Google最近发布了一款名为Gemini的革命性生成式AI平台，这标志着AI建模迈入了一个新时代。由Google的AI研究实验室DeepMind和Google Research开发的Gemini引入了一系列超越传统文本AI模型的新模型。通过Gemini Ultra、Gemini Pro和Gemini Nano这三个不同的版本，该平台旨在推动AI能力的边界。
Gemini与竞争对手的不同之处在于其多模态性质。与其他仅关注文本的模型不同，Gemini模型接受训练以理解和生成跨多种媒体的内容，例如音频、图像和视频。虽然它们对这些模态的理解还有限，但它代表了AI发展的重要一步。
需要明确的一个关键区别是Gemini与Bard的关系。Bard只是一种访问特定Gemini模型的接口。它类似于应用程序或客户端，而Gemini则是为Bard提供动力的底层模型。同样，Gemini不应与Google开发的另一个文本到图像模型Imagen-2混淆。
尽管Gemini的能力仍在开发中，但Google承诺Gemini模型将能够执行各种任务。这些任务包括转录语音、给图像和视频加上字幕，甚至生成艺术作品。然而，Google因过度宣传Gemini的能力而受到一些批评，因为后来发现其所展示的视频演示被严重篡改。
旗舰模型Gemini Ultra在物理作业辅助和科学论文分析等任务中展示出潜力。它可以帮助识别相关的论文并生成更新的数据可视化公式。尽管它具备图像生成的能力，但在产品化版本的初始发布中将不可用。另一方面，Gemini Pro在推理和理解方面显示出潜力，在某些复杂推理链中表现优于OpenAI的GPT-3.5。
开发者可以通过Bard界面或Google的Vertex AI平台的API访问Gemini Pro。在Vertex AI内，定制选项使开发者能够对Gemini Pro进行微调，以适应特定的环境和用例。此外，Gemini Pro可以与外部API集成，以实现特定的操作。
随着Google继续完善和扩展Gemini的能力，未来对Gemini充满着希望。尽管在该平台的可靠性和交付方面可能存在一些怀疑，Gemini代表着生成式AI模型发展的重要进展。在我们等待进一步的发展和改进时，Gemini将如何塑造AI应用的未来还有待观察。
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