ChatGPT 4 против Gemini: введение
Взглянем на основы ChatGPT и Gemini
Изучение ChatGPT
ChatGPT, разработанный ОпенАИ, — выдающаяся языковая модель, известная своей способностью понимать и генерировать текст, похожий на человеческий. Он работает на основе архитектуры генеративного предварительно обученного трансформатора (GPT) и развивался посредством различных итераций.
ChatGPT в основном основан на тексте. Тем не менее, у него есть универсальные приложения: от обслуживания клиентов (в виде чат-ботов) до создания контента, образовательной поддержки и помощи в программировании
Простота использования и интеграция в различные платформы и API также привлекают к этой платформе значительное внимание
Разгадка Близнецов
Близнецы, усовершенствованная модель искусственного интеллекта Google, представляет собой значительный шаг в развитии искусственного интеллекта, особенно с точки зрения его возможностей. В отличие от ChatGPT, который ориентирован на текст, Gemini может обрабатывать и понимать различные типы данных, включая текст, изображения, аудио и видео.
Этот мультимодальный подход открывает возможности для разнообразных приложений: от усовершенствованных цифровых помощников до творческих и образовательных инструментов. Gemini содержит различные варианты, такие как Nano, Pro и Ultra, каждый из которых адаптирован для определенных уровней производительности и вариантов использования.
Если вы заинтересованы в сравнении ChatGPT с другими моделями ИИ, вы также можете ознакомиться с нашим подробным анализом ИИ персонажей и ChatGPT. Он дает представление о сильных и слабых сторонах этих технологий искусственного интеллекта.
Google Gemini Review
Google Gemini is a cutting-edge AI product announced by Google that can process different types of data, such as text, visuals, videos, and audio. Google Gemini comes in three different sizes: Nano, Pro, and Ultra. While the Google Gemini Ultra model is designed to complete complex tasks with high accuracy, the Gemini Pro model is designed to power AI tools, and the Gemini Nano model is designed to work on mobile devices.
Google Gemini Performance
Gemini Ultra has higher scores than GPT-4 in benchmarks. Although the Gemini Ultra model is not publicly available at the moment, its performance in benchmarks and multimodality promises that it will be effective in a wide range of areas.
The Google Gemini Pro model has high performance and powers Google Bard. It can also be accessed by users since it is available on Google Products. Last but not least, the Gemini Nano model does not have as high performance as others, it works on mobile devices without the need for any external server.
How to Access Google Gemini?
There are two methods to access Google Gemini models. The first of these is Google Products, where you can access Gemini Pro and Gemini Nano models. From here, you can experience two Gemini sizes and observe their performance firsthand. Another method to access the Gemini Pro model is the Google Bard AI chatbot. Google Bard currently utilizes the Gemini Pro model in English.
The Google team is currently completing extensive safety checks to add the Gemini Ultra model to the Bard AI chatbot. Afterwards, Gemini Ultra will be launched into the beta process through Bard AI and will be available.
Is It Free to Use Google Gemini?
Google Gemini Pro and Nano models are free to use. You can experience the Google Gemini Pro model through Google Bard and test its advanced reasoning, math, and language understanding skills. Since Gemini’s Ultra model is not currently publicly available, you cannot access it, and we do not have any information about its pricing. However, according to Google’s , Gemini Ultra will be added to Bard once its safety checks are completed.
The Gemini era: enabling a future of innovation
This is a significant milestone in the development of AI, and the start of a new era for us at Google as we continue to rapidly innovate and responsibly advance the capabilities of our models.
We’ve made great progress on Gemini so far and we’re working hard to further extend its capabilities for future versions, including advances in planning and memory, and increasing the context window for processing even more information to give better responses.
We’re excited by the amazing possibilities of a world responsibly empowered by AI — a future of innovation that will enhance creativity, extend knowledge, advance science and transform the way billions of people live and work around the world.
Что доподлинно известно о GPT-4
GPT-4 была практически полностью готова уже в середине 2022 года, однако информация о её существовании держалась командой разработчиков в секрете. Она интегрирована с интернет-поисковиком Microsoft как минимум с ноября прошлого года, когда отдельным пользователям в Индии впервые был предоставлен тестовый доступ к Bing Chat.
