Gemini

Introdução à IA Gemini

O modelo de IA mais avançado do Google

Gemini é o maior e mais capaz modelo de IA do Google, representando um grande salto em inteligência artificial. Desenvolvido pelo Google DeepMind, o Gemini foi criado para ser multimodal, o que significa que ele pode processar e gerar texto, imagens, áudio, vídeo e código perfeitamente. Ele tem desempenho de última geração em vários benchmarks de IA e foi projetado para alimentar uma ampla gama de aplicativos, de sistemas de IA de nível empresarial a dispositivos móveis.

Em uma declaração, Sundar Pichai, CEO do Google e da Alphabet, enfatizou a importância da Gemini:

«Toda mudança tecnológica é uma oportunidade para avançar a descoberta científica, acelerar o progresso humano e melhorar vidas. Acredito que a transição que estamos vendo agora com a IA será a mais profunda em nossas vidas, muito maior do que a mudança para o celular ou para a web antes dela.»

A Família Modelo Gemini

Gemini é um sistema de IA flexível e escalável que vem em várias versões otimizadas para diferentes casos de uso:

• Gemini Ultra — O modelo mais poderoso, projetado para raciocínio complexo, resolução profunda de problemas e tarefas de IA multimodais.
• Gemini Pro — Um modelo de IA equilibrado para escalar em diversos aplicativos, incluindo pesquisa, chatbots e ferramentas empresariais.
• Gemini Nano — Uma versão leve otimizada para IA no dispositivo, rodando com eficiência em smartphones e dispositivos de ponta.

Executando em Data Centers e Dispositivos Móveis

Uma das maiores vantagens do Gemini é sua eficiência em diferentes plataformas:

• Computação empresarial e em nuvem — O Gemini é treinado nas unidades de processamento de tensor (TPUs) v4 e v5e personalizadas do Google, o que o torna altamente otimizado para o Google Cloud e aplicativos empresariais baseados em IA.
• IA móvel — O Pixel 8 Pro é o primeiro smartphone projetado para executar o Gemini Nano, que oferece recursos como Resumir no aplicativo Gravador e Resposta Inteligente no Gboard.
• Personalização de IA com Vertex AI — Os desenvolvedores podem ajustar os modelos Gemini com os recursos de segurança, conformidade e privacidade de dados do Google Cloud para aplicativos de IA personalizados.

O futuro da IA com Gemini

O lançamento do Gemini marca o início de uma nova era em inovação de IA para o Google. Com melhorias contínuas em raciocínio, segurança e processamento multimodal, o Gemini está pronto para impulsionar as ferramentas de IA de próxima geração do Google, incluindo o Bard Advanced e aplicativos de IA de nível empresarial.

Versões do modelo Gemini e API

Visão geral das versões do modelo Gemini

Os modelos Gemini AI do Google evoluíram por meio de múltiplas iterações, cada uma introduzindo capacidades e otimizações aprimoradas para diferentes casos de uso. Abaixo estão as principais versões do modelo Gemini:

Gêmeos 1.0

• Lançado como o primeiro modelo de IA multimodal do Google com compreensão de texto, imagem e código.
• Otimizado para processamento de linguagem natural (PLN), geração de conteúdo e assistência de codificação.
• O Gemini 1.0 Pro era o modelo principal disponível no lançamento, mas foi descontinuado em 15 de fevereiro de 2025.

Gêmeos 1.5

• Introduziu melhorias significativas em velocidade, eficiência e duração do contexto.
• Gemini 1.5 Pro: Um modelo multimodal de médio porte, otimizado para raciocínio e tarefas de contexto estendido.
• Gemini 1.5 Flash: Um modelo leve e de alta velocidade, projetado para aplicações de baixa latência, mantendo recursos multimodais.

Gêmeos 2.0

• O modelo Gemini mais avançado, oferecendo janela de contexto de token de 1 milhão para geração aprimorada de formato longo.
• Gemini 2.0 Flash-Lite: Uma versão otimizada para eficiência de custos e aplicativos de baixa latência.
• Foca em interações de IA em tempo real, uso de ferramentas nativas e geração multimodal (processamento de texto, áudio, imagem e vídeo).

