Gemini

Введение в ИИ Gemini

Самая передовая модель искусственного интеллекта от Google

Gemini — крупнейшая и наиболее мощная модель ИИ от Google, представляющая собой большой скачок в области искусственного интеллекта. Разработанная Google DeepMind, Gemini создана для мультимодальной работы, что означает, что она может обрабатывать и генерировать текст, изображения, аудио, видео и код без проблем. Она обладает самой современной производительностью в многочисленных тестах ИИ и предназначена для поддержки широкого спектра приложений — от систем ИИ корпоративного уровня до мобильных устройств.

В своем заявлении Сундар Пичаи, генеральный директор Google и Alphabet, подчеркнул значимость Gemini:

«Каждый технологический сдвиг — это возможность продвигать научные открытия, ускорять прогресс человечества и улучшать жизнь. Я считаю, что переход, который мы наблюдаем сейчас с ИИ, будет самым глубоким в нашей жизни, гораздо более масштабным, чем переход на мобильные устройства или в Интернет до этого».

Модель семьи Близнецов

Gemini — это гибкая и масштабируемая система искусственного интеллекта, которая поставляется в нескольких версиях, оптимизированных для различных вариантов использования:

• Gemini Ultra — самая мощная модель, разработанная для сложных рассуждений, глубокого решения проблем и мультимодальных задач ИИ.
• Gemini Pro — сбалансированная модель ИИ для масштабирования в различных приложениях, включая поиск, чат-боты и корпоративные инструменты.
• Gemini Nano — облегченная версия, оптимизированная для искусственного интеллекта на устройстве, эффективно работающая на смартфонах и периферийных устройствах.

Работает в центрах обработки данных и на мобильных устройствах

Одним из главных преимуществ Gemini является его эффективность на разных платформах:

• Корпоративные и облачные вычисления. Gemini обучен на базе специализированных тензорных процессоров Google (TPU) v4 и v5e, что делает его высокооптимизированным для Google Cloud и корпоративных приложений на базе искусственного интеллекта.
• Мобильный ИИ. Pixel 8 Pro — первый смартфон, работающий под управлением Gemini Nano, который поддерживает такие функции, как Summarize в приложении Recorder и Smart Reply в Gboard.
• Настройка ИИ с помощью Vertex AI. Разработчики могут настраивать модели Gemini с помощью функций безопасности, соответствия требованиям и конфиденциальности данных Google Cloud для пользовательских приложений ИИ.

Будущее ИИ с Gemini

Запуск Gemini знаменует начало новой эры инноваций в области ИИ для Google. Благодаря постоянным улучшениям в области рассуждений, безопасности и мультимодальной обработки, Gemini готов стать основой для инструментов ИИ следующего поколения от Google, включая Bard Advanced и приложения ИИ корпоративного уровня.

Версии модели Gemini и API

Обзор версий модели Gemini

Модели Gemini AI от Google прошли через множество итераций, каждая из которых представляла улучшенные возможности и оптимизации для различных вариантов использования. Ниже приведены основные версии модели Gemini:

Близнецы 1.0

• Выпущена как первая мультимодальная модель искусственного интеллекта от Google с распознаванием текста, изображений и кода.
• Оптимизирован для обработки естественного языка (NLP), генерации контента и помощи в кодировании.
• Gemini 1.0 Pro была основной моделью, доступной на момент запуска, но с 15 февраля 2025 года она устарела.

Близнецы 1.5

• Внесены существенные улучшения в скорость, эффективность и длину контекста.
• Gemini 1.5 Pro: мультимодальная модель среднего размера, оптимизированная для рассуждений и задач с расширенным контекстом.
• Gemini 1.5 Flash: легкая, высокоскоростная модель, разработанная для приложений с низкой задержкой и поддерживающая мультимодальные возможности.

Gemini 2.0

• Самая продвинутая модель Gemini, предлагающая контекстное окно токенов размером 1 млн для расширенной генерации длинных форм.
• Gemini 2.0 Flash-Lite: оптимизированная версия для экономически эффективных приложений с малой задержкой.
• Основное внимание уделяется взаимодействию искусственного интеллекта в реальном времени, использованию собственных инструментов и мультимодальной генерации (обработка текста, аудио, изображений и видео).

