Google’ın Çok Modlu AI Gemini’si – Teknik Bir Derin Dalış

Sundar Pichai, Google’ın CEO’su, Google DeepMind’den Demis Hassabis ile birlikte, Aralık 2023’te Gemini’yi tanıttı. Bu yeni büyük dil modeli, Google’ın geniş ürün yelpazesine entegre edilmiş ve milyonlarca kişinin kullandığı hizmetler ve araçlarda iyileşmeler sağlamıştır.

Gemini, Google’ın gelişmiş çok modlu AI’si, birleşik DeepMind ve Brain AI laboratuvarlarının işbirliği sonucu ortaya çıktı. Gemini, önceki modellerin üzerine kurulmuş ve daha da bağlantılı ve akıllı bir uygulama seti sunmayı vaat ediyor.

Google Gemini’nin, Bard, Duet AI ve PaLM 2 LLM’nin tanıtımının hemen ardından duyurulması, Google’ın sadece rekabet etmek değil, AI devriminde liderlik etmek istediğini gösteriyor.

AI kışına ilişkin herhangi bir endişeye rağmen, Gemini’nin lansmanı, AI’nin canlı ve büyüyen bir alan olduğunu gösteriyor. ChatGPT’nin ortaya çıkışının üzerinden bir yıl geçmiş olmasına rağmen, Google’ın bu adımı, endüstrinin genişlemesinin henüz bitmediğini, belki de hız kazandığını gösteriyor.

Gemini Nedir?

Google’ın Gemini modeli, metin, resim, ses ve video gibi çeşitli veri türlerini işleyebilir. Üç farklı sürümü vardır – Ultra, Pro ve Nano – her biri belirli uygulamalar için tasarlanmıştır, karmaşık akıl yürütmeden cihazda kullanıma kadar. Ultra, çok yönlü görevlerde öne çıkıyor ve Bard Advanced’de kullanılacak. Pro, performans ve kaynak verimliliği arasında bir denge sunuyor ve zaten Bard’da metin istemleri için entegre edildi. Nano, cihazda dağıtıma optimize edilmiş ve iki boyutta geliyor, ayrıca 4-bit quantization gibi donanım optimizasyonlarına sahip.
Gemini’nin mimarisi, yerli çok modlu çıkış yeteneği ile benzersizdir, resim oluşturma için ayrı resim token’ları kullanır ve Universal Speech Model’den ses özelliklerini entegre eder. Video verilerini, metin veya ses girişleriyle iç içe geçmiş sıralı resimler olarak işleme yeteneği, çok modlu yeteneklerini gösteriyor.

Gemini, metin, resim, ses ve video dizilerini girişler olarak destekler

Gemini’ye Erişim

Gemini 1.0, Google ekosisteminde, Bard dahil, yayına başladı. Google, Gemini’yi ayrıca Arama, Reklam ve Duet hizmetlerine entegre etti, böylece kullanıcı deneyimini daha hızlı ve daha doğru yanıtlarla geliştirdi.

Gemini’nin yeteneklerini kullanmak isteyenler, Google AI Studio ve Google Cloud Vertex aracılığıyla Gemini Pro’ya erişebilirler. İkincisi, daha fazla özelleştirme ve güvenlik özelliği sunar.

Gemini Pro tarafından güçlendirilen Bard’ın gelişmiş yeteneklerini deneyimlemek için kullanıcılar aşağıdaki basit adımları takip edebilir:

1. Bard’a Git: Tarayıcıyı açın ve Bard web sitesine gidin.
2. Güvenli Giriş: Hizmete Google hesabınızla giriş yaparak, sorunsuz ve güvenli bir deneyim sağlayın.
3. Etkileşimli Sohbet: Artık Bard’ı kullanabilirsiniz, burada Gemini Pro’nun gelişmiş özelliklerini seçebilirsiniz.

Çok Modlu Güç:

Gemini, temelde bir transformer tabanlı mimari kullanır, bu da başarılı NLP modellerinde kullanılanlara benzer. Ancak Gemini’nin benzersizliği, metin, resim ve kod gibi farklı modellerden bilgi işleme ve entegre etme yeteneğinde yatıyor. Bu, çok modlu dikkat adı verilen yeni bir teknik sayesinde gerçekleştirilir, model böylece farklı veri türleri arasındaki ilişkileri ve bağımlılıkları öğrenir.

Gemini’nin ana bileşenlerine bir göz atalım:

• Çok Modlu Kodlayıcı: Bu modül, her bir modun (örneğin metin, resim) girişini bağımsız olarak işler, ilgili özellikleri çıkarır ve bireysel temsilciler oluşturur.
• Çok Modlu Dikkat Ağı: Bu ağ, Gemini’nin kalbidir. Modelin, farklı temsilciler arasındaki ilişkileri ve bağımlılıkları öğrenmesini sağlar, böylece birbirleriyle konuşabilir ve anlayışlarını zenginleştirebilirler.
• Çok Modlu Dekodlayıcı: Bu modül, çok modlu dikkat ağı tarafından oluşturulan zenginleştirilmiş temsilcilerを使arak çeşitli görevleri gerçekleştirir, Örneğin resim açıklama, metinden resime oluşturma ve kod oluşturma.

Gemini modeli, sadece metni veya resimleri anlamakla ilgili değil, farklı bilgi türlerini, bizim dünyayı algılayışımıza çok yakın bir şekilde entegre etme yeteneği ile ilgili.

