Google Geminiとは何ですか？ GoogleのChatGptのライバルについて知る必要があるすべて

Googleは最近、新しい生成AIモデルであるGeminiをリリースしました。 Google Researchのメンバーを含むGoogleのさまざまなチームによる共同の取り組みから生じます。 Googleがこれまでに開発した最も有能で汎用的なAIと呼んでいるモデルは、マルチモーダルになるように設計されています。これは、ジェミニがテキスト、オーディオ、画像、ビデオ、コードなどのさまざまなデータ型を理解できることを意味します。 この記事の残りについては、説明します。

geminiとは？

geminiのバージョンは何ですか？

どのようにしてジェミニにアクセスできますか？
geminiベンチマークは
• に探索されました
gemini vs. gpt-4
• Gemini
の使用ケース
• Google Geminiは何ですか？
• 2023年12月6日、Google DeepmindはGemini 1.0を発表しました。リリースされると、Googleはそれを最も高度な大規模な言語モデル（LLMS）として説明したため、同じ年の5月にデビューした経路Langaugeモデル（Palm 2）に取って代わりました。
ジェミニは、テキスト、画像、ビデオ、オーディオを理解できるマルチモーダルLLMのファミリーを定義しています。また、数学と物理学で複雑なタスクを実行できると言われており、いくつかのプログラミング言語で高品質のコードを生成できると言われています。

楽しい事実：Googleの共同設立者であるSergey Brinは、Geminiモデルの貢献者の1人として称されています。

最近まで、マルチモーダルモデルを開発するための標準的な手順は、さまざまなモダリティの個々のコンポーネントをトレーニングし、それらをつなぎ合わせて機能の一部を模倣して構成されていました。このようなモデルは、画像の説明などの特定のタスクの実行に時々優れていますが、より洗練された複雑な推論に問題があります。

ジェミニは、ネイティブにマルチモーダルになるように設計されています。したがって、それは最初からいくつかのモダリティで事前に訓練されていました。その有効性をさらに改善するために、Googleは追加のマルチモーダルデータで微調整しました。 GoogleおよびAlphabetのCEOであるSundar PichaiとGoogle DeepmindのCEO兼共同設立であるDemis Hassabisによると、Geminiは、ゼロからの幅広い入力についての理解と推論において、既存のマルチモーダルモデルよりもかなり能力があります。彼らはまた、ジェミニの能力は「ほぼすべてのドメインの最先端」であると述べています。

Google Geminiキー機能

Geminiモデルの主要な機能には次のものが含まれます 1。テキスト、画像、オーディオ、およびその他の理解を理解します マルチモーダルAIは、より高いパフォーマンスを実現するために異なるデータ型を複数のアルゴリズムと統合する新しいAIパラダイムを獲得する新しいAIパラダイムです。 Geminiはこのパラダイムを活用します。つまり、さまざまなデータ型とうまく統合されています。画像、オーディオ、テキスト、その他のデータ型を入力して、より自然なAIの相互作用をもたらすことができます。

2。信頼性、スケーラビリティ、および効率

GeminiはGoogleのTPUV5チップを活用しているため、GPT-4よりも5倍強力になっていると伝えられています。処理をより高速にすると、Geminiは複雑なタスクに比較的簡単に取り組むことができ、複数のリクエストを同時に処理できます。

3。洗練された推論

ジェミニは、テキストとコードの膨大なデータセットで訓練されました。これにより、モデルが最新の情報にアクセスし、クエリに対して正確で信頼できる応答を提供できるようになります。 Googleによると、このモデルは、さまざまなインテリジェンステスト（MMLUベンチマークなど）でOpenaiのGPT-4および「専門家レベル」の人間を上回ります。

4。 Advanced Coding

gemini 1.0は、Python、Java、C、Goなど、最も広く使用されているプログラミング言語で高品質のコードを理解、説明、生成できます。これにより、グローバルにコーディングするための主要な基礎モデルの1つになります。

このモデルは、コーディングタスクのパフォーマンスを評価するための高度に想定されている業界標準であるHumanvalを含む、いくつかのコーディングベンチマークにも優れています。また、Webからの情報の代わりに著者生成コードを活用するGoogleの内部的な保有データセットでもうまく機能しました。

