Нова ера в моделюванні ШІ настала з недавнім запуском Google Gemini, революційної генеративної платформи ШІ. Створений лабораторіями ШІ DeepMind і Google Research, Gemini вводить в експлуатацію родину моделей, які виходять за рамки традиційних моделей ШІ, що базуються на тексті. Ця платформа, яка має три варіанти – Gemini Ultra, Gemini Pro і Gemini Nano, спрямована на розширення можливостей ШІ.
Особливістю Gemini порівняно з конкурентами є його мультимодальна природа. На відміну від інших моделей, що зосереджуються виключно на тексті, моделі Gemini навчаються розуміти і генерувати контент у різних форматах, таких як аудіо, зображення та відео. Хоча їх розуміння цих модальностей ще обмежене, це відображає значні кроки вперед у розвитку ШІ.
Одне ключове відмінності, яке потребує пояснень, це відношення між Gemini і Bard. Bard є просто інтерфейсом, через який можна отримати доступ до певних моделей Gemini. Це можна порівняти з програмою або клієнтом, тоді як Gemini – це базова модель, яка забезпечує роботу Bard. Аналогічно, не слід плутати Gemini з Imagen-2, ще одною моделлю перетворення тексту у зображення, розробленою Google.
Хоча потужності Gemini все ще перебувають у розробці, Google обіцяє ряд завдань, які моделі Gemini зможуть виконати. Ці завдання включають транскрибування мовлення, підписування зображень і відео, а також створення мистецтва. Проте, Google стикнувся з критикою за переоцінку потужностей Gemini, з відеодемонстрацією, яка виявилася сильно перередагованою.
Gemini Ultra, флагманська модель, демонструє потенціал у завданнях, таких як допомога з фізичними домашніми завданнями та аналіз наукових статей. Вона може допомогти виявити відповідні статті і створити оновлені формули для візуалізації даних. Незважаючи на її здатність генерувати зображення, вона не буде доступна у початковому запуску комерційної версії. З іншого боку, Gemini Pro показує потенційність у міркуваннях та розумінні, перевищуючи OpenAI GPT-3.5 у певних складних розумових ланцюжках.
Розробники можуть отримати доступ до Gemini Pro через інтерфейс Bard або за допомогою API у платформі Google Vertex AI. У межах Vertex AI можливості налаштування дозволяють розробникам настроїти Gemini Pro під конкретний контекст і випадки використання. Крім того, Gemini Pro може бути інтегрована з зовнішніми API для забезпечення конкретних дій.
Майбутнє виглядає перспективним для Gemini, оскільки Google продовжує вдосконалювати і розширювати її можливості. Хоча можуть існувати певний сумнів стосовно надійності і поставки платформи, Gemini представляє важливий крок у розвитку генеративних моделей ШІ. Поки ми чекаємо на подальші розробки та поліпшення, лишається побачити, як Gemini визначить майбутнє США.
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com