Логотип AiToolGo

Gemini: Прорыв Google в области мультимодального ИИ превосходит уровень человеческой производительности

Анализ на экспертном уровне
Технический
 0
 0
 57
Логотип Gemini

Gemini

Google

Этот технический отчет представляет Gemini, новую семью мультимодальных моделей ИИ, разработанных Google DeepMind. Модели Gemini превосходят в понимании и рассуждении по различным модальностям, таким как изображение, аудио, видео и текст. Отчет подробно описывает архитектуру, инфраструктуру обучения и набор данных, использованные для Gemini. Он также представляет всесторонние оценки по различным стандартам, демонстрируя передовые результаты Gemini в понимании языка, программировании, понимании изображений, понимании видео и понимании аудио.
  • основные моменты
  • уникальные идеи
  • практическое применение
  • ключевые темы
  • ключевые выводы
  • результаты обучения
  • основные моменты

    • 1
      Модели Gemini достигают передовых результатов по широкому спектру стандартов, включая 30 из 32 стандартов.
    • 2
      Gemini Ultra - первая модель, достигшая производительности человеческого эксперта по стандарту MMLU, демонстрируя свои продвинутые способности рассуждения.
    • 3
      Модели Gemini являются родными мультимодальными, что позволяет им без труда комбинировать возможности по различным модальностям, таким как понимание изображений и текста вместе.
    • 4
      Семья Gemini включает модели различных размеров, соответствующие различным вычислительным ограничениям и требованиям приложений, от сложных задач рассуждения до использования на устройствах.
  • уникальные идеи

    • 1
      Модели Gemini обучаются совместно на данных изображений, аудио, видео и текста, что приводит к сильным универсальным возможностям по различным модальностям.
    • 2
      Модели Gemini могут напрямую воспринимать аудиосигналы с частотой 16 кГц из функций USM, улавливая нюансы, которые обычно теряются при преобразовании аудио в текст.
    • 3
      Модели Gemini обучаются с длиной последовательности 32 768 токенов, что позволяет им эффективно обрабатывать информацию с длинным контекстом.
    • 4
      Модели Gemini могут выводить изображения непосредственно, без опоры на промежуточное описание на естественном языке, что позволяет более прямую и выразительную генерацию изображений.
  • практическое применение

    • Модели Gemini имеют значительный потенциал для различных приложений, включая персонализированное обучение, интеллектуальные системы обучения, создание контента и многое другое. Отчет подчеркивает возможности модели в генерации кода, переводе языков и понимании сложной информации по различным модальностям.
  • ключевые темы

    • 1
      Мультимодальный ИИ
    • 2
      Семья моделей Gemini
    • 3
      Архитектура модели
    • 4
      Инфраструктура обучения
    • 5
      Набор данных для обучения
    • 6
      Стандарты оценки
    • 7
      Понимание языка
    • 8
      Понимание изображений
    • 9
      Понимание видео
    • 10
      Понимание аудио
    • 11
      Мультимодальное рассуждение
    • 12
      Ответственное развертывание
  • ключевые выводы

    • 1
      Всеобъемлющий технический отчет, подробно описывающий разработку и оценку Gemini, новой семьи мультимодальных моделей ИИ.
    • 2
      Глубокий анализ возможностей Gemini по различным модальностям, включая язык, код, зрение и аудио.
    • 3
      Представление передовых результатов по широкому спектру стандартов, демонстрирующих продвинутые способности рассуждения и понимания Gemini.
    • 4
      Обсуждение вопросов ответственного развертывания, подчеркивающее приверженность Google DeepMind к этическому развитию ИИ.
  • результаты обучения

    • 1
      Получите глубокое понимание Gemini, новой семьи мультимодальных моделей ИИ, разработанных Google DeepMind.
    • 2
      Узнайте об архитектуре, инфраструктуре обучения и наборе данных, использованных для Gemini.
    • 3
      Изучите передовые результаты Gemini по различным стандартам, включая понимание языка, программирование, понимание изображений, понимание видео и понимание аудио.
    • 4
      Поймите потенциальные приложения Gemini для различных задач, таких как персонализированное обучение, создание контента и многое другое.
    • 5
      Получите представление о ответственном развертывании моделей ИИ, подчеркивая приверженность Google DeepMind к этическому развитию ИИ.
примеры
учебные пособия
примеры кода
визуальные материалы
основы
продвинутый контент
практические советы
лучшие практики

Введение в Gemini

Google DeepMind представила Gemini, революционную семью моделей ИИ, которая расширяет границы мультимодального искусственного интеллекта. Gemini представляет собой значительный шаг вперед в возможностях ИИ, демонстрируя выдающиеся результаты в задачах, связанных с языком, изображениями, аудио и видео. Семья моделей Gemini состоит из трех основных моделей: - Gemini Ultra: Самая мощная модель, предназначенная для высококомплексных задач - Gemini Pro: Оптимизирована для масштабируемой производительности в широком диапазоне задач - Gemini Nano: Эффективные модели для приложений ИИ на устройствах Что отличает Gemini, так это ее родные мультимодальные способности - модели обучаются совместно на различных типах данных с самого начала, а не путем объединения отдельных моделей. Это позволяет Gemini без труда понимать и рассуждать о различных модальностях так, как это было невозможно ранее.

Архитектура модели и возможности

Gemini построена на улучшенной архитектуре Transformer, с усовершенствованиями, которые обеспечивают стабильное обучение в огромных масштабах. Некоторые ключевые возможности включают: - Длина контекста в 32 000 токенов для обработки длинных входных данных - Эффективные механизмы внимания, такие как многофункциональное внимание - Способность обрабатывать чередующиеся последовательности текста, изображений, аудио и видео - Родная генерация изображений без опоры на промежуточные текстовые описания Модели могут понимать и рассуждать о разнообразных входных данных, таких как естественные изображения, графики, скриншоты, PDF-документы и видео. Для аудио Gemini может непосредственно обрабатывать аудиосигналы с частотой 16 кГц, улавливая нюансы, которые теряются при текстовых транскрипциях. Архитектура Gemini позволяет ей сочетать высокую производительность в отдельных областях (язык, зрение, аудио) с кросс-модальным рассуждением так, как это ранее не наблюдалось в системах ИИ.

