Nowa era w modelowaniu AI nadeszła wraz z niedawno uruchomionym przez Google platformą Gemini, rewolucyjnym generatywnym modelem AI. Opracowany przez laboratoria badawcze Google AI, DeepMind i Google Research, Gemini wprowadza rodzinę modeli, która wykracza poza tradycyjne modele AI oparte na tekście. Z trzema różnymi wariantami – Gemini Ultra, Gemini Pro i Gemini Nano – ta platforma ma na celu poszerzenie granic możliwości AI.
To, co wyróżnia Gemini spośród konkurencji, to jego multimodalna natura. W przeciwieństwie do innych modeli, które skupiają się wyłącznie na tekście, modele Gemini są szkolone do rozumienia i generowania treści we różnych mediach, takich jak dźwięk, obrazy i wideo. Choć ich rozumienie tych modalności jest wciąż ograniczone, stanowi to znaczący krok naprzód w rozwoju AI.
Jedną kluczową różnicą, którą należy wyjaśnić, jest relacja między Gemini a Bard. Bard to po prostu interfejs, za pomocą którego można uzyskać dostęp do określonych modeli Gemini. Jest porównywalny do aplikacji lub klienta, podczas gdy Gemini to podstawowy model, który napędza Bardo. Podobnie, Gemini nie powinno być mylone z Imagen-2, innym modelem tekst-do-obrazu opracowanym przez Google.
Choć możliwości Gemini są wciąż w fazie rozwoju, Google obiecuje, że modele Gemini będą w stanie wykonywać wiele zadań. Należą do nich transkrypcja mowy, podpis obrazów i wideo, a nawet generowanie dzieł sztuki. Jednak Google spotkało się z pewną krytyką za nadmierną promocję możliwości Geminiego, ze względu na późniejsze odkrycie, że wideo demonstracyjne było znacznie zmodyfikowane.
Gemini Ultra, flagowy model, pokazuje potencjał w zadaniach, takich jak pomoc w zadaniach z fizyki i analiza artykułów naukowych. Może pomóc w identyfikacji istotnych artykułów i generowaniu zaktualizowanych wzorów do wizualizacji danych. Pomimo zdolności do generowania obrazów, nie będzie dostępny przy początkowym wprowadzeniu wersji produkcyjnej. Gemini Pro z kolei wykazuje obiecujące wyniki w rozumieniu i wnioskowaniu, przewyższając GPT-3.5 OpenAI w pewnych złożonych łańcuchach wnioskowania.
Deweloperzy mogą uzyskać dostęp do Gemini Pro poprzez interfejs Bard lub za pomocą interfejsu API w platformie Vertex AI Google. W ramach Vertex AI opcje dostosowywania pozwalają deweloperom dostosować model Gemini Pro do konkretnych kontekstów i przypadków użycia. Ponadto, Gemini Pro może być zintegrowany z zewnętrznymi interfejsami API, aby umożliwić określone działania.
Przyszłość wygląda obiecująco dla Geminiego, ponieważ Google nadal udoskonala i rozszerza jego możliwości. Chociaż mogą istnieć pewne wątpliwości co do niezawodności i dostarczalności platformy, Gemini stanowi ważny krok w ewolucji modeli generatywnych AI. W oczekiwaniu na dalsze rozwinięcia i ulepszenia, pozostaje nam zobaczyć, w jaki sposób Gemini ukształtuje przyszłość zastosowań AI.
The source of the article is from the blog j6simracing.com.br