Дослідження Gemini 1.5: Як остання багатомодальна модель штучного інтелекту Google піднімає рівень штучного інтелекту за межі свого попередника

У швидко змінюваному ландшафті штучного інтелекту Google продовжує лідерство своїми новаторськими розробками у технологіях багатомодального штучного інтелекту. Незабаром після дебюту Gemini 1.0, їхньої передової багатомодальної великомасштабної мови моделі, Google тепер представила Gemini 1.5. Ця ітерація не тільки покращує можливості, встановлені Gemini 1.0, але також приносить значні покращення у методології Google для обробки та інтеграції багатомодальних даних. Ця стаття надає огляд Gemini 1.5, проливаючи світло на її інноваційний підхід та особливі характеристики.

Gemini 1.0: закладення основи

Запущена Google DeepMind і Google Research 6 грудня 2023 року, Gemini 1.0 представила новий клас багатомодальних моделей штучного інтелекту, здатних розуміти та генерувати контент у різних форматах, таких як текст, аудіо, зображення та відео. Це стало значним кроком у розвитку штучного інтелекту, розширюючи можливості для управління різноманітними типами інформації.
Видатною особливістю Gemini є її здатність безшовно поєднувати кілька типів даних. На відміну від традиційних моделей штучного інтелекту, які можуть спеціалізуватися на одному форматі даних, Gemini інтегрує текст, візуальні дані та аудіо. Ця інтеграція дозволяє їй виконувати завдання, такі як аналіз рукописних нотаток або розшифровка складних діаграм, тим самим розв’язуючи широкий спектр складних завдань.
Сім’я Gemini пропонує моделі для різних застосунків: модель Ultra для складних завдань, модель Pro для швидкості та масштабованості на великих платформах, таких як Google Bard, і моделі Nano (Nano-1 і Nano-2) з 1,8 мільярдами і 3,25 мільярдами параметрів відповідно, призначені для інтеграції в пристрої, такі як смартфон Google Pixel 8 Pro.

Стрибок до Gemini 1.5

Останнє видання Google, Gemini 1.5, покращує функціональність та операційну ефективність свого попередника, Gemini 1.0. Ця версія приймає нову Mixture-of-Experts (MoE) архітектуру, яка відходить від єдиної великомасштабної моделі, побаченої в її попереднику. Ця архітектура включає колекцію менших, спеціалізованих трансформерних моделей, кожна з яких є придатною для управління конкретними сегментами даних або окремими завданнями. Ця конструкція дозволяє Gemini 1.5 динамічно залучати найбільш підходящого експерта на основі вхідних даних, оптимізуючи здатність моделі вивчати та обробляти інформацію.
Цей інноваційний підхід значно підвищує ефективність навчання та розгортання моделі, активуючи лише необхідних експертів для завдань. Таким чином, Gemini 1.5 здатна швидко освоювати складні завдання та надавати високоякісні результати більш ефективно, ніж традиційні моделі. Такі досягнення дозволяють командам дослідників Google прискорити розвиток та вдосконалення моделі Gemini, розширюючи можливості у сфері штучного інтелекту.

Розширення можливостей

Відзначною покращенням у Gemini 1.5 є розширена здатність обробки інформації. Контекстне вікно моделі, яке являє собою кількість даних користувача, яку вона може аналізувати для генерації відповідей, тепер розширюється до 1 мільйона токенів — суттєве збільшення порівняно з 32 000 токенів Gemini 1.0. Це покращення означає, що Gemini 1.5 Pro може одночасно обробляти великі об’єми даних, такі як година відеоконтенту, одинадцять годин аудіо або великі кодові бази та текстові документи. Її також успішно протестували з до 10 мільйонів токенів, демонструючи її виняткову здатність зрозуміти та інтерпретувати величезні набори даних.

Погляд на можливості Gemini 1.5

Архітектурні покращення та розширення контекстного вікна Gemini 1.5 надають їй можливість виконувати складний аналіз великих інформаційних наборів. Чи то глибокий аналіз деталей місії Аполлон-11 транскриптів, чи інтерпретація німіої кінострічки, Gemini 1.5 демонструє неперевершені можливості розв’язування проблем, особливо з довгими блоками коду.
Розроблена на передових прискорювачах TPUv4 компанії Google, Gemini 1.5 Pro була навчена на різноманітному наборі даних, який охоплює різні області та включає багатомодальний та багатомовний контент. Ця широка база тренування, у поєднанні з тонкою настройкою на основі даних людських уподобань, забезпечує, що виходи Gemini 1.5 Pro резонують добре з людськими сприйняттями.
Через суворе тестування на основі бенчмарків проти великої кількості завдань, Gemini 1.5 Pro не тільки перевершує свого попередника у більшості оцінок, але також конкурує з більшістю моделі Gemini 1.0 Ultra. Gemini 1.5 Pro демонструє сильні “в-контексті навчання” можливості, ефективно здобуваючи нові знання з детальних підказок без потреби у подальших корекціях. Це було особливо очевидно у її виконанні на Машинному перекладі з однієї книги (MTOB) бенчмарку, де вона перекладала з англійської на Кalamang — мову, якою говорить невелика кількість людей, — з професіоналізмом, порівняним з людським навчанням, підкреслюючи її адаптивність та ефективність навчання.

Обмежений перегляд

Gemini 1.5 Pro тепер доступна у обмеженому перегляді для розробників та корпоративних клієнтів через AI Studio та Vertex AI, з планами на ширшу видачу та налаштовувані варіанти на горизонті. Цей етап перегляду пропонує унікальну можливість дослідити її розширене контекстне вікно, з покращеннями у швидкості обробки, очікуваними у майбутньому. Розробники та корпоративні клієнти, зацікавлені у Gemini 1.5 Pro, можуть зареєструватися через AI Studio або зв’язатися зі своїми командами Vertex AI для отримання додаткової інформації.

Висновок

Gemini 1.5 представляє собою суттєвий крок вперед у розвитку багатомодального штучного інтелекту. Будуючи на основі, закладеній Gemini 1.0, ця нова версія приносить покращені методи обробки та інтеграції різних типів даних. Її введення нової архітектурної підходу та розширення можливостей обробки даних підкреслюють тривалу спробу Google вдосконалити технологію штучного інтелекту. З її потенціалом для більш ефективного виконання завдань та вдосконаленого навчання, Gemini 1.5 демонструє безперервну еволюцію штучного інтелекту. Наразі доступна для обмеженої групи розробників та корпоративних клієнтів, вона сигналізує про цікаві можливості для майбутнього штучного інтелекту, з ширшою видачею та подальшими вдосконаленнями на горизонті.