谷歌Gemini究竟是怎樣的有多強大?Gemini是一個功能強大的對話式人工智能模型，由谷歌和DeepMind兩個實驗室合力研發(fā)，具備多種功能，有望大幅提升軟件開發(fā)人員生成代碼的能力。下面就跟隨小編來了解一下，感興趣的小伙伴快來看看。

谷歌Gemini具體功能詳細(xì)介紹一覽

　　DeepMind負(fù)責(zé)人Hassabis表示，Gemini是他們最靈活的模型，能夠在各種設(shè)備上高效運行，從數(shù)據(jù)中心到移動設(shè)備都可以。為了實現(xiàn)這種可擴展性，Gemini 1.0設(shè)計了三個不同功能和尺寸的版本。

　　首先是Gemini Nano，這是端側(cè)設(shè)備上最高效的模型。它專為智能手機設(shè)計，可以在沒有連接外部服務(wù)器的情況下執(zhí)行高效的AI處理任務(wù)。目前，Gemini Nano已經(jīng)集成到Pixel 8 Pro中，并支持錄音應(yīng)用中的“總結(jié)文本”功能以及Gboard的“智能回復(fù)”功能。從WhatsApp開始，Gemini Nano明年還將擴展到更多應(yīng)用。

　　其次是Gemini Pro，這是在谷歌數(shù)據(jù)中心運行的最佳模型，適用于各種任務(wù)。Gemini Pro從今天起為最新版本的AI聊天機器人Bard提供支持。它能夠快速響應(yīng)并理解復(fù)雜的查詢，是Bard推出以來的最大升級。目前，Gemini Pro已經(jīng)為170多個國家和地區(qū)提供英語服務(wù)，并計劃在未來幾個月內(nèi)支持新的語言和地區(qū)，并應(yīng)用于搜索、廣告、Chrome和Duet AI等更多谷歌產(chǎn)品。

　　最后是Gemini Ultra，這是規(guī)模最大且功能最強大的模型，專用于高度復(fù)雜的任務(wù)。Gemini Ultra計劃在完成當(dāng)前測試階段后的明年初向開發(fā)者和企業(yè)客戶提供。屆時，還將推出基于Gemini Ultra的Bard Advanced更新版本。

　　在模型架構(gòu)方面，Gemini仍然采用了Transformer架構(gòu)，并采用了高效的注意力機制，支持32k的上下文長度。Gemini的設(shè)計使得它能夠在不同設(shè)備上靈活部署，并提供高效的AI處理能力。

　　跑贏多項GPT-4先進性能

　　谷歌自信地表示，經(jīng)過嚴(yán)格的測試和評估，Gemini Ultra在32項學(xué)術(shù)基準(zhǔn)中超越了目前ChatGPT代表的最先進水平。這些基準(zhǔn)廣泛應(yīng)用于大型語言模型的研究和開發(fā)，涵蓋了自然圖像、音頻和視頻理解以及數(shù)學(xué)推理等領(lǐng)域。在發(fā)布Gemini之前，谷歌對其進行了一系列以標(biāo)準(zhǔn)行業(yè)指標(biāo)評估的測試。

　　在大規(guī)模多任務(wù)語言理解(MMLU)測試中，Gemini Ultra得分率為90.0%，高于GPT-4的86.4%，成為首個超越人類專家表現(xiàn)的模型。MMLU測試涵蓋了57個科目，包括數(shù)學(xué)、物理、歷史、法律、醫(yī)學(xué)和倫理等，旨在評估模型在全球知識領(lǐng)域的理解和問題解決能力。

　　在Reasoning(推理)、Math(數(shù)學(xué))、Code(編碼)三大塊能力測試中，除了HellaSwag(日常任務(wù)常識推理)以87.8%落后于GPT-4的95.3%外，其他包括“多步推理挑戰(zhàn)性任務(wù)”、“代數(shù)/幾何/預(yù)微積分等挑戰(zhàn)性數(shù)學(xué)問題”和“Python代碼生成”等多項測試都取得了比GPT-4更高的得分率。

　　在多模態(tài)能力方面，Gemini Ultra在新的MMMU基準(zhǔn)測試中獲得59.4%的SOTA分?jǐn)?shù)，超過了OpenAI多模態(tài)版本GPT-4V的56.8%。這項基準(zhǔn)測試跨越了多個不同的領(lǐng)域，需要精密推理多種任務(wù)。

　　在圖像基準(zhǔn)測試中，即使沒有采用對象字符識別(OCR)系統(tǒng)輔助，僅通過分析像素信息，Gemini Ultra的表現(xiàn)也超過了以往所有模型。在音頻測試方面，Gemini的自動語音識別和自動語音翻譯分?jǐn)?shù)均高于接入GPT-4的Whisper系統(tǒng)。

　　Hassabis表示，這凸顯出了Gemini原生多模態(tài)的優(yōu)越性。迄今為止，創(chuàng)建多模態(tài)模型的通常做法是先獨立訓(xùn)練不同模態(tài)的單獨組件，再將它們拼接起來，試圖模擬出一些功能。然而，這種方法在概念性更強、更復(fù)雜的推理方面往往表現(xiàn)不佳。

　　相比之下，Gemini從一開始就以原生多模態(tài)的方式設(shè)計，在不同模態(tài)上使用由Google設(shè)計的TPUs v4和v5e芯片進行預(yù)訓(xùn)練。然后，通過使用更多額外的多模態(tài)數(shù)據(jù)進行不斷微調(diào)，以提升效能。這種方法使得Gemini在最初階段就能更自然地理解和推理各種類型的輸入內(nèi)容，并在幾乎所有領(lǐng)域的能力都達到了前所未有的先進水平。

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