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

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.

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.

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.

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

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.

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.

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.

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.