Google prezentē Gemini 1.5: Nākamās paaudzes AI ar uzlabotām veiktspējas iespējām

Google ir atklājis savu jaunāko AI modeli, Gemini 1.5, tikai divus mēnešus pēc sākotnējā Gemini AI izlaišanas. Ar šo jauno izlaidumu uzņēmums sola “dramatiski uzlabotu veiktspēju”, izmantojot “ekspertu maisījuma arhitektūru” (MoE), kas ļauj vairākiem AI modeļiem nesakritīgi sadarboties.

Gemini 1.5 Pro, AI agrīno testēšanas versija, lepojas ar iespaidīgu funkcionalitāti – līdz pat 1 miljonam “tokeniem” konteksta logā. Tokeni ir lielu valodu modeļu izmantoti mazākie datu vienību, lai apstrādātu un ģenerētu tekstu. Palielinot konteksta logu, Google AI var apstrādāt lielu informācijas daudzumu vienlaicīgi, pārsniedzot konkurentu iespējas, piemēram, GPT-4 Turbo, kuram maksimālais konteksta loga apjoms ir 128 000 “tokeni”.

Lai demonstrētu Gemini 1.5 Pro spējas, Google ir izlaidusi vairākus video, kur demonstrē tās spēju klāstu. Vienā piemērā AI analizēja Apollo 11 mēness misijas 400 lappušu transkriptu un sekundes laikā precīzi identificēja “komēdijas momentus”. AI spēja saprast, loģiski domāt un iegūt informāciju no liela teksta dokumenta ir patiešām iespaidīga.

Būtiski, Gemini 1.5 Pro analīzes spējas paplašināsjas ne tikai uz tekstu. Vēl vienā demonstrācijā AI tika parādīts Bastera Kītona filma, un tā veiksmīgi atrada konkrētu ainu, kurā bija ūdens tornis, tikai pamatojoties uz aptuvu skici. Tas saprata zīmējumu bez papildu konteksta vai skaidrojuma.

Lai gan pašlaik Gemini 1.5 Pro pieejams tikai izstrādātājiem un uzņēmumu klientiem, izmantojot Google AI Studio un Vertex AI platformas, uzņēmums plāno uzlabot aizturi un ar laiku padarīt AI plašāk pieejamu. Tomēr Gemini 1.5 un Gemini 1.5 Ultra izlaišanas precīzs datums, kā arī to plašāka pieejamība vēl nav atklāta.

Google Gemini 1.5 ir būtisks solis uz priekšu AI tehnoloģijās, demonstrējot potenciālu vairāku modeļu sadarbībai un spēju apstrādāt un saprast sarežģītu informāciju dažādās modalitātēs. Ņemot vērā AI modeļu attīstību progresē, mēs varam sagaidīt turpmākas inovācijas mākslīgajā intelektā nākotnē.

Bieži uzdodamie jautājumi:

1. Kas ir Gemini 1.5?
Gemini 1.5 ir Google jaunākais AI modelis, kas iekļauj “ekspertu maisījuma arhitektūru” (MoE), lai ļautu vairākiem AI modeļiem efektīvi sadarboties.

2. Kāda ir Gemini 1.5 Pro funkcionalitāte?
Gemini 1.5 Pro konteksta logs sasniedz līdz pat 1 miljonam tokeniem. Tokeni ir lielājiem valodu modeļiem izmantotās mazākās datu vienības, lai apstrādātu un ģenerētu tekstu.

3. Kā Gemini 1.5 Pro salīdzināms ar konkurentiem, piemēram, GPT-4 Turbo?
Gemini 1.5 Pro pārspēj konkurentus, piemēram, GPT-4 Turbo, attiecībā uz konteksta logu, jo tas var apstrādāt lielu informācijas daudzumu, kamēr GPT-4 Turbo maksimālais konteksta loga apjoms ir tikai 128 000 “tokeni”.

4. Kādi piemēri demonstrē Gemini 1.5 Pro spējas?
Google ir izlaidusi vairākus video, kur demonstrē Gemini 1.5 Pro spējas. Vienā no tiem AI analizēja Apollo 11 mēness misijas 400 lappušu transkriptu un sekundes laikā precīzi identificēja “komēdijas momentus”. Otrajā video tika demonstrēts AI spēja atrast konkrētu ainas vietu Bastera Kītona filmā, pamatojoties tikai uz aptuvu skici.

5. Kam pašlaik ir pieejams Gemini 1.5 Pro?
Gemini 1.5 Pro pašlaik ir pieejams izstrādātājiem un uzņēmumu klientiem, izmantojot Google AI Studio un Vertex AI platformas.

6. Vai ir plāni padarīt Gemini 1.5 plašāk pieejamu?
Jā, Google plāno uzlabot aizturi un ar laiku padarīt Gemini 1.5 un tā Ultra versiju plašāk pieejamu. Tomēr precīzs Gemini 1.5 izlaišanas datums un tā plašāka pieejamība vēl nav atklāta.

Galvenie termini/jargoņi:

– AI: Saīsinājums no Mākslīgais Intelekts, kas atsaucas uz cilvēka intelektu simulēšanu mašīnās.
– Gemini: AI modelis, ko izlaida Google.
– Mixture-of-Experts architecture (MoE): Arhitektūra, kas ļauj vairākiem AI modeļiem efektīvi sadarboties.
– Tokeni: Lielu valodu modeļu izmantotas mazākās datu vienības, lai apstrādātu un ģenerētu tekstu.
– Konteksta logs: Atsaucas uz apkārtējo tokenu apjomu, ko AI modelis var apstrādāt un interpretēt tekstā.

<Saistītie saites:
– Google AI

The source of the article is from the blog aovotice.cz

Privacy policy
Contact