5。責任と安全

Geminiのマルチモーダル機能を説明するために、GoogleのAI原則とポリシーに新しい保護が追加されました。 Googleは、「Geminiには、バイアスや毒性を含め、これまでのGoogle AIモデルの最も包括的な安全性評価があります。」彼らはまた、「サイバー攻撃、説得、自律性などの潜在的なリスク分野の新しい研究を実施し、Geminiの展開に先立って重要な安全性の問題を特定するために、Google Researchのクラス最高の敵対的テスト技術を適用した」と述べました。

geminiのバージョンは何ですか？

Googleは、LamdaとPalm 2の後継者であるGeminiは、「これまでで最も柔軟なモデルであり、データセンターからモバイルデバイスまであらゆるものを効率的に実行できる」と言います。彼らはまた、ジェミニの最先端の機能により、開発者とビジネスクライアントがAIを構築および拡大する方法を改善すると考えています。

ジェミニの最初のバージョン、当然のことながらジェミニ1.0という名前は、3つの異なるサイズでリリースされました。

• gemini nano - ジェミニナノは、外部サーバーに接続せずに効率的なAI処理を必要とするデバイス上のタスクの最も効率的なモデルです。言い換えれば、スマートフォン、特にGoogle Pixel 8で実行するように設計されています。
• gemini pro - gemini proは、さまざまなタスクにわたってスケーリングするための最適なモデルです。 Googleの最新のAIチャットボットであるBardをパワーバードするように設計されています。したがって、複雑なクエリを理解し、迅速に応答できます
gemini ultra
• - ジェミニウルトラは、複雑なタスクの最大かつ最も有能なモデルであり、大規模な言語モデル（LLM）の研究と開発のための32の一般的に使用されているベンチマークのうち30を超える現在の最先端の結果を超えています。 どのようにしてジェミニにアクセスできますか？

2023年12月13日以来、開発者とエンタープライズの顧客は、Google AI StudioまたはGoogle Cloud Vertex AIのGeminiのAPIを介してGemini Proにアクセスすることができました。 

Google AI Studioは、開発者が生成モデルをプロトタイプに使用し、APIキーを使用してアプリケーションを簡単に起動できるように使用できる自由に利用可能なブラウザベースのIDEです。一方、Google Cloud Vertexは、生成AIの構築と使用に必要なすべてのツールを提供する完全に管理されたAIプラットフォームです。 Googleによると、「Vertex AIは、エンタープライズセキュリティ、安全性、プライバシー、データガバナンス、コンプライアンスのための追加のGoogleクラウド機能からの完全なデータ制御と利点を備えたGeminiのカスタマイズを許可します。」

Android 14を備えた新しいシステム機能、Android Developersは、Pixel 8 Pro Devicesから始まるAndroid開発者を介して、デバイス上のタスクに最も効率的なモデルであるGemini Nanoで構築できます。

geminiベンチマークは

に探索されました

ジェミニモデルは、リリース前に広範なタスクにわたってパフォーマンスを評価するために広範なテストを受けました。 Googleは、Gemini Ultra Modelが、大規模な言語モデル（LLM）の研究と開発のための32の一般的に使用されている学術ベンチマークのうち30の既存の最先端の結果を上回ると言います。これらのタスクは、自然像、オーディオ、ビデオの理解から数学的な推論に及びます。

Geminiの紹介ブログ投稿で、GoogleはGemini Ultraが90.0％のスコアで大規模なマルチタスク言語理解（MMLU）で人間の専門家を上回る史上初のモデルであると主張しています。 MMLUには、問題を解決する能力と世界の一般的な理解を評価するために、数学、物理学、歴史、法律、医学、倫理を含む57の異なる主題が組み込まれていることに注意してください。

MMLUへの新しいMMLUベンチマークメソッドにより、Geminiは、挑戦的な質問に対応する前に、その推論力を使用してより徹底的に審議することにより、その第一印象を単に活用するだけでなく、大幅な改善を行うことができます。

ジェミニがテキストタスクでどのように実行したかは次のとおりです

調査結果は、ジェミニがテキストやコーディングを含む幅広いベンチマークで最先端のパフォーマンスを上回っていることを明らかにしています。 [ソース]

ジェミニウルトラモデルは、59.4％のスコアで、新しい大規模なマルチディシプラインマルチモーダル理解（MMMU）ベンチマークで最先端を達成しました。この評価は、意図的な推論を必要とするさまざまなドメインにわたるマルチモーダルタスクで構成されています。

Googleは言った、「私たちがテストした画像ベンチマークで、Gemini Ultraは、画像からテキストを抽出する光学文字認識（OCR）システムからの支援なしで、以前の最先端モデルよりも優れていました。」

調査結果は、ジェミニが幅広いマルチモーダルベンチマークで最先端のパフォーマンスを上回っていることを明らかにしています。 [ソース]

Geminiによって設定されたベンチマークは、モデルの生来のマルチモダリティを示し、より洗練された推論の能力の初期の証拠を示しています。 gemini vs. gpt-4

