Штучний Інтелект
Мультимодальний ШІ Gemini від Google – глибоке технічне занурення
Сундар Пічаї, генеральний директор Google, разом із Демісом Хассабісом із Google DeepMind представив Gemini у грудні 2023 року. Ця нова велика мовна модель інтегрована в широкий спектр продуктів Google, пропонуючи вдосконалення, які поширюються на сервіси та інструменти, якими користуються мільйони людей.
Gemini, передовий мультимодальний штучний інтелект від Google, створений завдяки спільним зусиллям об’єднаних лабораторій DeepMind і Brain AI. Gemini стоїть на плечах своїх попередників, обіцяючи надати більш взаємопов’язаний та інтелектуальний набір програм.
Оголошення Google Gemini, яке відбулося відразу після дебюту Bard, Duet AI і PaLM 2 LLM, свідчить про явний намір Google не тільки конкурувати, але й лідирувати в революції штучного інтелекту.
Всупереч будь-яким уявленням про зиму штучного інтелекту, запуск Gemini свідчить про процвітаючу весну штучного інтелекту, яка кишить потенціалом і ростом. Коли ми згадуємо рік після появи ChatGPT, який сам по собі став проривним моментом для штучного інтелекту, крок Google вказує на те, що розширення галузі далеке від завершення; насправді, можливо, він просто набирає темп.
Що таке Близнюки?
Модель Gemini від Google здатна обробляти різні типи даних, як-от текст, зображення, аудіо та відео. Випускається в трьох версіях—Ультра, Pro та Nano—кожне адаптоване для конкретних програм, від складних міркувань до використання на пристрої. Ultra відмінно справляється з багатогранними завданнями та буде доступний у Bard Advanced, тоді як Pro пропонує баланс продуктивності та ефективності ресурсів, уже інтегрований у Bard для текстових підказок. Nano, оптимізований для розгортання на пристрої, доступний у двох розмірах і має оптимізацію апаратного забезпечення, як-от 4-бітове квантування для використання в автономному режимі на таких пристроях, як Pixel 8 Pro.
Архітектура Gemini є унікальною завдяки своїй нативній мультимодальній можливості виводу, використовуючи дискретні маркери зображення для генерації зображення та інтегруючи аудіофункції з універсальної моделі мовлення для тонкого розуміння звуку. Його здатність обробляти відеодані як послідовні зображення, переплетені з текстом або аудіо, є прикладом його мультимодальної майстерності.
Gemini підтримує послідовності тексту, зображень, аудіо та відео як входи
Доступ до Gemini
Gemini 1.0 поширюється в екосистемі Google, включно з Bard, яка тепер користується вдосконаленими можливостями Gemini Pro. Google також інтегрував Gemini у свої служби Search, Ads і Duet, покращуючи взаємодію з користувачем завдяки швидшим і точнішим відповідям.
Для тих, хто хоче використовувати можливості Gemini, Google AI Studio та Google Cloud Vertex пропонують доступ до Gemini Pro, причому останній забезпечує більше можливостей налаштування та безпеки.
Щоб відчути розширені можливості Bard на базі Gemini Pro, користувачі можуть виконати такі прості кроки:
- Перейдіть до Bard: відкрийте бажаний веб-переглядач і перейдіть на веб-сайт Bard.
- Безпечний вхід: Отримайте доступ до служби, увійшовши за допомогою свого облікового запису Google, що гарантує безперебійну та безпечну роботу.
- Інтерактивний чат: тепер ви можете використовувати Bard, де можна вибрати розширені функції Gemini Pro.
Сила мультимодальності:
У своїй основі Gemini використовує трансформаторну архітектуру, подібну до тих, що використовуються в успішних моделях NLP, таких як GPT-3. Однак унікальність Gemini полягає в його здатності обробляти та інтегрувати інформацію з багатьох модальностей, включаючи текст, зображення та код. Це досягається за допомогою нової техніки під назвою кросмодальна увага, що дозволяє моделі вивчати зв’язки та залежності між різними типами даних.
Ось розбивка ключових компонентів Gemini:
- Мультимодальний кодер: Цей модуль обробляє вхідні дані з кожної модальності (наприклад, текст, зображення) незалежно, витягуючи релевантні функції та генеруючи індивідуальні представлення.
- Крос-модальна мережа уваги: Ця мережа є серцем Близнюків. Це дозволяє моделі вивчати зв’язки та залежності між різними представленнями, дозволяючи їм «розмовляти» одне з одним і збагачувати своє розуміння.
- Мультимодальний декодер: Цей модуль використовує збагачені уявлення, згенеровані крос-модальною мережею уваги, для виконання різних завдань, таких як створення підписів до зображень, генерація тексту в зображення та генерація коду.
Модель Gemini — це не лише розуміння тексту чи зображень, а й об’єднання різних видів інформації у спосіб, який набагато ближче до того, як ми, як люди, сприймаємо світ. Наприклад, Близнюки можуть дивитися на послідовність зображень і визначати логічний або просторовий порядок об’єктів у них. Він також може аналізувати конструктивні особливості об’єктів, щоб приймати рішення, наприклад, яка з двох машин має більш аеродинамічну форму.
