To dość długi artykuł – ale prezentuje absolutnie WSZYSTKO co musisz wiedzieć o Gemini 1.5 Pro!
Powstał w oparciu o oficjalną dokumentację Gemini 1.5 Pro – dostępna na stronie Google pod tym linkiem.
Google DeepMind przedstawiło Gemini 1.5 Pro, model językowy przełamujący znane nam bariery wydajności. W chwili premiery to najbardziej wydajny model językowy, zdolnym do analizowania i wyciągania wniosków z zestawów danych na niespotykaną dotąd skalę.
W artykule naukowym opublikowanym przez Google, 1.5 Pro wprost gromi GPT-4!
Potęga zrozumienia długiego kontekstu
Tym, co czyni Gemini 1.5 Pro niezwykłym, jest zdolność do uzyskiwania dostępu, przetwarzania i przywoływania informacji z okien kontekstowych zawierających do 10 milionów tokenów.
W porównaniu do wcześniejszych modeli, Gemini 1.5 Pro zapewnia większą precyzję i głębsze zrozumienie. Przekłada się to na dokładniejsze i bardziej wiarygodne odpowiedzi na złożone pytania, ustanawiając nowy standard w zakresie responsywności sztucznej inteligencji.
Niezrównana wszechstronność w prawdziwym świecie
Gemini 1.5 Pro wyróżnia się nie tylko dużą ilością tekstu. Konsekwentnie przewyższa poprzednie wersje, takie jak Gemini 1.0 Pro, w zadaniach tekstowych i wyróżnia się również w analizie wizualnej i dźwiękowej.
Już wkrótce – ale nie dla wszystkich
Choć początkowa dostępność jest ograniczona, Google DeepMind ogłosił plany publicznego wydania Gemini 1.5 Pro. Początkowa wersja będzie obsługiwać okno kontekstowe zawierające 128 000 tokenów. Wraz ze wzrostem możliwości przetwarzania większej ilości informacji rosną również koszty, szczególnie na najwyższym poziomie 1 miliona tokenów.
Wydajność i moc, i jeszcze więcej w przyszłości
Warto zauważyć, że nawet ta wersja może wkrótce zostać wyprzedzona przez będący w fazie rozwoju Gemini 1.5 Ultra!
Innowacje architektoniczne
Za rozwojem Gemini 1.5 Pro stoi mieszanka ekspertów połączoną z optymalizacją infrastruktury. Razem powodują one znaczny wzrost umiejętności posługiwania się długim kontekstem, sprawności rozumowania i ogólnej wydajności. Co ciekawe, architektura ta odbiega od “Mamba” omówionej wcześniej przez badaczy Google DeepMind.
Szybszy rozwój poprzez usprawnienie
Główną zaletą Gemini 1.5 Pro są zmniejszone wymagania obliczeniowe w porównaniu z modelem 1.0 Ultra. To zmniejszenie wymaganej mocy obliczeniowej ma nie tylko konsekwencje kosztowe, ale także umożliwia szybkie cykle rozwoju i udoskonalania modelu.
Strategiczny moment?
Dzięki dwumiesięcznemu bezpłatnemu okresowi próbnemu Gemini Advance oferowanemu obecnie przez Google niektórzy obserwatorzy branży postrzegają go jako pomost, do premiery jeszcze potężniejszego Gemini 1.5 Pro.
Precyzja ma znaczenie: igła w stogu siana
Wśród wyjątkowych możliwości Gemini 1.5 Pro jest precyzja „igły w stogu siana”. W przypadku zadania polegającego na znalezieniu określonych szczegółów w rozległych zbiorach danych tekstowych, wideo lub audio dokładność modelu jest niezmiennie zadziwiająca. Co najważniejsze, Gemini 1.5 Pro demonstruje tę wyższość nawet wtedy, gdy konkurencyjne modele mają dostęp do zewnętrznych narzędzi wyszukiwania w celu usprawnienia wyszukiwania.
Gemini ugruntował swoją pozycję głównego gracza wśród modeli językowych. Oferuje znaczącą przewagę w zakresie rozumowania długokontekstowego, czyli możliwości rozumienia i wyciągania wniosków z dużych ilości informacji. Co najważniejsze, Gemini 1.5 Pro osiąga to bez poświęcania wydajności w przypadku innych istotnych zadań.
Konsekwentnie przewyższa Gemini 1.0 Pro w testach tekstowych i często robi to samo w kategoriach obrazu i dźwięku. Co więcej, jego możliwości obsługi tekstu dorównują nawet chwalonemu Gemini 1.0 Ultra. Chociaż DeepMind prawdopodobnie posiada jeszcze potężniejsze modele w fazie opracowywania, publicznie Gemini 1.5 Pro zajmuje imponującą pozycję na najwyższym poziomie dzięki wszechstronnej wydajności.
