Multimodal AI Gemini do Google – um aprofundamento técnico

Sundar Pichai, CEO do Google, junto com Demis Hassabis do Google DeepMind, apresentou Gêmeos em dezembro de 2023. Este novo modelo de grande linguagem está integrado na vasta gama de produtos do Google, oferecendo melhorias que se espalham pelos serviços e ferramentas usados ​​por milhões de pessoas.

Gemini, a IA multimodal avançada do Google, nasceu dos esforços colaborativos dos laboratórios unificados DeepMind e Brain AI. Gemini está nos ombros de seus antecessores, prometendo entregar um conjunto de aplicativos mais interconectado e inteligente.

O anúncio do Google Gemini, logo após a estreia do Bard, do Duet AI e do PaLM 2 LLM, marca uma intenção clara do Google de não apenas competir, mas também liderar a revolução da IA.

Ao contrário de qualquer noção de um inverno de IA, o lançamento do Gemini sugere uma primavera de IA próspera, repleta de potencial e crescimento. Ao refletirmos sobre um ano desde o surgimento do ChatGPT, que por si só foi um momento inovador para a IA, a ação do Google indica que a expansão da indústria está longe de terminar; na verdade, pode estar apenas acelerando.

O que é Gêmeos?

O modelo Gemini do Google é capaz de processar diversos tipos de dados, como texto, imagens, áudio e vídeo. Ele vem em três versões—Ultra, Pro e Nano—cada um adaptado para aplicações específicas, desde raciocínio complexo até uso no dispositivo. O Ultra se destaca em tarefas multifacetadas e estará disponível no Bard Advanced, enquanto o Pro oferece um equilíbrio entre desempenho e eficiência de recursos, já integrado ao Bard para prompts de texto. O Nano, otimizado para implantação no dispositivo, vem em dois tamanhos e apresenta otimizações de hardware, como quantização de 4 bits para uso off-line em dispositivos como o Pixel 8 Pro.

A arquitetura do Gemini é única em sua capacidade de saída multimodal nativa, usando tokens de imagem discretos para geração de imagens e integrando recursos de áudio do Modelo de Fala Universal para compreensão diferenciada de áudio. Sua capacidade de lidar com dados de vídeo como imagens sequenciais, entrelaçadas com entradas de texto ou áudio, exemplifica sua capacidade multimodal.

Gemini suporta sequências de texto, imagem, áudio e vídeo como entradas

Acessando Gêmeos

O Gemini 1.0 está sendo implementado em todo o ecossistema do Google, incluindo o Bard, que agora se beneficia dos recursos refinados do Gemini Pro. O Google também integrou o Gemini em seus serviços de pesquisa, anúncios e dueto, melhorando a experiência do usuário com respostas mais rápidas e precisas.

Para aqueles interessados ​​em aproveitar os recursos do Gemini, o Google AI Studio e o Google Cloud Vertex oferecem acesso ao Gemini Pro, sendo que este último oferece maior personalização e recursos de segurança.

Para experimentar os recursos aprimorados do Bard desenvolvido pelo Gemini Pro, os usuários podem seguir as seguintes etapas simples:

1. Navegue até Bardo: Abra seu navegador preferido e acesse o site do Bard.
2. Login seguro: acesse o serviço fazendo login com sua conta do Google, garantindo uma experiência segura e tranquila.
3. Bate-papo interativo: Agora você pode usar o Bard, onde os recursos avançados do Gemini Pro podem ser escolhidos.

Poder da Multimodalidade:

Basicamente, o Gemini utiliza uma arquitetura baseada em transformador, semelhante àquelas empregadas em modelos de PNL de sucesso, como o GPT-3. No entanto, a singularidade do Gemini reside na sua capacidade de processar e integrar informações de múltiplas modalidades, incluindo texto, imagens e código. Isto é conseguido através de uma nova técnica chamada atenção intermodal, o que permite que o modelo aprenda relacionamentos e dependências entre diferentes tipos de dados.

Aqui está uma análise dos principais componentes do Gemini:

• Codificador Multimodal: Este módulo processa os dados de entrada de cada modalidade (ex. texto, imagem) de forma independente, extraindo características relevantes e gerando representações individuais.
• Rede de atenção intermodal: Esta rede é o coração de Gêmeos. Permite ao modelo aprender relações e dependências entre as diferentes representações, permitindo-lhes “conversar” entre si e enriquecer a sua compreensão.
• Decodificador multimodal: Este módulo utiliza as representações enriquecidas geradas pela rede de atenção cross-modal para realizar diversas tarefas, como legendagem de imagens, geração de texto para imagem e geração de código.

O modelo Gemini não trata apenas da compreensão de textos ou imagens – trata-se de integrar diferentes tipos de informação de uma forma muito mais próxima de como nós, como humanos, percebemos o mundo. Por exemplo, Gêmeos pode observar uma sequência de imagens e determinar a ordem lógica ou espacial dos objetos dentro delas. Ele também pode analisar as características de design dos objetos para fazer julgamentos, como qual dos dois carros tem um formato mais aerodinâmico.