Указание и использование версий модели Gemini в коде

При интеграции моделей Gemini разработчики могут указывать разные версии в зависимости от потребностей в стабильности и функциональности. Ниже приведены общие параметры управления версиями моделей:

• Последняя версия: gemini-1.0-pro-latestВсегда указывает на самую последнюю версию Gemini 1.0 Pro.
• Всегда указывает на последнюю версию Gemini 1.0 Pro.
• Стабильная версия: gemini-1.0-prоОтносится к последней стабильной версии модели.
• Относится к последней стабильной версии модели.
• Конкретная версия выпуска: gemini-1.0-pro-001Конкретное обновление в версии Gemini.
• Специальное обновление в версии Gemini.
• Экспериментальная версия: gemini-exp-1121Используется для тестирования новых экспериментальных вариантов модели.
• Используется для тестирования новых экспериментальных вариантов моделей.

Gemini API и его роль в разработке ИИ

Google предоставляет API Gemini, чтобы позволить разработчикам интегрировать и получать доступ к моделям Gemini AI в своих приложениях. Ключевые функции включают:

• Мультимодальные возможности ИИ: поддержка генерации текста, изображений, аудио и видео.
• Удобные для разработчиков функции: простая интеграция с Google Cloud, Firebase и сторонними приложениями.
• Масштабируемость: предлагает различные модели, оптимизированные по стоимости, скорости и производительности, включая варианты Gemini Flash и Gemini Pro.
• Разработка индивидуального ИИ: обеспечивает тонкую настройку для отраслевых приложений.

Используя API Gemini, разработчики могут получить доступ к самым современным моделям искусственного интеллекта для улучшения приложений в таких областях, как чат-боты, создание контента, поисковые системы и помощники по кодированию.

Расширенные возможности Gemini

Современная производительность и сложные рассуждения

Модели Gemini разработаны для того, чтобы преуспеть в сложных задачах рассуждения, превосходя многие существующие системы ИИ по различным отраслевым показателям. Некоторые из ключевых возможностей рассуждения Gemini включают:

• Продвинутое решение проблем: преуспевает в математике, физике, истории, юриспруденции и этике, применяя логическое мышление, а не полагаясь исключительно на заученные знания.
• Массовое многозадачное понимание языка (MMLU): Gemini Ultra стала первой моделью, которая превзошла экспертов-людей, набрав 90,0% среди 57 испытуемых.
• Мультимодальное глубокое рассуждение: достигает высочайшей производительности в 30 из 32 широко используемых тестов ИИ, что позволяет ему тщательно обдумывать ответы на сложные вопросы.
• Расширенное контекстное окно: позволяет анализировать и извлекать информацию из сотен тысяч документов, что делает его идеальным для научных исследований, финансового анализа и юридической документации.

Мультимодальное понимание и генерация

Одной из определяющих сильных сторон Gemini являются его собственные мультимодальные возможности, которые позволяют ему понимать и генерировать контент в нескольких форматах одновременно. К ним относятся:

• Обработка текста: Gemini отлично оптимизирован для понимания языка, реферирования и генерации контента.
• Распознавание изображений и видео: в отличие от предыдущих моделей, которые полагались на оптическое распознавание символов (OCR), Gemini может обрабатывать визуальный контент изначально, что делает его очень эффективным при анализе сложных диаграмм, инфографики и схем.
• Обработка звука: Gemini обучен распознавать и интерпретировать речь, звуковые паттерны и аудиоданные, что позволяет ему генерировать реалистичные голосовые ответы и расшифровывать разговоры.
• Кросс-модальная интеграция: бесшовное объединение текста, изображений, аудио и видео для создания комплексных ответов, учитывающих контекст и высокоинформативных.