Але таланти Близнюків виходять за рамки просто візуального розуміння. Він може перетворити набір інструкцій на код, створюючи практичні інструменти, як-от таймер зворотного відліку, який не тільки працює за вказівками, але й містить творчі елементи, такі як мотиваційні емодзі, для покращення взаємодії з користувачем. Це вказує на здатність справлятися із завданнями, які вимагають поєднання креативності та функціональності — навичок, які часто вважаються суто людськими.
Здібності Близнюків: просторове мислення (Source)
Можливості Gemini поширюються на виконання завдань програмування (Source)
Витончений дизайн Gemini базується на багатій історії досліджень нейронних мереж і використовує передову технологію Google TPU для навчання. Gemini Ultra, зокрема, встановив нові стандарти в різних сферах штучного інтелекту, продемонструвавши значне підвищення продуктивності в мультимодальних завданнях міркування.
Завдяки своїй здатності аналізувати та розуміти складні дані, Gemini пропонує рішення для реальних додатків, особливо в освіті. Він може аналізувати та виправляти рішення проблем, як у фізиці, розуміючи рукописні нотатки та забезпечуючи точний математичний набір. Такі можливості вказують на майбутнє, де штучний інтелект допоможе в освітніх умовах, пропонуючи студентам і викладачам передові інструменти для навчання та вирішення проблем.
Gemini було використано для створення таких агентів, як AlphaCode 2, який чудово справляється з проблемами конкурентного програмування. Це демонструє потенціал Gemini діяти як універсальний AI, здатний вирішувати складні багатоетапні проблеми.
Gemini Nano передає потужність штучного інтелекту на повсякденні пристрої, зберігаючи вражаючі можливості в таких завданнях, як узагальнення та розуміння прочитаного, а також кодування та завдання, пов’язані з STEM. Ці менші моделі налаштовані, щоб запропонувати високоякісні функції штучного інтелекту на пристроях з меншим об’ємом пам’яті, що робить передовий штучний інтелект доступнішим, ніж будь-коли.
Розробка Gemini передбачала інновації в алгоритмах навчання та інфраструктурі з використанням останніх TPU від Google. Це дозволило забезпечити ефективне масштабування та надійні процеси навчання, гарантуючи виняткову продуктивність навіть найменших моделей.
Навчальний набір даних для Gemini настільки ж різноманітний, як і його можливості, включаючи веб-документи, книги, код, зображення, аудіо та відео. Цей мультимодальний і багатомовний набір даних гарантує, що моделі Gemini можуть розуміти та ефективно обробляти широкий спектр типів вмісту.
Gemini і GPT-4
Незважаючи на появу інших моделей, питання, яке хвилює кожного, полягає в тому, як Google Gemini протиставляється GPT-4 OpenAI, галузевому стандарту для нових LLM. Дані Google свідчать про те, що, хоча GPT-4 може перевершити завдання на здоровий глузд, Gemini Ultra має перевагу майже в усіх інших сферах.
Gemini VS GPT-4
Наведена вище таблиця порівняльного аналізу показує вражаючу продуктивність AI Gemini від Google у різноманітних завданнях. Примітно, що Gemini Ultra досяг чудових результатів у тесті MMLU з точністю 90.04%, що вказує на його чудове розуміння запитань із множинним вибором відповідей із 57 предметів.
У тесті GSM8K, який оцінює завдання з математики для початкової школи, Gemini Ultra набирає 94.4%, демонструючи його передові навички арифметичної обробки. У контрольних тестах кодування Gemini Ultra досягла 74.4% у HumanEval для генерації коду Python, що свідчить про добре розуміння мови програмування.
Тест DROP, який перевіряє розуміння прочитаного, показує, що Gemini Ultra знову лідирує з результатом 82.4%. Тим часом, у тесті здорового глузду, HellaSwag, Gemini Ultra демонструє чудові результати, хоча й не перевершує надзвичайно високий тест, встановлений GPT-4.
Висновок
Унікальна архітектура Gemini, заснована на передових технологіях Google, позиціонує його як потужного гравця на арені штучного інтелекту, кидаючи виклик існуючим стандартам, установленим такими моделями, як GPT-4. Кожна з його версій — Ultra, Pro та Nano — задовольняє конкретні потреби, починаючи від складних завдань міркування й закінчуючи ефективними програмами на пристрої, демонструючи прагнення Google зробити розширений ШІ доступним на різних платформах і пристроях.
Інтеграція Gemini в екосистему Google, від Bard до Google Cloud Vertex, підкреслює її потенціал для покращення взаємодії з користувачами в широкому спектрі послуг. Він обіцяє не лише вдосконалити існуючі додатки, але й відкрити нові шляхи для рішень на основі штучного інтелекту, будь то персоналізована допомога, творчі зусилля чи бізнес-аналітика.
Дивлячись у майбутнє, постійний прогрес у моделях ШІ, таких як Gemini, підкреслює важливість постійних досліджень і розробок. Проблеми навчання таких складних моделей і забезпечення їх етичного та відповідального використання залишаються в центрі дискусій.
