Мультимодальная ИИ Gemini от Google – Технический Обзор

Sundar Pichai, генеральный директор Google, вместе с Demis Hassabis из Google DeepMind, представили Gemini в декабре 2023 года. Эта новая большая языковая модель интегрирована во всю линейку продуктов Google, предлагая улучшения, которые распространяются на услуги и инструменты, используемые миллионами.

Gemini, продвинутая мультимодальная ИИ от Google, является результатом совместных усилий объединенных лабораторий DeepMind и Brain AI. Gemini стоит на плечах своих предшественников, обещая доставить более взаимосвязанную и интеллектуальную линейку приложений.

Объявление о Google Gemini, расположенное близко после дебюта Bard, Duet AI и PaLM 2 LLM, отмечает четкое намерение Google не только конкурировать, но и лидировать в ИИ-революции.

Вопреки любым представлениям об ИИ-зиме, запуск Gemini предполагает процветающую ИИ-весну, полную потенциала и роста. Когда мы размышляем о годе с момента появления ChatGPT, который сам был прорывным моментом для ИИ, шаг Google указывает на то, что расширение отрасли далеко не закончилось; на самом деле, оно может только набирать темп.

Что такое Gemini?

Модель Gemini от Google способна обрабатывать различные типы данных, такие как текст, изображения, аудио и видео. Она выпускается в трех версиях – Ultra, Pro и Nano – каждая из которых предназначена для конкретных приложений, от сложных рассуждений до использования на устройстве. Ultra excels в многогранных задачах и будет доступна на Bard Advanced, в то время как Pro предлагает баланс производительности и эффективности ресурсов, уже интегрированный в Bard для текстовых подсказок. Nano, оптимизированный для развертывания на устройстве, выпускается в двух размерах и имеет аппаратные оптимизации, такие как 4-битовая квантование для автономного использования на устройствах, таких как Pixel 8 Pro.

Архитектура Gemini уникальна своей родной возможностью многомодального вывода, использующей дискретные токены изображений для генерации изображений и интегрирующей аудио-функции из Universal Speech Model для нюансов понимания аудио. Ее способность обрабатывать видео-данные как последовательные изображения, вплетенные с текстовыми или аудио-входами, демонстрирует ее многомодальные возможности.

Gemini поддерживает последовательности текста, изображения, аудио и видео в качестве входных данных

Доступ к Gemini

Gemini 1.0 развертывается во всей экосистеме Google, включая Bard, который теперь пользуется усовершенствованными возможностями Gemini Pro. Google также интегрировал Gemini в свои службы Поиска, Рекламы и Duet, улучшая опыт пользователя с помощью более быстрых и точных ответов.

Для тех, кто хочет использовать возможности Gemini, Google AI Studio и Google Cloud Vertex предлагают доступ к Gemini Pro, при этом последний обеспечивает большую настройку и функции безопасности.

Чтобы испытать улучшенные возможности Bard, работающего на Gemini Pro, пользователи могут выполнить следующие простые шаги:

1. Перейти к Bard: Откройте свой предпочитаемый веб-браузер и перейдите на сайт Bard.
2. Безопасный вход: Получите доступ к службе, войдя в свою учетную запись Google, обеспечивая бесперебойный и безопасный опыт.
3. Интерактивный чат: Теперь вы можете использовать Bard, где передовые функции Gemini Pro можно выбрать.

Сила многомодальности:

В своей основе Gemini использует архитектуру, основанную на трансформерах, подобную той, которая используется в успешных моделях NLP, таких как GPT-3. Однако уникальность Gemini заключается в ее способности обрабатывать и интегрировать информацию из нескольких модальностей, включая текст, изображения и код. Это достигается с помощью новой техники, называемой кросс-модальной вниманием, которая позволяет модели учиться отношениям и зависимостям между различными типами данных.

Вот разбивка ключевых компонентов Gemini:

• Многомодальный кодировщик: Этот модуль обрабатывает входные данные из каждой модальности (например, текст, изображение) независимо, извлекая соответствующие функции и генерируя отдельные представления.
• Сеть кросс-модального внимания: Эта сеть является сердцем Gemini. Она позволяет модели учиться отношениям и зависимостям между различными представлениями, позволяя им “общаться” друг с другом и обогащать свое понимание.
• Многомодальный декодировщик: Этот модуль использует обогащенные представления, сгенерированные сетью кросс-модального внимания, для выполнения различных задач, таких как генерация подписей к изображениям, генерация изображений из текста и генерация кода.

Модель Gemini не только о понимании текста или изображений – это о интеграции различных типов информации таким образом, который гораздо ближе к тому, как мы, люди, воспринимаем мир. Например, Gemini может посмотреть на последовательность изображений и определить логический или пространственный порядок объектов внутри них. Она также может проанализировать конструктивные особенности объектов, чтобы сделать суждения, такие как какой из двух автомобилей имеет более аэродинамическую форму.

