Мультимодальная ИИ-модель Google Gemini – Технический обзор

Сундар Пичаи, генеральный директор Google (GOOGL ), вместе с Демисом Хассабисом из Google DeepMind, представили Gemini в декабре 2023 года. Эта новая большая языковая модель интегрирована во все продукты Google, предлагая улучшения, которые распространяются на услуги и инструменты, используемые миллионами.

Gemini, передовая мультимодальная ИИ-модель Google, создана в результате совместных усилий объединенных лабораторий DeepMind и Brain AI. Gemini стоит на плечах своих предшественников, обещая доставить более взаимосвязанную и интеллектуальную систему 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, которое само было прорывным моментом для ИИ, шаг Google указывает на то, что расширение отрасли далеко не закончилось; на самом деле, оно может только набирать обороты.

Что такое Gemini?

Модель Google Gemini 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 многофакторных задачах и будет доступна на Bard Advanced, в то время как Pro предлагает баланс производительности и эффективности ресурсов, уже интегрированный в Bard для текстовых запросов. 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 вывода в нескольких модальностях, использующей дискретные токены изображений для генерации изображений и интегрирующей аудио-функции из Универсальной модели речи для нюансов понимания аудио. Ее способность обрабатывать видео-данные как последовательные изображения, вплетенные с текстовыми или аудио-вводами, демонстрирует ее мультимодальную мощность.

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 сервисы Search, Ads и Duet, улучшая опыт пользователя быстрыми и более точными ответами.

Для тех, кто хочет использовать возможности Gemini, Google AI Studio и Google Cloud Vertex предлагают доступ к Gemini Pro, причем 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 сервису, войдя в систему с помощью своей учетной записи Google, обеспечивая бесперебойный и безопасный опыт.
3. Интерактивный чат: Теперь вы можете использовать Bard, где можно выбрать расширенные функции Gemini Pro.

Сила мультимодальности:

В своей основе Gemini использует архитектуру, основанную на трансформерах, аналогичную 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:

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

Модель Gemini не только о понимании текста или изображений – она о том, чтобы интегрировать разные типы 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 дизайнерские особенности объектов, чтобы сделать суждения, такие как какая из двух машин 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 с пользователем. Это указывает на способность справляться с задачами, требующими 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 богатой истории исследований нейронных сетей и использует передовую технологию TPU от Google для обучения. Gemini Ultra, в частности, установила новые эталоны в различных областях ИИ, демонстрируя замечательные результаты в задачах мультимодального рассуждения.

Благодаря своей способности 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 точную математическую верстку. Такие возможности предполагают будущее, в котором ИИ помогает в образовательных учреждениях, предлагая студентам и педагогам передовые инструменты для обучения и решения проблем.

Gemini использовалась для создания агентов, таких как AlphaCode 2, который превосходно справляется с конкурентными программными задачами. Это демонстрирует потенциал Gemini действовать как универсальный ИИ, способный справляться с сложными, многоступенчатыми задачами.

Gemini Nano приносит силу ИИ в повседневные устройства, сохраняя впечатляющие способности в задачах, таких как суммирование и чтение с пониманием, а также кодирование и задачи STEM. Эти более мелкие модели настраиваются для предоставления высококачественных функций ИИ на устройствах с низкой памятью, что делает 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.

Обучающая база данных для Gemini так же разнообразна, как и ее возможности, включая веб-документы, книги, код, изображения, аудио и видео. Эта мультимодальная и многоязычная база 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 у всех – как ИИ-модель Google Gemini сравнивается с GPT-4 от OpenAI, эталоном для новых моделей LLM. Данные Google указывают на то, что хотя GPT-4 может превосходить в задачах рассуждения на основе здравого смысла, Gemini Ultra имеет верхнюю руку почти во всех других областях.

Gemini VS GPT-4

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

В GSM8K, который оценивает задачи математических вопросов для начальной школы, Gemini Ultra набирает 94,4%, демонстрируя ее передовые арифметические навыки обработки. В тестах кодирования Gemini Ultra достигает результата 74,4% в HumanEval для генерации кода на Python, указывая на ее сильное понимание языка программирования.

Тест DROP, который проверяет чтение с пониманием, видит Gemini Ultra снова лидирующей с результатом 82,4%. Тем временем в тесте на рассуждение на основе здравого смысла HellaSwag Gemini Ultra выступает достойно, хотя и не превосходит чрезвычайно высокий эталон, установленный GPT-4.

Вывод

Уникальная архитектура Gemini, работающая на передовой технологии Google, позиционирует ее как грозного игрока в области 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 во всем 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.