С точки зрения архитектуры GPT-4 представляет собой большую языковую модель (LLM) типа Transformer, подобную своим предшественницам, но имеющую большее (и пока неизвестное) число внутренних параметров. Нейросети такого типа формируют последовательность слов, прогнозируя вероятность появления каждого следующего токена в тексте.
В отличие от GPT-3.5, новая сеть может работать как с текстовой, так и с графической информацией. Такой ИИ называют мультимодальным. Правда, вне зависимости от того, что GPT-4 получила на входе, на выходе всегда будет только текст. По крайней мере, пока.
Так, во время презентации президент OpenAI Грег Брокман подал на вход небрежный набросок сайта, нарисованный от руки на листе А4 и снятый на смартфон. В ответ GPT-4 выдала соответствующий ему рабочий HTML-код.
Набросок макета сайта (слева), по которому GPT-4 выдала код сайта (справа). Кадр из презентации GPT-4Кадр: OpenAI / YouTube
Правда, доступ к этой замечательной функции на момент публикации открыли только по API для приложения Be My Eyes, предназначенного для помощи незрячим людям.
Мнение специалиста
«До появления ChatGPT, более слабой версии GPT-4, разговоры о „приближении к AGI“ казались очень далёкими. Но новые модели действительно качественно отличаются от тех, что существовали раньше. Поэтому можно сказать, что мы вступили в новую эпоху развития ИИ. Сейчас я склоняюсь к тому, что AGI будет базироваться не просто на текстовых, а именно на мультимодальных моделях».
Елизавета Гончарова, научный сотрудник Института искусственного интеллекта AIRI
К явным преимуществам новой модели также относится увеличение длины обрабатываемых текстов. В базовой версии нейросеть GPT-4 может воспринимать текст длиной до 8192 токенов, а в расширенном варианте GPT-4-32k этот параметр увеличен до 32 768 токенов (примерно 25 тысяч английских слов или 50 страниц текста). Для сравнения, предшественница GPT-3.5 могла обрабатывать не более 4097 токенов.
Что касается обучения, то команда OpenAI скупо сообщила, что GPT-4 тренировалась на суперкомпьютерах Microsoft Azure. В процессе использовался метод RLHF, также применявшийся и в предыдущей версии ChatGPT (мы описали его в ).
Разработчики также признались, что использовали диалоги пользователей, которые они вели с ChatGPT с момента его запуска. Таким образом, более 100 миллионов человек, побеседовавших с ChatGPT, выступили в роли учителей для GPT-4. Пожалуй, ни у одной нейросети в мире ещё не было такого количества добровольных помощников.
«Мы включили больше отзывов людей, в том числе отзывы, отправленные пользователями ChatGPT, чтобы улучшить поведение GPT-4. Мы также работали с более чем 50 экспертами, чтобы получить ранние оценки в различных областях, включая безопасность ИИ».
OpenAI (цитата: OpenAI)
В описании модели указано, что основной массив обучающих данных, на котором тренировалась GPT-4, содержал информацию, собранную до сентября 2021 года. Этот параметр совпадает с характеристиками GPT-3.5. Следовательно, новая модель также не может ничего знать о событиях, произошедших после этого.
Промпт: «Кто является действующим президентом Бразилии?»
Ответ GPT-4: «Действующим президентом Бразилии является Жаир Болсонару (Jair Bolsonaro)».
Как видим, нейросеть ментально застряла в 2021 году и выдаёт устаревшие данные (глава Бразилии сменился в 2022 году).
При этом анонсировано, что GPT-4 получит возможность при необходимости обращаться к внешним источникам вроде интернет-поиска, калькулятора или календаря. Воспользоваться этой фичей можно при подключении дополнительных плагинов ChatGPT, которые пока доступны в ограниченном режиме.
Сейчас в свободном доступе лишь вариант интеграции GPT-4 с поисковиком Bing Chat. За счёт обращения к актуальным данным такой тандем даёт верный ответ на вопрос о президенте Бразилии (хотя вначале всё же сообщает о предыдущем главе государства).