Uczciwa ocena: mocne strony i ograniczenia
Benchmarki w artykule badawczym Google potwierdzają niezwykłe możliwości. Chociaż subtelne różnice w sposobie formułowania podpowiedzi mogą czasami wpływać na wyniki, jasne jest, że zaprezentowana przewaga wydajności jest autentyczna. Co ważne, chociaż model ten wyróżnia się zrozumieniem długiego kontekstu, nie jest innowacją zmieniającą paradygmat branży.
Praktyczna demonstracja: analiza wideo
Google zademonstrował możliwości Gemini 1.5 Pro, analizując pełne 44-minutowe wideo. Podczas analizy model był w stanie zidentyfikować określone sceny i szczegóły wizualne z imponującą dokładnością, co dodatkowo podkreśliło jego potencjał w zadaniach multimedialnych. Gemini stanowi znaczący krok naprzód w sposobie, w jaki modele językowe rozumieją treści multimedialne. Jego zdolność do prawidłowego dopasowywania scen z filmów do prostych szkiców narysowanych przez użytkowników ilustruje płynne przejście między reprezentacjami wizualnymi i tekstowymi.
To osiągnięcie ma poważne konsekwencje dla platform takich jak YouTube, których właścicielem jest Google, i sugeruje przyszłość, w której użytkownicy będą mogli identyfikować momenty i uzyskiwać natychmiastowe podsumowania bezpośrednio z przesłanych filmów.
Podstawy architektoniczne i innowacje
Eksperci spekulują, że Gemini 1.5 Pro prawdopodobnie opiera się na najnowocześniejszych architekturach „Mixture of Experts” (MoE). Niedawna praca opublikowana przez Janga i in. wydaje się szczególnie istotny, ponieważ wykazał wysoką dokładność wyszukiwania przy użyciu koncepcji MoE. Co ciekawe, tweet jednego z twórców Gemini 1.5 Pro podkreśla szybkość, z jaką zespół szybko wprowadził ogromne usprawnienia w obsłudze kontekstu, co ilustruje rosnące tempo badań.
Choć czerpie z zewnętrznych źródeł danych, jasne jest, że Google DeepMind dysponuje wewnętrzną wiedzą specjalistyczną z zakresu chociażby środowiska. Gemini 1.5 Pro prawdopodobnie zawiera określone udoskonalenia i optymalizacje wydajności charakterystyczne dla infrastruktury Google.
Moc, tajemnica i nuta rywalizacji
Punktowe podejście Google DeepMind do danych treningowych i mocy obliczeniowej Gemini 1.5 Pro dodaje atmosfery do i tak już imponujących możliwości. Chociaż zanosi się na ogromne zbiory danych i moc obliczeniową, szczegóły pozostają na razie tajemnicą.
Przełamywanie barier: nauka z ludzką szybkością
Gemini 1.5 Pro zadziwił badaczy opanowaniem nieznanego wcześniej, niszowego języka (Cang) na równi z ludzkim. To osiągnięcie w zakresie uczenia się zerowego pokazuje, że modele językowe mogą zbliżać się do zdolności adaptacyjnych i szybkości charakterystycznych dla ludzkiego zrozumienia.
Puzzle wydajnościowe z długim kontekstem
W oderwaniu od poprzednich modeli dokładność Gemini 1.5 Pro w przypadku analizy kodu i złożonych dokumentów poprawia się tylko wraz ze wzrostem ilości uwzględnianych informacji.
Wykazuje niezrównaną umiejętność identyfikowania odpowiednich wzorców w milionach punktów danych. Co jeszcze ciekawsze, badacze zaobserwowali tajemniczy spadek wydajności w okolicach kontekstu 5–10 milionów tokenów, po którym nastąpił zaskakujący wzrost – prawdopodobnie sugerujący dziwactwa w zbiorach danych lub niewykorzystany potencjał na jeszcze większą skalę.
Oko za oko – odpowiedź OpenAI
Szybkie wydanie Sory OpenAI po ogłoszeniu Gemini 1.5 Pro wskazuje na jawny wyścig zbrojeń. O Sorze przeczytacie na naszym blogu!
DeepMind nie boi się wykorzystywać supermocy Gemini 1.5 Pro, jednocześnie subtelnie naśmiewając się z rywali. Ich nacisk na limit pamięci GPT-4 Turbo wynoszący 128 000 tokenów jest wręcz bezczelnym przypomnieniem o znacznie dłuższej pamięci ich modelu.