次に発生する明らかな質問は、「ジェミニはGPT-4とどのように比較されますか？」

です。

両方のモデルには同様の機能セットがあり、テキスト、画像、ビデオ、オーディオ、およびコードデータと対話して解釈できるため、ユーザーはさまざまなタスクに適用できます。 両方のツールのユーザーには、ファクトチェックするオプションがありますが、この機能を提供する方法は異なります。 OpenaiのGPT-4が主張するソースリンクを提供する場合、GeminiはユーザーがGoogle検索を実行してボタンをクリックして応答を確認できます。

追加の拡張機能で両方のモデルを増強することもできますが、執筆時点では、GoogleのGeminiモデルははるかに制限されています。 たとえば、

フライト、マップ、YouTube、Geminiとのワークスペースアプリケーションの範囲などのGoogleツールを利用することができます。対照的に、OpenAIのGPT-4で利用できるプラグインと拡張機能のはるかに大きく選択されており、そのほとんどはサードパーティによって作成されています。 GPT-4では、オンザフライ画像作成も可能です。 Geminiはそのような機能が可能になるように設計されていますが、執筆時点ではできません。 一方、ジェミニの応答時間はGPT-4の応答時間よりも速く、プラットフォーム上のユーザーの量が膨大な量のために遅くなったり、完全に中断することがあります。 Gemini

の使用ケース

GoogleのGeminiモデルは、テキスト、オーディオ、画像、ビデオの理解など、いくつかのモダリティでさまざまなタスクを実行できます。 Geminiのマルチモーダルの性質により、さまざまなモダリティを組み合わせて出力を理解および生成することも可能です。

geminiのユースケースの例は次のとおりです

テキスト要約

Geminiモデルは、さまざまなデータ型からコンテンツを要約できます。 Gemini：抽象的なテキスト要約における文レベルの要約スタイルを制御するタイトルの研究論文によると、Geminiモデルは「書き換えと発電機をそれぞれ統合して、それぞれテクニックを書き直し、抽象化するテクニックを模倣します。」

すなわち、Geminiは、特定のドキュメント文を書き換えるか、概要の文を完全にゼロから生成するかどうかを適応的に選択します。実験の結果は、ジェミニが使用したアプローチが3つのベンチマークデータセットで純粋な抽象的で書き換えたベースラインを上回り、wikihowで最良の結果を達成したことを明らかにしました。

テキスト生成

Geminiは、ユーザープロンプトに応じてテキストベースの入力を生成できます。このテキストは、Q＆Aスタイルのチャットボットインターフェイスによっても駆動できます。したがって、geminiを展開して顧客の問い合わせを処理し、自然でありながら魅力的な方法で支援を提供します。これにより、人間のエージェントの責任を解放して、複雑なタスクにもっと適用し、顧客満足度を向上させることができます。 また、小説を共同執筆したり、さまざまなスタイルで詩を書いたり、映画や演劇のスクリプトを生成するなど、創造的な執筆にも使用される場合があります。これにより、創造的な作家の生産性が大幅に向上し、作家のブロックによって引き起こされる緊張を減らすことができます。

テキストの翻訳とオーディオ処理

幅広い多言語機能により、ジェミニモデルは100以上の異なる言語を理解して翻訳することができます。 Googleによると、Geminiは、自動音声認識（ASR）や自動音声翻訳など、「さまざまなマルチモーダルベンチマークでGPT-4Vの最先端のパフォーマンスをチャットします。

画像とビデオ処理

ジェミニは画像を理解して解釈することができ、画像のキャプションと視覚的なQ＆Aユースケースに適しています。モデルは、外部OCRツールを必要とせずに、図、図、チャートなどの複雑なビジュアルを解析することもできます。

コード分析と生成

開発者は、Geminiを使用して複雑なコーディングタスクを解決し、コードをデバッグできます。このモデルは、Python、Java、C、Goなど、最も使用されているプログラミング言語で理解、説明、生成することができます。

結論

Googleのマルチモーダル大手言語モデル（LLMS）の新しいセット、GeminiはLamdaとPalm 2の後継者です。ジェミニは、最も人気のあるプログラミング言語の多くで高品質のコードを生成することもできます。

このモデルは、さまざまなタスクで最先端の機能を達成しており、Googleの多くは、AIが日常生活を改善するのに役立つ方法に大きな跳躍を表していると考えています。

次のリソースで学習を続けます。

• llamaindex：LLMSに個人データの追加
• 今日試すことができるトップ10のchatgptの代替品
• chatgptの紹介

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