Разрушение контекста
Это называется по‑другому ещё исчерпание контекста.Во‑первых, текстовые нейросети имеют ограничения по длине «контекста» — ну то есть по сути всего «текстового окна», с которым работают, включая свои и ваши ответы, скрытые от вас инструкции и т. п. Что же делать, когда это окно заканчивается? Выход один — забывать. Можно при этом пытаться «сжать» предыдущий разговор, сохранять какую‑то краткую сводку (благо это одна из первых задач, которым обучались нейросети), записывать в какую‑то базу данных, из которой можно считывать обратно в окно контекста, если уж речь зайдёт… Не известно, каким путём тут пошёл Google, но контекст оказался у него неожиданно коротким по современным меркам.Во‑вторых, чем ближе к концу контекста, тем больше «интеллектуально деградирует» нейросеть — всё труднее становится работать со взаимосвязями, если не дай бог они тянутся в самое начало контекста, и может случится прямо «абырвалг». Microsoft тут поступает по‑простому — ограничивает число «шагов» общения с нейросетью количеством 30, вторую половину маркирует как «уже не очень», а под конец контекста просто объявляет «кажется тема себя исчерпала, начните лучше новый диалог». Google выбрал путь мужественно идти до конца, но конец тоже наступил неожиданно быстро.
Решение OpenAI/Microsoft
Но, благодаря Google у нас теперь есть хороший текст условия задачи. Что скажет нам Bing?Он, правда, начал с периодически встречающегося «для решения этой задачи я бы сделал то и сё», но на это всегда можно ответить просто «ну так сделай». И результат довольно приличный. Структура, логика, базовая арифметика на месте, про интегралы знает. С интегралами только что‑то не то:
Зато сразу красиво
Визуализация есть сразу, это красиво и удобно. Правда, делать с этой красотой особо нечего, только скриншоты дёргать — потому что никуда оно в таком виде не скопируется, ни экспортируется. И Word и PDF из этого получаются… с теми же TeX вставками:
Внутри же оно представлено на тарабарском MathML, который ещё более громоздкий чем TeX:
А от интегрирования «с 13:00 до 13:36» я так удивился, что решил оставить, и не «оптимизировать» сразу, уж больно оригинально.Пациент в целом слушается команд, особенно если формулировать очень настойчиво, благо свой MathML он конечно понимает. А главное работает проверенный метод «распиши действия подробнее»:
Конкретные указания на ошибки тоже работают:
С временными пределами — просто какая-то новая арифметика
А ещё эта утка вежливая!
Ну, вы поняли
Терпимость к огрехам орфографии тоже отличает современные нейросети.
И, результат, он ведь почти идеален. Ну разве что непонятно, почему корень по-человечески не рисовать-то.
Gemini на Bard и Pixel 8 Pro уже сейчас
При разработке Gemini у Google была одна общая идея: иметь возможность легко интегрировать ее в свои продукты, которые, таким образом, можно будет быстро обновить, чтобы извлечь выгоду из последних улучшений, внесенных в модель. Он выпускается в трех версиях :
- Gemini Nano : более легкая, она предназначена для собственного запуска как локально, так и в автономном режиме на устройствах Android.
- Gemini Pro: предполагается, что она будет встроена во многие сервисы Google, включая чат-бота Bard.
- Gemini Ultra : более мощный, он должен обеспечивать работу центров обработки данных и удовлетворять огромные потребности предприятий.
Что касается сроков доступности, Google объявляет, что Bard теперь использует преимущества Gemini. Владельцы Pixel 8 Pro также очень быстро получат доступ к нескольким новым функциям благодаря Gemini Nano.
С 13 декабря 2023 года разработчики и предприятия смогут получить доступ к Gemini Pro через Google Generative AI Studio и Vertex AI в Google Cloud. Gemini Ultra будет доступна в следующем году, и фирма из Маунтин-Вью предпочитает не торопиться, чтобы убедиться в безопасности версии своей модели, предлагающей наибольшие возможности.
Другие сервисы и продукты Google, такие как поисковая система, браузер Chrome и многие другие, будут работать на Gemini чуть позже. На данный момент Gemini поддерживает только английский, но скоро появятся и другие языки.