Nie tylko mistrz pamięci
Google o dziwo chętnie przyznaje, że Gemini 1.5 Pro napotyka trudności, gdy ma za zadanie znaleźć sporą liczbę celów na raz. Twierdzą również, że znalezienie faktów nie jest równoznaczne z ich pełnym zrozumieniem. Jednakże, Gemini to mistrz liniowych zadań.
Bez wysiłku lokalizując odpowiedni kod, wyjaśniając zasady animacji i dodając interaktywne elementy interfejsu użytkownika, model ten ujawnia płynność kodu, która sprawia, że wielu programistów czuje się nieco niepewnie.
Opanowanie multimediów
Google pokazuje, że Gemini przoduje nie tylko w kodzie, ale zawstydza konkurencję także w innych obszarach. Transkrybuje dźwięk z większą dokładnością niż popularny model Whisper. Google naprawdę może decydować o przyszłych narzędziach opartych na AI!
Najnowsze dziecko DeepMind w dalszym ciągu podnosi poprzeczkę w zakresie modeli językowych, ale nawet Gemini 1.5 Pro udowadnia, że przypomnienie informacji nie gwarantuje ich całkowitego zrozumienia. Podkreśla to ciągłą złożoność nauki natury świata, której podejmują się systemy AI.
Dziwna bezkompromisowość
Zaskakującym aspektem Gemini 1.5 Pro jest brak wyraźnych kompromisów. W testach obejmujących szereg zadań przewyższał swojego poprzednika, Gemini 1.0 Pro, praktycznie w każdej kategorii. Rodzi to intrygujące pytania o to, czy w najnowszej architekturze w znacznym stopniu przełamano granice ulepszeń w jednym obszarze kosztem innego.
Kiedy testy porównawcze są błędne
Dodając do złożonego obrazu obecnej sytuacji, wydaje się, że niektóre standardowe testy językowe nie uwzględniają błędów nieodłącznie związanych z samymi zbiorami danych.
Doprowadziło to do niesprawiedliwej oceny Gemini 1.5 Pro. Google podkreśla potrzebę ponownej oceny sposobu, w jaki oceniamy modele językowe i położenia większego nacisku na ludzkie ocenianie – nawet w obszarach, w których sztuczna inteligencja wydaje się wyjątkowo utalentowana.
Miejsce na poprawę: obrazy i nie tylko
Chociaż Gemini 1.5 Pro jest bardzo zaawansowany, wykazuje pewną słabość w przypadku zadań związanych z optycznym rozpoznawaniem znaków (OCR). Zapewne przyszła integracja z usługami Google Cloud Vision usunie tę niedociągnięcie. W połączeniu z innymi trwającymi pracami, wskazuje to na potencjał przekształceniowy – szczególnie w analizie multimediów i wyszukiwaniu na platformach takich jak YouTube.
Potencjalne problemy
Wśród opinii publicznej ekscytacja miesza się z dozą ostrożności. Model ten może pochwalić się niezaprzeczalnymi mocnymi stronami, ale ujawnia pewne wyraźne obszary, w których konieczna jest interwencja.
Niespodziewaną wadą jest zaskakująco duża skłonność do odmawiania odpowiedzi nawet na pozornie przyziemnego pytania. Podobnie jak jego konwersacyjny odpowiednik ChatGPT, może wpaść w pułapkę zwracania danych treningowych, jeśli otrzyma określone, powtarzające się podpowiedzi.
Google zapewne rozpoznaje tę lukę i będzie ją usuwać, aby zapobiec nadużyciom i rozpowszechnianiu fałszywych lub wprowadzających w błąd informacji.
Google: and still… mistrz kreatywnego tekstu
Wydajność Google w zakresie kreatywnego pisania pozostaje wręcz niezrównana. Ponieważ wersja 1.0 Ultra przewyższa nawet GPT-4 w generowaniu realistycznej prozy, włączając elementy humoru i strukturę narracji, osoby korzystające z modeli językowych do tworzenia treści powinny zwracać uwagę na ofertę Google.
Patrząc w przyszłość: czekają wykładnicze zmiany
Zarówno dla entuzjastów sztucznej inteligencji, jak i zainteresowanych obywateli, przesłanie zespołu DeepMind jest jasne. Przed nami szybki, wręcz wykładniczy wzrost. Niezależnie od tego, czy wierzysz, że ta ewolucja oferuje nieograniczone możliwości, czy też powód do ostrożności, bycie na bieżąco i świadomość tych zmian jest niezbędna, gdy wkraczamy w przyszłość nasyconą sztuczną inteligencją.
2 Comments
Pingback: Google uruchamia aplikację Gemini dla iOS na całym świecie - beAIware.pl
Pingback: Meta prezentuje Llama 3.3 70B - krok w kierunku rozwoju generatywnej AI - beAIware.pl