Google'ın Çok Modlu Yapay Zeka Gemini'si – Teknik Bir İnceleme

Google'ın CEO'su Sundar Pichai ve Google DeepMind'dan Demis Hassabis, Gemini'yi Aralık 2023'te tanıttı. Bu yeni geniş dil modeli, Google'ın geniş ürün yelpazesine entegre edilerek milyonlarca kişinin kullandığı hizmet ve araçlara yayılan iyileştirmeler sunuyor.

Google'ın gelişmiş çok modlu yapay zekası Gemini, birleşik DeepMind ve Brain AI laboratuvarlarının ortak çabalarından doğmuştur. Gemini, öncüllerinin omuzlarında duruyor ve daha birbirine bağlı ve akıllı bir uygulama paketi sunma sözü veriyor.

Bard, Duet AI ve PaLM 2 LLM'nin piyasaya sürülmesinden sonra yakın bir zamanda gerçekleşen Google Gemini'nin duyurusu, Google'ın AI devriminde yalnızca rekabet etmekle kalmayıp aynı zamanda liderlik etme niyetinin de açık bir göstergesidir.

Yapay Zeka kışına dair herhangi bir fikrin aksine Gemini'nin lansmanı, potansiyel ve büyümeyle dolu, gelişen bir Yapay Zeka baharını akla getiriyor. Yapay zeka için çığır açan bir an olan ChatGPT'nin ortaya çıkışından bu yana geçen bir yılı düşündüğümüzde, Google'ın hamlesi sektörün genişlemesinin henüz bitmediğini gösteriyor; aslında sadece hızlanıyor olabilir.

İkizler nedir?

Google'ın Gemini modeli metin, resim, ses ve video gibi çeşitli veri türlerini işleyebilmektedir. Üç versiyonda geliyor:Ultra, başına, ve Nano— her biri karmaşık akıl yürütmeden cihaz üzerinde kullanıma kadar belirli uygulamalar için uyarlanmıştır. Ultra, çok yönlü görevlerde üstün performans sergiliyor ve Bard Advanced'de mevcut olacak; Pro ise performans ve kaynak verimliliği arasında bir denge sunuyor ve metin komutları için zaten Bard'a entegre edilmiş durumda. Cihaz üzerinde dağıtım için optimize edilen Nano, iki boyutta mevcuttur ve Pixel 4 Pro gibi cihazlarda çevrimdışı kullanım için 8 bit niceleme gibi donanım optimizasyonlarına sahiptir.

Gemini'nin mimarisi, görüntü oluşturmak için ayrı görüntü belirteçleri kullanan ve incelikli ses anlayışı için Evrensel Konuşma Modelinden gelen ses özelliklerini entegre eden yerel çok modlu çıktı kapasitesi açısından benzersizdir. Video verilerini metin veya ses girişleriyle iç içe geçmiş sıralı görüntüler olarak işleme yeteneği, multimodal becerisinin bir örneğidir.

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

Gemini'ye Erişim

Gemini 1.0, artık Gemini Pro'nun geliştirilmiş özelliklerinden yararlanan Bard da dahil olmak üzere Google'ın ekosisteminde kullanıma sunuluyor. Google ayrıca Gemini'yi Arama, Reklamlar ve Duet hizmetlerine entegre ederek kullanıcı deneyimini daha hızlı, daha doğru yanıtlarla geliştiriyor.

Gemini'nin yeteneklerinden yararlanmak isteyenler için Google AI Studio ve Google Cloud Vertex, Gemini Pro'ya erişim sunuyor; ikincisi daha fazla özelleştirme ve güvenlik özellikleri sunuyor.

Gemini Pro tarafından desteklenen Bard'ın gelişmiş yeteneklerini deneyimlemek için kullanıcılar aşağıdaki basit adımları izleyebilir:

1. Bard'a gidin: Tercih ettiğiniz web tarayıcısını açın ve Bard web sitesine gidin.
2. Güvenli giriş: Sorunsuz ve güvenli bir deneyim sağlamak için Google hesabınızla oturum açarak hizmete erişin.
3. Etkileşimli Sohbet: Gemini Pro'nun gelişmiş özelliklerinin tercih edilebildiği Bard'ı artık kullanabilirsiniz.