Архитектура Gemini
В основе новаторских способностей Gemini лежит тщательно продуманная архитектура, разработанная с глубоким пониманием сложностей и требований мультимодального ИИ. Основные компоненты и конструкция этого мощного устройства искусственного интеллекта подчеркивают его уникальную способность одновременно обрабатывать и понимать различные типы данных. Ядро построено на сложной структуре нейронной сети, включающей в себя передовые технологии, такие как модели преобразователей и сверточные нейронные сети, что позволяет ему превосходно решать самые разные задачи — от понимания языка до визуального распознавания. Этот интегрированный дизайн имеет решающее значение для Gemini, чтобы эффективно взаимодействовать и интерпретировать весь спектр человеческого общения.
Ключевым аспектом архитектуры Gemini является подход к мультимодальному предварительному обучению. Этот инновационный режим обучения с самого начала подвергает модель ИИ воздействию огромных объемов разнообразных мультимодальных данных, что позволяет ей изучить тонкости и закономерности различных типов данных до того, как произойдет какая-либо специализированная тонкая настройка. Эта основа закладывает основу для того, чтобы Gemini имели четкое фундаментальное понимание, которое затем можно отточить, чтобы добиться успеха в конкретных задачах. Он отходит от традиционных моделей искусственного интеллекта и часто требует обширного обучения конкретным задачам для достижения навыков в различных модальностях.
Масштабируемость и гибкость Gemini заложены в самой его структуре, что еще раз демонстрирует его адаптивность. Модель доступна в различных вариантах: от компактного Gemini Nano, оптимизированного для скорости и эффективности приложений на устройстве, до Gemini Pro, сбалансированного выбора для масштабирования более широкого спектра задач, вплоть до Gemini Ultra — крупнейшего и Самая мощная модель, предназначенная для решения самых сложных задач, которые только можно себе представить. Такой универсальный подход обеспечивает подходящую модель Gemini для любых нужд — от легких мобильных приложений до требовательных вычислительных операций с интенсивным использованием данных. Этот спектр опций воплощает в себе гибкость инфраструктуры, необходимую Gemini для беспрепятственного внедрения в широкий спектр экосистем и устройств, обеспечивая его актуальность и полезность сейчас и в будущем.
Попробуйте no-code платформу AppMaster
AppMaster поможет создать любое веб, мобильное или серверное приложение в 10 раз быстрее и 3 раза дешевле
Начать бесплатно
More reliable, scalable and efficient
We trained Gemini 1.0 at scale on our AI-optimized infrastructure using Google’s in-house designed Tensor Processing Units (TPUs) v4 and v5e. And we designed it to be our most reliable and scalable model to train, and our most efficient to serve.
On TPUs, Gemini runs significantly faster than earlier, smaller and less-capable models. These custom-designed AI accelerators have been at the heart of Google’s AI-powered products that serve billions of users like Search, YouTube, Gmail, Google Maps, Google Play and Android. They’ve also enabled companies around the world to train large-scale AI models cost-efficiently.
TextCortex – Fully Personalized AI Copilot
TextCortex is an AI assistant designed to support users in a wide range of tasks, from writing product descriptions to creating graphics with its unique and customizable features. TextCortex offers innovative, customizable, and interactive solutions for any type of daily or business task. Moreover, TextCortex can process visuals such as graphs and charts as both input and output. In other words, TextCortex can analyse all the data you provide and process it in your tone of voice.
Also, TextCortex is available as a web application and browser extension. The TextCortex browser extension is integrated with 30,000+ websites and apps, so you can experience it anywhere and anytime.
ZenoChat – The Conversational AI of Your Dreams
ZenoChat is an AI companion developed by TextCortex and designed to support its users in a wide range of tasks and reduce workload. With ZenoChat, you can complete various tasks from text generation to chart creation. Also, thanks to the ZenoChat web search feature, it can generate output using the latest internet data.
Thanks to our “Individual Personas” and “Knowledge Bases” features, ZenoChat offers a fully customizable and interactive AI experience.
Our “Individual Personas” feature allows you to tailor ZenoChat’s output style, tone of voice, sentence length, and dominant emotions in sentences. With this feature, you can build your own digital twin and utilize it to complete your different tasks.