Инфраструктура обучения и набор данных

Обучение массивной модели Gemini Ultra потребовало значительных достижений в инфраструктуре ИИ. Google использовала свои ускорители TPUv4 и TPUv5e, развернув большие флотилии в нескольких дата-центрах. Ключевые инновации включали: - Техники для поддержания высокой доступности и быстрого восстановления после аппаратных сбоев - Репликация состояния модели в памяти вместо контрольных точек на диске - Методы для обнаружения и смягчения тихой порчи данных в больших масштабах Обучающая выборка для Gemini является как мультимодальной, так и многоязычной, включая веб-документы, книги, репозитории кода, изображения, аудио и видео. Применялись обширные фильтрации качества и проверки безопасности. Токенизатор был обучен на большом образце полного корпуса, что повысило эффективность для нелатинских скриптов.

Результаты оценки

Gemini Ultra достигает передовых результатов по 30 из 32 широко используемых академических стандартов в области языка, рассуждений, математики, программирования и мультимодальных задач. Некоторые примечательные результаты включают: - 90,0% точности на MMLU, первая модель, которая превзошла производительность человеческих экспертов - 94,4% точности на GSM8K (математика начальной школы) - 53,2% точности на MATH (конкурсные математические задачи) - 74,4% проходной балл на HumanEval (программирование на Python) На новом стандарте MMMU, тестирующем знания на уровне колледжа по различным дисциплинам, Gemini Ultra набирает 62,4%, более чем на 5 процентных пунктов выше предыдущего рекорда. В многоязычных и мультимодальных задачах Gemini также демонстрирует отличные результаты: - Передовая производительность на многоязычных математических (MGSM) и обобщающих (XLSum) стандартах - Лучшие результаты на задачах понимания видео, таких как VATEX и ActivityNet-QA - Сильные результаты в аудио задачах, превосходя специализированные модели речи

Мультимодальные способности

Родная мультимодальность Gemini обеспечивает впечатляющие возможности кросс-модального рассуждения: - Понимание сложных диаграмм, графиков и фигур с применением математического рассуждения - Анализ видео для предоставления детальной обратной связи, например, критика техники футболиста - Генерация изображений на основе текстовых подсказок или в ответ на другие изображения - Прямая обработка аудио для улавливания нюансов в речи и звуках Модели могут без труда комбинировать информацию из различных модальностей. Например, Gemini может рассмотреть написанную от руки физическую задачу, понять вопрос, преобразовать его в правильную математическую нотацию, выявить ошибки в решении студента и предоставить правильный развернутый ответ - все в одном интегрированном процессе.

Применение в реальном мире и влияние

Возможности Gemini открывают захватывающие перспективы в различных областях: - Образование: Персонализированное обучение, автоматизированная оценка и обратная связь, интерактивные учебные опыты - Научные исследования: Анализ сложных данных, генерация гипотез, ускорение открытий - Разработка программного обеспечения: Более мощные помощники по программированию, автоматизированное обнаружение и исправление ошибок - Творческие области: Помощь в дизайне, создании контента и генерации идей в текстах, изображениях и видео - Доступность: Улучшенное распознавание речи, визуальное понимание и перевод языков для помощи людям с ограниченными возможностями Gemini Nano приносит передовые возможности ИИ в приложения на устройствах, расширяя доступ к мощным инструментам ИИ, сохраняя при этом конфиденциальность. Способность рассуждать через модальности может позволить создать более естественных и способных ИИ-помощников, которые могут видеть, слышать и понимать мир так, как это делают люди.

Ответственное развитие и развертывание

Google подчеркивает свою приверженность ответственному развитию и развертыванию моделей Gemini. Это включает: - Обширное тестирование и оценку на предмет потенциального вреда или предвзятости - Разработку четких политик моделей и руководств по использованию - Реализацию мер безопасности и фильтрации контента - Взаимодействие с экспертами и заинтересованными сторонами по вопросам социального воздействия Компания планирует опубликовать больше информации о своих практиках ответственного ИИ перед общей доступностью Gemini Ultra. Хотя возможности Gemini впечатляют, Google признает необходимость дальнейших исследований ограничений, потенциальных рисков и стратегий смягчения для крупных моделей ИИ.

Направления будущего

Введение Gemini представляет собой значительную веху в развитии ИИ, но также указывает на захватывающие направления будущего: - Дальнейшее увеличение размера модели и обучающих данных для открытия новых возможностей - Улучшенные долгосрочные способности рассуждения и планирования - Улучшенное основание в реальных знаниях и здравом смысле - Более бесшовная интеграция ИИ-помощников в повседневную жизнь и работу - Продолжение исследований в области безопасности ИИ, согласования и благоприятных результатов для человечества Поскольку такие системы ИИ, как Gemini, становятся более способными и повсеместными, они имеют потенциал значительно ускорить научный прогресс, повысить человеческое творчество и решить глобальные проблемы. Однако тщательное рассмотрение этических последствий и социальных воздействий будет иметь решающее значение по мере продвижения этой технологии.

 Оригинальная ссылка: https://assets.bwbx.io/documents/users/iqjWHBFdfxIU/r7G7RrtT6rnM/v0

Логотип Gemini

Gemini

Google

Комментарий(0)

user's avatar

    Похожие учебные материалы

    Связанные инструменты