En ny era inom AI-modellering har anlänt med Googles nyliga lansering av Gemini, en revolutionerande generativ AI-plattform. Utvecklad av Googles AI-forskningslaboratorier, DeepMind och Google Research, introducerar Gemini en familj av modeller som går bortom traditionella textbaserade AI-modeller. Med tre distinkta varianter – Gemini Ultra, Gemini Pro och Gemini Nano – siktar denna plattform på att driva gränserna för AI-möjligheter.
Det som skiljer Gemini från sina konkurrenter är dess multimodala natur. Till skillnad från andra modeller som fokuserar enbart på text, är Gemini-modellerna utbildade för att förstå och generera innehåll över olika medier som ljud, bilder och videor. Även om deras förståelse för dessa modaliteter fortfarande är begränsad, representerar det en betydande framsteg inom AI-utveckling.
En viktig distinktion som behöver klargöras är relationen mellan Gemini och Bard. Bard är helt enkelt gränssnittet genom vilket vissa Gemini-modeller kan nås. Det kan jämföras med en app eller klient, medan Gemini är den underliggande modellen som driver Bard. På samma sätt bör Gemini inte förväxlas med Imagen-2, en annan text-till-bild-modell utvecklad av Google.
Även om Gemini:s möjligheter fortfarande är under utveckling, lovar Google en rad uppgifter som Gemini-modellerna kommer att kunna utföra. Dessa inkluderar transkribering av tal, textning av bilder och videor, och till och med generering av konstverk. Men Google har mött viss kritik för att ha överhypat Gemini:s kapabiliteter, med en videodemonstration som senare visade sig vara kraftigt manipulerad.
Gemini Ultra, flaggskeppsmodellen, visar potential inom uppgifter som fysikhjälpmedel och analys av vetenskapliga artiklar. Den kan hjälpa till att identifiera relevanta artiklar och generera uppdaterade formler för datavisualisering. Trots sin förmåga att generera bilder kommer den inte vara tillgänglig vid den initiala lanseringen av produktversionen. Gemini Pro däremot visar löfte inom resonering och förståelse, och överträffar OpenAIs GPT-3.5 i vissa komplexa resonemangskedjor.
Utvecklare kan nå Gemini Pro via Bard-gränssnittet eller via API i Googles Vertex AI-plattform. Inom Vertex AI erbjuds anpassningsalternativ som tillåter utvecklare att finjustera Gemini Pro för att passa specifika sammanhang och användningsfall. Dessutom kan Gemini Pro integreras med externa API:er för att möjliggöra specifika åtgärder.
Framtiden ser lovande ut för Gemini när Google fortsätter att förbättra och expandera dess kapabiliteter. Även om det kan finnas viss skepticism kring plattformens tillförlitlighet och prestanda, representerar Gemini en viktig framsteg inom utvecklingen av generativa AI-modeller. Medan vi väntar på ytterligare utveckling och förbättringar, återstår det att se hur Gemini kommer att forma framtiden för AI-applikationer.
The source of the article is from the blog japan-pc.jp