Multimodalitenin Gücü:

Gemini özünde, GPT-3 gibi başarılı NLP modellerinde kullanılanlara benzer, transformatör tabanlı bir mimari kullanıyor. Ancak Gemini'nin benzersizliği, metin, görseller ve kod dahil olmak üzere birden fazla yöntemden gelen bilgileri işleme ve entegre etme yeteneğinde yatmaktadır. Bu, adı verilen yeni bir teknikle elde edilir. modlar arası dikkatBu, modelin farklı veri türleri arasındaki ilişkileri ve bağımlılıkları öğrenmesine olanak tanır.

İşte Gemini'nin temel bileşenlerinin bir dökümü:

• Çok Modlu Kodlayıcı: Bu modül, her bir modaliteden (örn. metin, resim) gelen girdi verilerini bağımsız olarak işler, ilgili özellikleri çıkarır ve bireysel temsiller üretir.
• Modallar Arası Dikkat Ağı: Bu ağ Gemini'nin kalbidir. Modelin farklı temsiller arasındaki ilişkileri ve bağımlılıkları öğrenmesine, birbirleriyle "konuşmalarına" ve anlayışlarını zenginleştirmelerine olanak tanır.
• Çok Modlu Kod Çözücü: Bu modül, görüntü altyazısı ekleme, metinden görüntüye oluşturma ve kod oluşturma gibi çeşitli görevleri gerçekleştirmek için modlar arası dikkat ağı tarafından oluşturulan zenginleştirilmiş temsilleri kullanır.

Gemini modeli yalnızca metin veya görselleri anlamakla ilgili değildir; farklı türdeki bilgileri, biz insanlar olarak dünyayı algılama şeklimize çok daha yakın bir şekilde bütünleştirmekle ilgilidir. Örneğin Gemini bir dizi görüntüye bakabilir ve bunların içindeki nesnelerin mantıksal veya uzamsal sırasını belirleyebilir. Ayrıca, iki arabadan hangisinin daha aerodinamik bir şekle sahip olduğu gibi yargılara varmak için nesnelerin tasarım özelliklerini de analiz edebilir.

Ancak Gemini'nin yetenekleri görsel anlayışın ötesine geçer. Bir dizi talimatı koda dönüştürerek, yalnızca yönlendirildiği gibi çalışan değil aynı zamanda kullanıcı etkileşimini geliştirmek için motivasyon emojileri gibi yaratıcı unsurları da içeren geri sayım sayacı gibi pratik araçlar oluşturabilir. Bu, yaratıcılık ve işlevselliğin bir karışımını gerektiren görevleri yerine getirme yeteneğini gösterir; bu beceriler genellikle açıkça insani olarak kabul edilir.

Gemini'nin yetenekleri : Uzamsal Akıl Yürütme (Kaynak)

Gemini'nin yetenekleri programlama görevlerini yürütmeye kadar uzanır (Kaynak)

Gemini'nin gelişmiş tasarımı, sinir ağı araştırmalarının zengin geçmişine dayanır ve eğitim için Google'ın en son TPU teknolojisinden yararlanır. Özellikle Gemini Ultra, çeşitli yapay zeka alanlarında yeni ölçütler belirleyerek çok modlu muhakeme görevlerinde dikkate değer performans artışları sergiledi.

Gemini, karmaşık verileri ayrıştırma ve anlama yeteneğiyle, özellikle eğitim alanında gerçek dünya uygulamalarına yönelik çözümler sunmaktadır. El yazısı notları anlayarak ve doğru matematiksel dizgi sağlayarak, fizikte olduğu gibi problemleri analiz edebilir ve çözümlerini düzeltebilir. Bu tür yetenekler, yapay zekanın eğitim ortamlarına yardımcı olduğu, öğrencilere ve eğitimcilere öğrenme ve problem çözme için gelişmiş araçlar sunduğu bir gelecek öneriyor.

Gemini's, rekabetçi programlama problemlerinde üstün olan AlphaCode 2 gibi aracılar oluşturmak için kullanıldı. Bu, Gemini'nin karmaşık, çok adımlı sorunları çözebilen genel bir yapay zeka olarak hareket etme potansiyelini gösteriyor.

