Google’s Multimodal AI Gemini – Технічний глибокий аналіз

Сундар Пічаї, генеральний директор Google (GOOGL ), разом з Демісом Хассабісом з Google DeepMind, представили Gemini у грудні 2023 року. Ця нова велика мова модель інтегрована в широкий спектр продуктів Google, пропонуючи поліпшення, які поширюються на служби та інструменти, які використовують мільйони людей.

Gemini, просунута багатомодальна штучна інтелект Google, народжена з колаборативних зусиль об’єднаних лабораторій DeepMind і Brain AI. Gemini стоїть на плечах своїх попередників, обіцяючи доставити більш взаємопов’язаний і розумний набір застосунків.

Оголошення про Google Gemini, розташоване близько після дебюту Bard, Duet AI і PaLM 2 LLM, позначає чітке намір Google не тільки конкурувати, але й лідирувати в штучній інтелект революції.

На відміну від будь-яких уявлень про штучну інтелект зиму, запуск Gemini свідчить про процвітаючу штучну інтелект весну, повну потенціалу і зростання. Коли ми розглядаємо рік з моменту появи ChatGPT, який сам був революційним моментом для штучної інтелект, рух Google вказує на те, що розширення галузі далеко не закінчено; насправді, воно може тільки набирати темп.

Що таке Gemini?

Модель Google Gemini здатна обробляти різні типи даних, такі як текст, зображення, аудіо та відео. Вона існує у трьох версіях – Ultra, Pro і Nano – кожна з яких призначена для конкретних застосунків, від складних розумових завдань до використання на пристрої. Ultra excels у багатовимірних завданнях і буде доступна на Bard Advanced, тоді як Pro пропонує баланс продуктивності та ефективності ресурсів, вже інтегрований у Bard для текстових запитів. Nano, оптимізований для використання на пристрої, існує у двох розмірах і пропонує апаратні оптимізації, такі як 4-бітова квантзація для офлайн використання на пристроях, таких як Pixel 8 Pro.

Архітектура Gemini унікальна своєю рідною багатомодальною можливістю виводу, використовуючи дискретні токени зображень для генерації зображень та інтегруючи аудіо-функції з Універсальної Спіч Моделі для нюансованого аудіо розуміння. Її здатність обробляти відео дані як послідовні зображення, переплетені з текстовими або аудіо вхідними даними, демонструє її багатомодальну потужність.

Gemini підтримує послідовності тексту, зображення, аудіо та відео як вхідні дані

Доступ до Gemini

Gemini 1.0 розгортається по всьому екосистемі Google, включаючи Bard, який тепер користується розвиненими можливостями Gemini Pro. Google також інтегрував Gemini у свої служби Пошук, Реклама та Duet, покращуючи досвід користувача швидшими та більш точними відповідями.

Для тих, хто бажає використовувати можливості Gemini, Google AI Studio та Google Cloud Vertex пропонують доступ до Gemini Pro, з останнім, який пропонує більшу налаштовуваність та функції безпеки.

Щоб досвідчувати покращені можливості Bard, підтримувані Gemini Pro, користувачі можуть виконати наступні прості кроки:

1. Перейти до Bard: Відкрийте свій веб-браузер та перейдіть на сайт Bard.
2. Безпечний вхід: Доступіть до служби, ввівши свій обліковий запис Google, забезпечуючи безпеку та зручність.
3. Інтерактивний чат: Тепер ви можете використовувати Bard, де можна обрати просунуті функції Gemini Pro.

Потужність багатомодальності:

У своєму ядрі Gemini використовує архітектуру, засновану на трансформерах, подібну до тих, які використовуються у успішних моделях NLP, таких як GPT-3. Однак унікальність Gemini полягає в її здатності обробляти та інтегрувати інформацію з різних модальностей, включаючи текст, зображення та код. Це досягається за допомогою нової техніки, званої багатомодальною увагою, яка дозволяє моделі вивчити відносини та залежності між різними типами даних.

Ось розбивка ключових компонентів Gemini:

• Багатомодальний кодувач: Цей модуль обробляє вхідні дані з кожної модальності (наприклад, текст, зображення) незалежно, витягуючи відповідні функції та генеруючи індивідуальні представлення.
• Багатомодальна мережа уваги: Ця мережа є серцем Gemini. Вона дозволяє моделі вивчити відносини та залежності між різними представленнями, дозволяючи їм “розмовляти” один з одним та збагачувати своє розуміння.
• Багатомодальний декодувач: Цей модуль використовує збагачені представлення, згенеровані багатомодальною мережею уваги, для виконання різних завдань, таких як генерація підписів до зображень, генерація тексту до зображень та генерація коду.

Модель Gemini не тільки про розуміння тексту чи зображень – це про інтеграцію різних типів інформації таким чином, який наближений до того, як ми, люди, сприймаємо світ. Наприклад, Gemini може розглянути послідовність зображень та визначити логічний чи просторовий порядок об’єктів у них. Вона також може проаналізувати дизайнерські особливості об’єктів, щоб зробити судження, наприклад, яке з двох автомобілів має більш аеродинамічну форму.