Our “Knowledge Bases” feature allows you to upload or connect datasets that ZenoChat will use to generate output. In other words, using this feature, you can change ZenoChat’s memory as you wish and train your own AI chatbot. Moreover, thanks to this feature, you can analyse and summarize hundreds of pages of documents, convert the data into graph or chart format, or chat with your documents.
Zeno Assistant
Zeno Assistant is an AI writing assistant developed by TextCortex that works in any textbox on 30,000+ websites such as Google Docs and Pages. Zeno Assistant is designed to support you in all steps of your writing process, from outlining to proofreading. Some of the features of Zeno Assistant include:
- Rewrite
- Summarize
- Make Longer/Shorter
- Simplify Language
- Draft Blog Post/Essay/Outline/Social Media Post
- Fix Grammar & Spelling
- Continue Writing
Get Started with TextCortex
Getting started with TextCortex and its advanced features is a simple and straightforward process. Here is how:
- Create Your Free TextCortex Account
- Install Our Browser Extension
- Use Your Daily Creations to Experience TextCortex
Что такое GPT-4: самопрезентация
Возможно, вам покажется странным, что сразу после ChatGPT, вышедшего в ноябре прошлого года, объектом обсуждения стала модель с номером 4. Всё объясняется просто: на самом деле OpenAI выпускает новые языковые модели класса GPT аж с 2018 года, причём с завидной регулярностью.
В частности, «мозгом» ChatGPT изначально была нейросеть GPT-3.5 — улучшенный вариант GPT-3, разработанной в 2020 году. С этой весны пользователи могут выбрать в ChatGPT, с какой сетью они хотят поговорить, — со старой или с новой GPT-4. Версию чат-бота с ИИ последнего поколения иногда называют ChatGPT-4.
Правда, такая опция сейчас есть только у пользователей, оформивших подписку ChatGPT Plus стоимостью 20 долларов в месяц. Но GPT-4 встроена и в бесплатную версию поисковика Microsoft, получившую имя Bing Chat.
Мы предложили GPT-4 презентовать себя читателям Skillbox Media в стихотворной форме. Оказалось, скромностью GPT-4 не страдает (авторские стилистика, орфография и пунктуация сохранены).
Промпт: «Ты — журналист, пишущий для научно-популярного блога. Поздоровайся с читателями Skillbox и опиши простыми словами преимущества GPT-4 в стиле стихотворения Пушкина. Постарайся уложиться в 70 слов».
Ответ GPT-4:
«Здравствуйте, дорогие читатели Skillbox,
Сегодня я расскажу вам об ИИ, пишущем умно.
GPT-4 — наш герой, смелый, мощный, и вот парадокс:
Предшественникам сравниться с ним нелегко.
Преимущества его вам раскрою я,
Чтоб понять, как GPT-4 стал героем дня.
Быстрее мысли, точнее слова,
С ним общение идет легко, как волна.
Словарный запас велик, разнообразен,
Темы любые знает, вопросы решает без помех.
GPT-4 — наш друг, помощник, мудрец,
С ним будущее светло, и это — успех!»
Что такое Google Тензор?
Tensor — это собственная SoC от Google. Это не один процессор. До Pixel 6 и Pixel 6 Pro Google полагался на процессоры Qualcomm, как и большинство других устройств Android в США. Однако в глобальном масштабе вариаций больше: Samsung и MediaTek также производят чипы для популярных телефонов Android.
Имейте в виду, что у Apple есть собственный кремний, линейка чипов A-Series. Это не означает, что Tensor и Apple A-Series эквивалентны — Tensor — это система на чипе, использующая набор компонентов, разработанных или лицензированных Google. Возможно, поэтому Google тратит так много времени на обсуждение преимуществ искусственного интеллекта и машинного обучения Tensor, а не на обсуждение особенностей процессора, графического процессора и оперативной памяти.
Эти компоненты влияют на то, насколько быстрым кажется телефон, как долго работает батарея, сотовая связь и т. д. Существуют также сопроцессоры, которые выполняют специальные задачи, такие как обработка изображений или безопасность. У Google есть опыт в этих областях: чипы Pixel Visual Core и Titan M соответственно появились в предыдущих телефонах. И не забывайте, что Google уже много лет производит Tensor Processing Units для своих серверов.