Especificando e usando versões do modelo Gemini no código

Ao integrar modelos Gemini, os desenvolvedores podem especificar versões diferentes com base nas necessidades de estabilidade e funcionalidade. Abaixo estão as opções comuns de versionamento de modelos:

• Versão mais recente: gemini-1.0-pro-latestSempre aponta para a versão mais recente do Gemini 1.0 Pro.
• Sempre aponta para a versão mais recente do Gemini 1.0 Pro.
• Versão estável: gemini-1.0-proRefere-se à versão mais recente do modelo estável.
• Refere-se à versão mais recente do modelo estável.
• Versão de lançamento específica: gemini-1.0-pro-001Uma atualização específica dentro de uma versão do Gemini.
• Uma atualização específica dentro de uma versão Gemini.
• Versão experimental: gemini-exp-1121Usado para testar novas variações de modelos experimentais.
• Usado para testar novas variações de modelos experimentais.

API Gemini e seu papel no desenvolvimento de IA

O Google fornece a API Gemini para permitir que os desenvolvedores integrem e acessem modelos Gemini AI em seus aplicativos. As principais funcionalidades incluem:

• Recursos de IA multimodal: suporta geração de texto, imagem, áudio e vídeo.
• Recursos fáceis de usar para desenvolvedores: integra-se facilmente com o Google Cloud, Firebase e aplicativos de terceiros.
• Escalabilidade: oferece diferentes modelos otimizados para custo, velocidade e desempenho, incluindo variações Gemini Flash e Gemini Pro.
• Desenvolvimento de IA personalizado: permite ajustes finos para aplicações específicas do setor.

Ao aproveitar a API Gemini, os desenvolvedores podem acessar modelos de IA de última geração para aprimorar aplicativos em áreas como chatbots, criação de conteúdo, mecanismos de busca e assistentes de codificação.

Capacidades avançadas do Gemini

Desempenho de última geração e raciocínio sofisticado

Os modelos Gemini são projetados para se destacar em tarefas complexas de raciocínio, superando muitos sistemas de IA existentes em vários benchmarks do setor. Algumas das principais capacidades de raciocínio do Gemini incluem:

• Resolução avançada de problemas: destaca-se em matemática, física, história, direito e ética aplicando raciocínio lógico em vez de confiar apenas no conhecimento memorizado.
• Compreensão massiva de linguagem multitarefa (MMLU): Gemini Ultra foi o primeiro modelo a superar especialistas humanos, pontuando 90,0% em 57 indivíduos.
• Raciocínio profundo multimodal: atinge desempenho de ponta em 30 dos 32 benchmarks de IA amplamente utilizados, permitindo pensar cuidadosamente antes de responder a perguntas complexas.
• Janela de contexto expandida: pode analisar e extrair insights de centenas de milhares de documentos, o que o torna ideal para pesquisa científica, análise financeira e documentação jurídica.

Compreensão e Geração Multimodal

Um dos pontos fortes definidores da Gemini são suas capacidades multimodais nativas, que permitem que ela entenda e gere conteúdo em vários formatos simultaneamente. Elas incluem:

• Processamento de texto: o Gemini é altamente otimizado para compreensão de linguagem, resumo e geração de conteúdo.
• Compreensão de imagens e vídeos: diferentemente dos modelos anteriores que dependiam do reconhecimento óptico de caracteres (OCR), o Gemini pode processar conteúdo visual nativamente, o que o torna altamente eficaz na análise de gráficos, infográficos e diagramas complexos.
• Processamento de áudio: Gemini é treinado para reconhecer e interpretar fala, padrões sonoros e dados de áudio, o que lhe permite gerar respostas de voz realistas e transcrever conversas.
• Integração multimodal: combina perfeitamente texto, imagens, áudio e vídeo para gerar respostas abrangentes, sensíveis ao contexto e altamente informativas.