Але таланти Gemini виходять за рамки лише візуального розуміння. Вона може перетворити набір інструкцій у код, створюючи практичні інструменти, такі як таймер відліку, який не тільки функціонує відповідно до інструкцій, але також включає творчі елементи, такі як мотиваційні емоджі, для покращення взаємодії з користувачем. Це свідчить про здатність обробляти завдання, які вимагають поєднання творчості та функціональності – навичок, які часто вважаються винятково людськими.

Можливості Gemini: Просторова логіка (Джерело)

Можливості Gemini розширюються до виконання програмних завдань (Джерело)

Складна конструкція Gemini заснована на багатій історії досліджень нейронних мереж та використовує передові технології Google для навчання. Gemini Ultra, зокрема, встановила нові стандарти у різних галузях штучної інтелект, демонструючи вражаючі підйоми продуктивності у багатомодальних завданнях.

З її здатністю розбирати та розуміти складні дані, Gemini пропонує рішення для реальних застосунків, особливо в освіті. Вона може проаналізувати та виправити рішення задач, таких як фізика, розуміючи рукописні нотатки та забезпечуючи точне математичне форматування. Такі можливості свідчать про майбутнє, де штучна інтелект допомагає в освітніх середовищах, пропонуючи студентам та освітнім закладам просунуті інструменти для навчання та вирішення проблем.

Gemini була використана для створення агентів, таких як AlphaCode 2, який excels у конкурентних програмних завданнях. Це демонструє потенціал Gemini діяти як універсальна штучна інтелект, здатна обробляти складні, багоступеневі завдання.

Gemini Nano приносить потужність штучної інтелект на звичайні пристрої, зберігаючи вражаючі можливості у завданнях, таких як підсумкування та розуміння прочитаного, а також кодування та завдання, пов’язані зі STEM. Ці менші моделі дофільтровані для пропозиції високоякісних функцій штучної інтелект на пристроях з нижньою пам’яттю, роблячи просунуту штучну інтелект більш доступною, ніж будь-коли.

Розробка Gemini включала інновації у алгоритмах навчання та інфраструктурі, використовуючи останні TPUs Google. Це дозволило ефективно масштабувати та забезпечити надійний процес навчання, забезпечуючи, щоб навіть найменші моделі пропонували виняткову продуктивність.

Набір даних для навчання Gemini такий же різноманітний, як і її можливості, включаючи веб-документи, книги, код, зображення, аудіо та відео. Цей багатомодальний та багатомовний набір даних забезпечує, що моделі Gemini можуть зрозуміти та обробити широкий спектр типів контенту ефективно.

Gemini та GPT-4

Незважаючи на появу інших моделей, питання на всіх устах – як Google’s Gemini порівнюється з OpenAI’s GPT-4, галузевим стандартом для нових LLM. Дані Google свідчать про те, що, хоча GPT-4 може excels у завданнях зі здоровим глуздом, Gemini Ultra має верхню руку майже у всіх інших областях.

Gemini VS GPT-4

Вищезазначена таблиця бенчмарків демонструє вражаючу продуктивність штучної інтелект Google Gemini у різних завданнях. Зокрема, Gemini Ultra досягла вражаючих результатів у бенчмарку MMLU з точністю 90,04%, вказуючи на її вищу здатність розуміти у 多 вибіркових питаннях з 57 предметів.

У бенчмарку GSM8K, який оцінює питання математики для початкової школи, Gemini Ultra набирає 94,4%, демонструючи її просунуті арифметичні можливості обробки. У кодових бенчмарках Gemini Ultra набирає 74,4% у HumanEval для генерації коду Python, вказуючи на її сильне розуміння мови програмування.

Бенчмарк DROP, який перевіряє розуміння прочитаного, бачить Gemini Ultra знову лідером з результатом 82,4%. Тим часом у тесті зі здоровим глуздом HellaSwag Gemini Ultra виконує себе гідно, хоча не перевершує дуже високий стандарт, встановлений GPT-4.

Висновок

Унікальна архітектура Gemini, підтримувана передовими технологіями Google, позиціонує її як потужного гравця у сфері штучної інтелект, викликуючого існуючі стандарти, встановлені моделями, такими як GPT-4. Її версії – Ultra, Pro та Nano – кожна відповідає конкретним потребам, від складних завдань до ефективних застосунків на пристрої, демонструючи зобов’язання Google зробити просунуту штучну інтелект доступною на різних платформах та пристроях.

Інтеграція Gemini у екосистему Google, від Bard до Google Cloud Vertex, підкреслює її потенціал для покращення досвіду користувача у широкому спектрі послуг. Вона обіцяє не тільки вдосконалити існуючі застосунки, але й відкрити нові шляхи для рішень, підтримуваних штучною інтелект, у персоналізованій допомозі, творчих починаннях чи бізнес-аналітиці.

Когда ми дивимося вперед, безперервні вдосконалення моделей штучної інтелект, таких як Gemini, підкреслюють важливість тривалих досліджень та розробок. Виклики навчання таких просунутих моделей та забезпечення їхнього етичного та відповідального використання залишаються на чолі обговорення.