Mas os talentos de Gêmeos vão além da compreensão visual. Ele pode transformar um conjunto de instruções em código, criando ferramentas práticas como um cronômetro de contagem regressiva que não apenas funciona conforme as instruções, mas também inclui elementos criativos, como emojis motivacionais, para melhorar a interação do usuário. Isto indica uma capacidade de lidar com tarefas que exigem uma combinação de criatividade e funcionalidade – habilidades que muitas vezes são consideradas distintamente humanas.

Capacidades do Gemini: Raciocínio Espacial (fonte)

As capacidades do Gemini se estendem à execução de tarefas de programação(fonte)

O design sofisticado do Gemini é baseado em uma rica história de pesquisa de redes neurais e aproveita a tecnologia TPU de ponta do Google para treinamento. O Gemini Ultra, em particular, estabeleceu novos padrões em vários domínios de IA, apresentando notáveis ​​aumentos de desempenho em tarefas de raciocínio multimodal.

Com sua capacidade de analisar e compreender dados complexos, a Gemini oferece soluções para aplicações do mundo real, especialmente na educação. Ele pode analisar e corrigir soluções para problemas, como na física, compreendendo notas manuscritas e fornecendo composição matemática precisa. Tais capacidades sugerem um futuro onde a IA auxilia em ambientes educacionais, oferecendo aos alunos e educadores ferramentas avançadas para aprendizagem e resolução de problemas.

A Gemini foi aproveitada para criar agentes como o AlphaCode 2, que se destaca em problemas de programação competitivos. Isto demonstra o potencial do Gemini para atuar como uma IA generalista, capaz de lidar com problemas complexos e de várias etapas.

Gemini Nano traz o poder da IA ​​para dispositivos do dia a dia, mantendo habilidades impressionantes em tarefas como resumo e compreensão de leitura, bem como codificação e desafios relacionados a STEM. Esses modelos menores são ajustados para oferecer funcionalidades de IA de alta qualidade em dispositivos com menos memória, tornando a IA avançada mais acessível do que nunca.

O desenvolvimento do Gemini envolveu inovações em algoritmos de treinamento e infraestrutura, utilizando as mais recentes TPUs do Google. Isso permitiu um dimensionamento eficiente e processos de treinamento robustos, garantindo que mesmo os modelos menores oferecessem desempenho excepcional.

O conjunto de dados de treinamento do Gemini é tão diversificado quanto suas capacidades, incluindo documentos da web, livros, códigos, imagens, áudio e vídeos. Este conjunto de dados multimodal e multilíngue garante que os modelos Gemini possam compreender e processar uma ampla variedade de tipos de conteúdo de forma eficaz.

Gêmeos e GPT-4

Apesar do surgimento de outros modelos, a questão que está na mente de todos é como o Gemini do Google se compara ao GPT-4 da OpenAI, a referência da indústria para novos LLMs. Os dados do Google sugerem que, embora o GPT-4 possa se destacar em tarefas de raciocínio de bom senso, o Gemini Ultra tem vantagem em quase todas as outras áreas.

Gêmeos VS GPT-4

A tabela de benchmarking acima mostra o desempenho impressionante do Gemini AI do Google em uma variedade de tarefas. Notavelmente, o Gemini Ultra alcançou resultados notáveis ​​no benchmark MMLU com 90.04% de precisão, indicando sua compreensão superior em questões de múltipla escolha em 57 disciplinas.

No GSM8K, que avalia questões de matemática do ensino fundamental, o Gemini Ultra obteve pontuação de 94.4%, demonstrando suas habilidades avançadas de processamento aritmético. Em benchmarks de codificação, o Gemini Ultra obteve uma pontuação de 74.4% no HumanEval para geração de código Python, indicando sua forte compreensão da linguagem de programação.

O benchmark DROP, que testa a compreensão de leitura, vê o Gemini Ultra novamente liderando com uma pontuação de 82.4%. Enquanto isso, em um teste de raciocínio de bom senso, HellaSwag, o Gemini Ultra tem um desempenho admirável, embora não supere o benchmark extremamente alto definido pelo GPT-4.

Conclusão

A arquitetura exclusiva do Gemini, alimentada pela tecnologia de ponta do Google, posiciona-o como um player formidável na área de IA, desafiando os padrões de referência existentes definidos por modelos como o GPT-4. Suas versões – Ultra, Pro e Nano – atendem a necessidades específicas, desde tarefas de raciocínio complexas até aplicativos eficientes no dispositivo, demonstrando o compromisso do Google em tornar a IA avançada acessível em várias plataformas e dispositivos.

A integração do Gemini no ecossistema do Google, do Bard ao Google Cloud Vertex, destaca seu potencial para aprimorar as experiências do usuário em uma gama de serviços. Promete não apenas refinar as aplicações existentes, mas também abrir novos caminhos para soluções baseadas em IA, seja em assistência personalizada, empreendimentos criativos ou análise de negócios.

Olhando para o futuro, os avanços contínuos nos modelos de IA como o Gemini sublinham a importância da investigação e desenvolvimento contínuos. Os desafios de treinar modelos tão sofisticados e garantir a sua utilização ética e responsável permanecem na vanguarda da discussão.