Capacidades avançadas de codificação e desempenho de referência

Gemini demonstrou desempenho líder do setor em codificação e desenvolvimento de software, tornando-se uma ferramenta poderosa para desenvolvedores. Seus recursos incluem:

• Suporte para diversas linguagens de programação: consegue entender, escrever e depurar código em Python, Java, C++, Go e muito mais.
• Geração de código assistida por IA: usa raciocínio contextual para fornecer otimizações e conclusões de código precisas e eficientes.
• Experiência em programação competitiva: Destaca-se no HumanEval, um benchmark de codificação padrão do setor. Tem um desempenho excepcionalmente bom no Natural2Code, um conjunto de dados interno que avalia a precisão da codificação orientada por IA. Capacita o AlphaCode 2, um sistema avançado de codificação de IA que resolve problemas de programação competitiva em um nível que excede 85% dos participantes humanos.
• Destaca-se no HumanEval, um benchmark de codificação padrão do setor.
• Apresenta desempenho excepcionalmente bom no Natural2Code, um conjunto de dados interno que avalia a precisão da codificação orientada por IA.
• Capacita o AlphaCode 2, um sistema avançado de codificação de IA que resolve problemas de programação competitiva em um nível que excede 85% dos participantes humanos.
• Uso e automação de ferramentas: o Gemini integra o uso de ferramentas nativas para depuração automatizada, refatoração e otimizações de desempenho em ambientes de desenvolvimento complexos.

Avanços futuros

O Google está aprimorando ativamente os recursos do Gemini com atualizações futuras, incluindo:

• Janela de contexto aumentada para um raciocínio ainda melhor em formato longo.
• Melhorias de memória e planejamento para tornar a IA mais consistente e confiável.
• Maior integração com aplicativos do mundo real, permitindo assistentes de IA com tecnologia Gemini para setores como saúde, finanças e engenharia de software.

Desenvolvimento de IA Responsável

Compromisso do Google com IA segura e ética

O Google está comprometido em desenvolver IA de forma responsável, garantindo que modelos como o Gemini sejam construídos com segurança, justiça e transparência em seu núcleo. A abordagem do Google para IA responsável é baseada na mitigação de riscos, na condução de testes rigorosos e na colaboração com líderes do setor para definir padrões de segurança.

No Google DeepMind, a IA responsável é uma prioridade fundamental, conforme destacado pela liderança da empresa:

«Estamos comprometidos em promover uma IA ousada e responsável em tudo o que fazemos, garantindo que a IA seja desenvolvida e implantada de maneiras que beneficiem a sociedade, ao mesmo tempo em que minimizam danos potenciais.»

Esforços colaborativos em segurança de IA

O Google trabalha ativamente com instituições de pesquisa globais, grupos da indústria e formuladores de políticas para estabelecer benchmarks de segurança e proteção de IA. As principais parcerias incluem:

• Frontier Model Forum e AI Safety Fund — O Google colabora com outros líderes de IA para definir padrões de segurança em todo o setor e financiar pesquisas de risco de IA.
• MLCommons — Uma iniciativa conduzida pela comunidade que se concentra em medir a segurança, a justiça e o desempenho da IA em diferentes modelos.
• Secure AI Framework (SAIF) — Um conjunto de protocolos de segurança projetados para identificar vulnerabilidades em sistemas de IA e aprimorar a segurança da IA nos setores público e privado.

Estratégias de teste adversário e mitigação de riscos

Para garantir que o Gemini seja seguro e confiável, o Google emprega técnicas de testes adversariais e avaliações de risco durante seu processo de desenvolvimento. Isso inclui:

• Análise de risco de segurança cibernética — Avaliação de vulnerabilidades de IA para prevenir ameaças cibernéticas e acesso não autorizado.
• Benchmark de prompts de toxicidade real — Um conjunto de dados de 100.000 prompts usados para testar respostas de IA quanto a viés, toxicidade e desinformação antes da implantação.
• Teste de autonomia e persuasão — Garantir que o Gemini não gere conteúdo manipulador ou enganoso, especialmente em domínios sensíveis como política e saúde.

Desenvolvimento de IA ética de longo prazo

O Google vê o desenvolvimento de IA responsável como um processo contínuo, em vez de uma iniciativa única. As principais prioridades para avanços futuros incluem:

• Aumento da transparência — O Google está trabalhando em ferramentas de explicabilidade para ajudar os usuários a entender como o conteúdo gerado por IA é criado.
• Ampliando as salvaguardas de justiça — Esforços para reduzir o preconceito da IA e promover a inclusão nos resultados gerados pela IA.
• Promovendo a governança da IA — O Google está defendendo regulamentações globais de IA e diretrizes éticas de IA para garantir a implantação responsável em todos os setores.