienia multimodalnego.

Thanks to its ability to parse through and understand complex data, Gemini offers solutions for real-world applications, especially in education. It can analyze and correct solutions to problems, like in physics, by understanding handwritten notes and providing accurate mathematical typesetting. Such capabilities suggest a future where AI assists in educational settings, offering students and educators advanced tools for learning and problem-solving.

Gemini’s has been leveraged to create agents like AlphaCode 2, which excels at competitive programming problems. This showcases Gemini’s potential to act as a generalist AI, capable of handling complex, multi-step problems.

Gemini Nano brings the power of AI to everyday devices, maintaining impressive abilities in tasks like summarization and reading comprehension, as well as coding and STEM-related challenges. These smaller models are fine-tuned to offer high-quality AI functionalities on lower-memory devices, making advanced AI more accessible than ever.

The development of Gemini involved innovations in training algorithms and infrastructure, using Google’s latest TPUs. This allowed for efficient scaling and robust training processes, ensuring that even the smallest models deliver exceptional performance.

The training dataset for Gemini is as diverse as its capabilities, including web documents, books, code, images, audio, and videos. This multimodal and multilingual dataset ensures that Gemini models can understand and process a wide variety of content types effectively.

Gemini i GPT-4

Despite the emergence of other models, the question on everyone’s mind is how Google’s Gemini stacks up against OpenAI’s GPT-4, the industry’s benchmark for new LLMs. Google’s data suggest that while GPT-4 may excel in commonsense reasoning tasks, Gemini Ultra has the upper hand in almost every other area.

Gemini VS GPT-4

The above benchmarking table shows the impressive performance of Google’s Gemini AI across a variety of tasks. Notably, Gemini Ultra has achieved remarkable results in the MMLU benchmark with 90.04% accuracy, indicating its superior understanding in multiple-choice questions across 57 subjects.

In the GSM8K, which assesses grade-school math questions, Gemini Ultra scores 94.4%, showcasing its advanced arithmetic processing skills. In coding benchmarks, with Gemini Ultra attaining a score of 74.4% in the HumanEval for Python code generation, indicating its strong programming language comprehension.

The DROP benchmark, which tests reading comprehension, sees Gemini Ultra again leading with an 82.4% score. Meanwhile, in a common-sense reasoning test, HellaSwag, Gemini Ultra performs admirably, though it does not surpass the extremely high benchmark set by GPT-4.

Podsumowanie

Unikalna architektura Gemini, napędzana przez najnowocześniejszą technologię Google, pozycjonuje ją jako groźnego gracza w arenie AI, wyzywając istniejące benchmarki ustawione przez modele takie jak GPT-4. Jej wersje – Ultra, Pro i Nano – każda odpowiada konkretnym potrzebom, od złożonych zadań do efektywnych aplikacji na urządzeniu, pokazując zaangażowanie Google w udostępnianie zaawansowanego AI na różnych platformach i urządzeniach.

Integracja Gemini z ekosystemem Google, od Bard do Google Cloud Vertex, podkreśla jej potencjał do poprawy doświadczeń użytkowników w różnych usługach. Obiecuje nie tylko udoskonalić istniejące aplikacje, ale również otworzyć nowe drogi dla rozwiązań napędzanych przez AI, czy to w asystencji personalizowanej, przedsięwzięciach kreatywnych, czy analizach biznesowych.

Patrząc w przyszłość, ciągłe postępy w modelach AI, takich jak Gemini, podkreślają wagę ciągłych badań i rozwoju. Wyzwania związane z trenowaniem tak zaawansowanych modeli i zapewnieniem ich etycznego i odpowiedzialnego użycia pozostają na czele dyskusji.