Gemini Nano, özetleme ve okuduğunu anlama gibi görevlerin yanı sıra kodlama ve STEM ile ilgili zorluklarda etkileyici yeteneklerini koruyarak yapay zekanın gücünü günlük cihazlara taşıyor. Bu daha küçük modeller, düşük belleğe sahip cihazlarda yüksek kaliteli yapay zeka işlevleri sunacak şekilde hassas şekilde ayarlanarak gelişmiş yapay zekayı her zamankinden daha erişilebilir hale getiriyor.

Gemini'nin geliştirilmesi, Google'ın en son TPU'larını kullanarak eğitim algoritmaları ve altyapısında yenilikler içeriyordu. Bu, verimli ölçeklendirmeye ve sağlam eğitim süreçlerine olanak sağlayarak en küçük modellerin bile olağanüstü performans sunmasını sağladı.

Gemini'nin eğitim veri seti, web belgeleri, kitaplar, kodlar, resimler, ses ve videolar dahil olmak üzere yetenekleri kadar çeşitlidir. Bu çok modlu ve çok dilli veri kümesi, Gemini modellerinin çok çeşitli içerik türlerini etkili bir şekilde anlayıp işleyebilmesini sağlar.

İkizler ve GPT-4

Diğer modellerin ortaya çıkmasına rağmen herkesin aklındaki soru, Google Gemini'nin, sektörün yeni LLM'ler için referans noktası olan OpenAI'nin GPT-4'üne karşı nasıl bir performans sergilediğidir. Google'ın verileri, GPT-4'ün sağduyulu muhakeme görevlerinde başarılı olabileceğini, Gemini Ultra'nın ise hemen hemen her alanda üstünlüğe sahip olduğunu gösteriyor.

İkizler VS GPT-4

Yukarıdaki kıyaslama tablosu, Google'ın Gemini yapay zekasının çeşitli görevlerdeki etkileyici performansını göstermektedir. Özellikle Gemini Ultra, MMLU kıyaslamasında %90.04 doğruluk oranıyla dikkat çekici sonuçlar elde etti; bu, 57 konu genelinde çoktan seçmeli sorulardaki üstün anlayışını gösteriyor.

İlkokul matematik sorularının değerlendirildiği GSM8K'da Gemini Ultra %94.4 puan alarak gelişmiş aritmetik işlem becerilerini sergiledi. Kodlama kıyaslamalarında Gemini Ultra'nın Python kod üretimi için HumanEval'de %74.4 puan alması, programlama dilinin güçlü bir şekilde kavrandığını gösteriyor.

Okuduğunu anlama becerisini test eden DROP kıyaslaması Gemini Ultra'nın %82.4 puanla yine lider olduğunu görüyor. Bu arada, sağduyulu bir mantık testi olan HellaSwag'da Gemini Ultra, GPT-4 tarafından belirlenen son derece yüksek kriteri geçemese de takdire şayan bir performans sergiliyor.

Sonuç

Gemini'nin Google'ın en son teknolojisiyle desteklenen benzersiz mimarisi, onu yapay zeka alanında zorlu bir oyuncu olarak konumlandırıyor ve GPT-4 gibi modellerin belirlediği mevcut ölçütlere meydan okuyor. Ultra, Pro ve Nano sürümlerinin her biri, karmaşık akıl yürütme görevlerinden verimli cihaz içi uygulamalara kadar belirli ihtiyaçları karşılayarak Google'ın gelişmiş yapay zekayı çeşitli platformlar ve cihazlarda erişilebilir hale getirme konusundaki kararlılığını sergiliyor.

Gemini'nin Bard'dan Google Cloud Vertex'e kadar Google ekosistemine entegrasyonu, onun çeşitli hizmetlerde kullanıcı deneyimlerini geliştirme potansiyelini vurguluyor. Yalnızca mevcut uygulamaları iyileştirmeyi değil, aynı zamanda kişiselleştirilmiş yardım, yaratıcı çabalar veya iş analitiğinde yapay zeka odaklı çözümler için yeni yollar açmayı da vaat ediyor.

İleriye baktığımızda Gemini gibi yapay zeka modellerindeki sürekli gelişmeler, devam eden araştırma ve geliştirmenin öneminin altını çiziyor. Bu tür karmaşık modellerin eğitiminin ve bunların etik ve sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlamanın zorlukları tartışmanın ön saflarında yer almaya devam ediyor.