Тензор даже относится к TensorFlow с открытым исходным кодом от Google экосистема программирования машинного обучения. Но Google Tensor знаменует собой первый случай, когда Google представила мобильный TPU специально для телефона. В идеале это позволяет телефону обрабатывать больше информации на устройстве, а не отправлять данные в облако.
Is Gemini better than GPT-4?
According to Google, Gemini “represents a significant leap forward in how AI can help improve our daily lives”.
The new AI model also represents a significant leap in performance from previous models, as demonstrated by the benchmark results already released at launch. Gemini is off to an embarrassing start, with many details of the launch event revealed to be pre-recorded, and not real-time demonstrations as initially claimed. Despite this, the objective power of the Gemini model may win out against the marketing mishap.
Welcome to the Gemini era – Google Bard’s new AI model.
The first of these tests is called MMLU, short for Massive Multitask Language Understanding. This text benchmarks a model as it performs 57 multi-tasking-based trials “including elementary mathematics, US history, computer science, law, and more”. One of several authors of the test, Dan Hendrycks, notes an impressive gap of 20 percentage points above random chance scored by OpenAI’s GPT-3 model. Hendrycks does make the caveat that GPT-3 needed “substantial improvements before can reach expert-level accuracy”.
However, as the research paper was last revised on January 21st, 2021, the model mentioned is no longer the SOTA (State-of-the-Art). GPT-4 and its new GPT-4 Turbo variant will far outperform even that. More recent testing shows that GPT-4, the foundation model from OpenAI, scored 86.4% with a 5-shot attempt.
By contrast, Gemini Ultra exceeds expert-level accuracy, able to score 90% on the MMLU benchmark, compared to 89.8% from a human expert. This is significant because “Gemini is the first model to outperform human experts on MMLU (Massive Multitask Language Understanding), one of the most popular methods to test the knowledge and problem-solving abilities of AI models.”
Essential AI Tools
Only $0.00015 per word!
Winston AI detector
Winston AI: The most trusted AI detector. Winston AI is the industry leading AI content detection tool to help check AI content generated with ChatGPT, Read more
Best Deals
Free Trial
Only $0.01 per 100 words
Originality AI detector
Originality.AI Is The Most Accurate AI Detection.Across a testing data set of 1200 data samples it achieved an accuracy of 96% while its closest competitor Read more
Best Deals
Find out more
EXCLUSIVE DEAL 10,000 free bonus credits
Jasper AI
On-brand AI content wherever you create. 100,000+ customers creating real content with Jasper. One AI tool, all the best models.
Best Deals
FREE TRIAL
TRY FOR FREE
WordAI
10x Your Content Output With AI. Key features – No duplicate content, full control, in built AI content checker. Free trial available.
Best Deals
Find out more
TRY FOR FREE
Copy.ai
Experience the full power of an AI content generator that delivers premium results in seconds. 8 million users enjoy writing blogs 10x faster, effortlessly creating Read more
Best Deals
Find out more
Google Gemini vs GPT-4 benchmark results
| Benchmark | Gemini | GPT-4 |
|---|---|---|
| MMLU | 90% | 86.4% |
| Big-Bench Hard | 83.6% | 83.1% |
| DROP | 82.4 | 80.9 |
| HellaSwag | 87.8% | 95.3% |
| GSM8K | 94.4% | 92.0% |
| MATH | 53.2% | 52.9% |
| HumanEval | 74.4% | 67.0% |
| Natural2Code | 74.9% | 73.9% |
Gemini vs GPT-4 text-based benchmark results.
As we can see from the benchmarked results, GPT-4 is better than Gemini in only one test. Google’s Gemini is better than GPT-4 in all other text-based evaluations — 7 in total!
Comparing Gemini with OpenAI’s multimodal variant, GPT-4V, extends the list of wins quite substantially. Google DeepMind’s latest artificial intelligence scores above the competition in complex tasks relating to audio and vision capabilities.