Gemini’nin yetenekleri sadece görsel anlayışla sınırlı değil. Bir dizi talimatı kodlara dönüştürebilir, bu sayede sadece işlevsel değil, aynı zamanda kullanıcı etkileşimini artıran yaratıcı unsurlarla da donatılmış bir geri sayım zamanlayıcısı oluşturabilir. Bu, yaratıcılık ve işlevsellik gerektiren görevleri ele alma yeteneğini gösterir – genellikle insanlara özgü beceriler.

Gemini’nin yetenekleri : Mekansal Akıl Yürütme (Kaynak)

Gemini’nin yetenekleri, programlama görevlerini yürütme yeteneği de içerir(Kaynak)

Gemini’nin gelişmiş tasarımı, sinir ağı araştırmalarının zengin tarihine dayanır ve eğitim için Google’ın son teknoloji TPU’sini kullanır. Özellikle Gemini Ultra, çeşitli AI alanlarında yeni standartlar belirledi, çok modlu akıl yürütme görevlerinde önemli performans artışları gösterdi.

Karmaşık verileri işleme ve anlama yeteneği ile Gemini, gerçek dünya uygulamaları için çözümler sunar, özellikle eğitimde. Fizik gibi konularda el yazısı notlarını analiz edip doğru matematiksel düzenleme yaparak çözümleri düzeltebilir. Bu tür yetenekler, AI’nin gelecekte eğitim ortamlarında, öğrencilere ve eğitimcilere öğrenme ve problem çözme için gelişmiş araçlar sunabileceğini gösteriyor.

Gemini, AlphaCode 2 gibi ajanların oluşturulmasında kullanıldı, rekabetçi programlama sorunlarında öne çıkıyor. Bu, Gemini’nin genel bir AI olarak, karmaşık, çok adımlı sorunları ele alma potansiyelini gösteriyor.

Gemini Nano, AI’nin gücünü günlük cihazlara getirir, özetleme, okuma anlama ve kodlama ve STEM ile ilgili zorluklar gibi görevlerde etkileyici yetenekleri korur. Bu daha küçük modeller, düşük bellekli cihazlarda yüksek kaliteli AI işlevlerini sunmak için ayarlandı, böylece gelişmiş AI daha erişilebilir hale geldi.

Gemini’nin geliştirilmesi, eğitim algoritmaları ve altyapısında yenilikler içerdi, Google’ın son teknoloji TPUs’ini kullandı. Bu, verimli ölçeklendirme ve güçlü eğitim süreçleri sağladı, böylece nawet en küçük modeller üstün performans gösterdi.

Gemini’nin eğitim veri kümesi, yetenekleri kadar çeşitli, web belgeleri, kitaplar, kod, resimler, ses ve videoları içerir. Bu çok modlu ve çok dilli veri kümesi, Gemini modellerinin geniş bir yelpazede içerik türlerini etkili bir şekilde işleyip anlayabileceğini garantiler.

Gemini ve GPT-4

Diğer modellerin ortaya çıkmasına rağmen, herkesin aklındaki soru, Google’ın Gemini’nin endüstrinin yeni LLM’leri için benchmark olan OpenAI’nin GPT-4 ile nasıl karşılaştığıdır. Google’ın verilerine göre, GPT-4 belki de günlük akıl yürütme görevlerinde öne çıkıyor, ancak Gemini Ultra几乎 her alanda üstünlük gösteriyor.

Gemini VS GPT-4

Yukarıdaki benchmarking tablosu, Google’ın Gemini AI’nin çeşitli görevlerdeki etkileyici performansını gösteriyor. Özellikle Gemini Ultra, MMLU benchmark’te %90,04’lük bir doğruluk oranıyla, 57 konuda çoklu seçimli soruların anlaşılmasında üstünlük gösteriyor.

GSM8K’de, ilkokul matematik sorularını değerlendiren bir testte, Gemini Ultra %94,4’lük bir skor elde ediyor, gelişmiş aritmetik işleme becerilerini gösteriyor. Kodlama benchmark’larında, Gemini Ultra, Python kodu oluşturma için HumanEval’de %74,4’lük bir skor elde ediyor, güçlü programlama dilini anlama yeteneğini gösteriyor.

DROP benchmark’te, okuma anlama testinde, Gemini Ultra yine önde geliyor, %82,4’lük bir skor elde ediyor. HellaSwag’de, günlük akıl yürütme testinde, Gemini Ultra iyi bir performans gösteriyor, ancak GPT-4 tarafından belirlenen çok yüksek benchmark’ı geçemiyor.

Sonuç

Gemini’nin benzersiz mimarisi, Google’ın son teknoloji ürünü ile destekleniyor ve AI alanında güçlü bir oyuncu olarak konumlandırıyor, GPT-4 gibi modeller tarafından belirlenen mevcut benchmark’ları zorluyor. Ultra, Pro ve Nano gibi sürümleri, karmaşık akıl yürütme görevlerinden cihazda uygulamalara kadar, özel ihtiyaçlara cevap veriyor, Google’ın gelişmiş AI’yi çeşitli platformlar ve cihazlar boyunca erişilebilir kılma taahhüdünü gösteriyor.

Gemini’nin Google ekosisteminde, Bard’dan Google Cloud Vertex’e entegrasyonu, kullanıcı deneyimini çeşitli hizmetler boyunca iyileştirmek için büyük bir potansiyel taşıyor. Mevcut uygulamaları geliştirmenin ötesinde, kişisel asistanlık, yaratıcı girişimler veya iş analitiği gibi alanlarda yeni AI güdümlü çözümler için yeni yollar açmaya söz veriyor.

İleriye baktığımızda, AI modelleri gibi Gemini’deki sürekli gelişmeler, bu tür gelişmiş modellerin eğitimi ve sorumlu kullanımının garantilenmesi için devam eden araştırmaların ve geliştirmelerin önemini vurguluyor.