Но таланты Gemini выходят за рамки простого визуального понимания. Она может превратить набор инструкций в код, создавая практические инструменты, такие как таймер обратного отсчета, который не только функционирует, как указано, но также включает творческие элементы, такие как мотивационные эмодзи, для улучшения взаимодействия пользователя. Это указывает на способность обрабатывать задачи, которые требуют сочетания творчества и функциональности – навыков, которые часто считаются уникально человеческими.

Возможности Gemini: Пространственное рассуждение (Источник)

Возможности Gemini распространяются на выполнение программных задач (Источник)

Усовершенствованная конструкция Gemini основана на богатом наследии исследований нейронных сетей и использует передовую технологию TPU от Google для обучения. Gemini Ultra, в частности, установила новые эталонные показатели в различных областях ИИ, демонстрируя замечательные улучшения производительности в многомодальных задачах рассуждения.

С ее способностью проанализировать и понять сложные данные, Gemini предлагает решения для реальных приложений, особенно в образовании. Она может проанализировать и исправить решения задач, таких как физика, понимая рукописные заметки и предоставляя точное математическое форматирование. Такие возможности предполагают будущее, где ИИ помогает в образовательных учреждениях, предлагая студентам и педагогам передовые инструменты для обучения и решения проблем.

Gemini была использована для создания агентов, таких как AlphaCode 2, который отличается в конкурентных программных задачах. Это демонстрирует потенциал Gemini действовать как универсальный ИИ, способный обрабатывать сложные, многоступенчатые проблемы.

Gemini Nano приносит силу ИИ к повседневным устройствам, сохраняя впечатляющие возможности в задачах, таких как суммаризация и чтение с пониманием, а также кодирование и задачи, связанные с STEM. Эти более мелкие модели точечно настроены для предоставления высококачественных функций ИИ на устройствах с низкой памятью, делая передовые ИИ более доступными, чем когда-либо.

Разработка Gemini включала инновации в алгоритмах обучения и инфраструктуре, используя последние ТПУ от Google. Это позволило обеспечить эффективное масштабирование и надежные процессы обучения, гарантируя, что даже самые маленькие модели демонстрируют исключительную производительность.

Тренировочный набор данных для Gemini так же разнообразен, как и ее возможности, включая веб-документы, книги, код, изображения, аудио и видео. Этот многомодальный и многоязычный набор данных гарантирует, что модели Gemini могут понимать и обрабатывать широкий спектр типов контента эффективно.

Gemini и GPT-4

Несмотря на появление других моделей, вопрос на устах всех – как ИИ Gemini от Google сравнивается с GPT-4 от OpenAI, эталонной моделью для новых LLM. Данные Google предполагают, что хотя GPT-4 может отличаться в задачах рассуждения на основе здравого смысла, Gemini Ultra имеет верхнюю руку почти во всех других областях.

Gemini VS GPT-4

Вышеуказанная таблица эталонных показателей демонстрирует впечатляющую производительность ИИ Gemini от Google в различных задачах. Заметно, что Gemini Ultra достигла замечательных результатов в эталоне MMLU с точностью 90,04%, указывая на ее превосходное понимание в вопросах с несколькими вариантами ответов по 57 предметам.

В GSM8K, который оценивает математические задачи для начальной школы, Gemini Ultra набирает 94,4%, демонстрируя ее продвинутые арифметические навыки обработки. В кодовых эталонах, с Gemini Ultra, набирающей 74,4% в HumanEval для генерации кода на Python, указывая на ее сильное понимание языка программирования.

Эталон DROP, который тестирует чтение с пониманием, видит Gemini Ultra снова лидирующей с результатом 82,4%. Тем временем в тесте на здравый смысл, HellaSwag, Gemini Ultra выступает достойно, хотя и не превосходит чрезвычайно высокий эталон, установленный GPT-4.

Заключение

Уникальная архитектура Gemini, работающая на передовой технологии Google, позиционирует ее как грозного игрока на рынке ИИ, бросающего вызов существующим эталонам, установленным моделями, такими как GPT-4. Ее версии – Ultra, Pro и Nano – каждая удовлетворяет конкретным потребностям, от сложных задач рассуждения до эффективных приложений на устройстве, демонстрируя приверженность Google сделать передовые ИИ доступными на различных платформах и устройствах.

Интеграция Gemini в экосистему Google, от Bard до Google Cloud Vertex, подчеркивает ее потенциал улучшить опыт пользователя в спектре услуг. Она обещает не только усовершенствовать существующие приложения, но и открыть новые пути для ИИ-решений, будь то персонализированная помощь, творческие начинания или бизнес-аналитика.

Когда мы смотрим вперед, непрерывные достижения в ИИ-моделях, таких как Gemini, подчеркивают важность продолжающихся исследований и разработок. Вызовы обучения таких сложных моделей и обеспечения их этичного и ответственного использования остаются в центре обсуждения.