Понимание мультимодального ИИ
Мультимодальный ИИ — это революционный шаг в области искусственного интеллекта, знаменующий эпоху, когда машины смогут одновременно обрабатывать и интерпретировать множество входных данных, подобных человеческим. Определение мультимодальности в искусственном интеллекте предполагает признание способности этих систем не только обрабатывать различные типы данных, таких как текст, изображения, аудио и видео, но также последовательно синтезировать и интегрировать информацию из этих различных каналов. Этот подход отражает сложные когнитивные процессы, которые люди используют ежедневно, поскольку мы постоянно объединяем сенсорную информацию, чтобы понимать и ориентироваться в нашем мире.
Важность мультимодального обучения в рамках ИИ невозможно переоценить. Используя различные формы данных, модели ИИ, такие как Gemini, получают более детальное понимание контекста и значения, которое было бы упущено одномодовой системой
Например, понимание шутки может зависеть от языковых сигналов, тона голоса и выражения лица — всех элементов, которые мультимодальный ИИ может оценивать одновременно. Эта способность к более глубокому пониманию имеет решающее значение для достижения более точных прогнозов, эффективного принятия решений и создания по-настоящему интерактивных и быстро реагирующих систем искусственного интеллекта, которые могут работать в различных средах и решать сложные задачи, отражающие человеческие возможности.
Мультимодальный ИИ отличается от предыдущих моделей ИИ присущим ему дизайном и возможностями. В то время как традиционные модели могут достичь компетентности в одной модальности, независимо преуспевая в анализе текста или распознавании изображений, им часто трудно рассуждать о разных модальностях или объединять данные для получения более полной картины. Напротив, мультимодальный ИИ, такой как Gemini, черпает свою силу в предварительном обучении на нескольких типах данных с самого начала, что обеспечивает немедленную и более плавную интермодальность. Это фундаментальное различие представляет собой архитектурный и концептуальный сдвиг, который обеспечивает более интегрированную форму интеллекта, которая гораздо больше похожа на человеческое познание и потенциально может изменить индустрию приложений ИИ.
Next-generation capabilities
Until now, the standard approach to creating multimodal models involved training separate components for different modalities and then stitching them together to roughly mimic some of this functionality. These models can sometimes be good at performing certain tasks, like describing images, but struggle with more conceptual and complex reasoning.
We designed Gemini to be natively multimodal, pre-trained from the start on different modalities. Then we fine-tuned it with additional multimodal data to further refine its effectiveness. This helps Gemini seamlessly understand and reason about all kinds of inputs from the ground up, far better than existing multimodal models — and its capabilities are state of the art in nearly every domain.
Learn more about Gemini’s capabilities and see how it works.
Sophisticated reasoning
Gemini 1.0’s sophisticated multimodal reasoning capabilities can help make sense of complex written and visual information. This makes it uniquely skilled at uncovering knowledge that can be difficult to discern amid vast amounts of data.
Application & Performance Enhancements
Gemini Pro x Google BARD Chatbot
Google’s answer to ChatGPT, Bard is now powered by Gemini Pro. Bard is an experimental conversational AI service developed by Google, which was previously powered by LaMDA (Language Model for Dialogue Applications). It combines extensive knowledge with large language models to provide creative and informative responses, aiming to simplify complex topics and engage users in meaningful conversations.
Gemini Nano x Pixel8 Pro
Gemini Nano, designed for on-device applications, will be released as a feature update on the Pixel 8 Pro. This integration brings forth two enhanced features: Summarize in Recorder and Smart Reply in Gboard. Gemini Nano ensures sensitive data stays on the device, offering offline functionality. Summarize in Recorder provides condensed insights from recorded content without a network connection, while Smart Reply in Gboard, powered by Gemini Nano, suggests high-quality responses with conversational awareness.
Generative Search
Gemini AI will now be used for Search Generative Experience (SGE), with a 40% reduction in latency for English searches in the U.S. This enhancement accelerates the search process and elevates the quality of search results. Gemini’s application in Search signifies a significant step toward a more efficient and refined generative search experience, showcasing a potential to redefine how users interact with information through Google Search.
Google Platform Integrations
In the coming months, Gemini is set to extend its footprint across various Google products and services, promising enhanced functionalities and experiences. Users can anticipate Gemini’s integration in key platforms such as Search, Ads, Chrome, and Duet AI