Расширенные возможности кодирования и производительность тестов

Gemini продемонстрировал лидирующую в отрасли производительность в кодировании и разработке программного обеспечения, что делает его мощным инструментом для разработчиков. Его возможности включают:

• Поддержка нескольких языков программирования: может понимать, писать и отлаживать код на Python, Java, C++, Go и других языках.
• Генерация кода с помощью искусственного интеллекта: использует контекстное обоснование для обеспечения точного и эффективного завершения и оптимизации кода.
• Опыт в конкурентном программировании: Превосходно показывает себя в HumanEval, отраслевом стандартном тесте кодирования. Исключительно хорошо работает с Natural2Code, внутренним набором данных, который оценивает точность кодирования с использованием ИИ. Поддерживает AlphaCode 2, передовую систему кодирования на основе ИИ, которая решает задачи конкурентного программирования на уровне, превышающем 85% показателей участников-людей.
• Превосходно показал себя в HumanEval — отраслевом стандартном тесте кодирования.
• Исключительно хорошо работает с Natural2Code — внутренним набором данных, который оценивает точность кодирования с использованием ИИ.
• Обеспечивает работу AlphaCode 2 — усовершенствованной системы кодирования на основе искусственного интеллекта, которая решает задачи конкурентного программирования на уровне, превышающем 85% показателей участников-людей.
• Использование инструментов и автоматизация: Gemini интегрирует использование собственных инструментов для автоматизированной отладки, рефакторинга и оптимизации производительности в сложных средах разработки.

Будущие достижения

Google активно расширяет возможности Gemini с помощью предстоящих обновлений, в том числе:

• Расширенное контекстное окно для еще лучшего понимания развернутых рассуждений.
• Улучшения памяти и планирования сделают ИИ более последовательным и надежным.
• Более тесная интеграция с реальными приложениями, позволяющая использовать искусственный интеллект на базе Gemini в таких отраслях, как здравоохранение, финансы и разработка программного обеспечения.

Ответственная разработка ИИ

Приверженность Google безопасному и этичному ИИ

Google стремится ответственно разрабатывать ИИ, гарантируя, что такие модели, как Gemini, будут созданы с учетом безопасности, справедливости и прозрачности. Подход Google к ответственному ИИ основан на снижении рисков, проведении тщательного тестирования и сотрудничестве с лидерами отрасли для установления стандартов безопасности.

В Google DeepMind ответственный ИИ является ключевым приоритетом, на что указывает руководство компании:

«Мы стремимся продвигать смелый и ответственный ИИ во всем, что мы делаем, гарантируя, что ИИ разрабатывается и внедряется способами, которые приносят пользу обществу и минимизируют потенциальный вред».

Совместные усилия по обеспечению безопасности ИИ

Google активно сотрудничает с глобальными исследовательскими институтами, отраслевыми группами и политиками для установления контрольных показателей безопасности ИИ. Ключевые партнерства включают:

• Frontier Model Forum и Фонд безопасности ИИ — Google сотрудничает с другими лидерами в области ИИ для установления общеотраслевых стандартов безопасности и финансирования исследований рисков ИИ.
• MLCommons — инициатива сообщества, направленная на измерение безопасности, справедливости и производительности ИИ в различных моделях.
• Secure AI Framework (SAIF) — набор протоколов безопасности, предназначенных для выявления уязвимостей в системах ИИ и повышения безопасности ИИ в государственном и частном секторах.

Стратегии состязательного тестирования и снижения рисков

Чтобы гарантировать безопасность и надежность Gemini, Google использует методы состязательного тестирования и оценки рисков в процессе разработки. К ним относятся:

• Анализ рисков кибербезопасности — оценка уязвимостей ИИ для предотвращения киберугроз и несанкционированного доступа.
• Реальный бенчмарк подсказок по токсичности — набор данных из 100 000 подсказок, используемых для проверки ответов ИИ на предвзятость, токсичность и дезинформацию перед развертыванием.
• Тестирование на независимость и убедительность — гарантия того, что Gemini не будет создавать манипулятивный или вводящий в заблуждение контент, особенно в таких деликатных областях, как политика и здравоохранение.

Долгосрочное этическое развитие ИИ

Google рассматривает ответственную разработку ИИ как непрерывный процесс, а не как разовую инициативу. Ключевые приоритеты для будущих достижений включают:

• Повышение прозрачности. Google работает над инструментами пояснения, которые помогут пользователям понять, как создается контент, генерируемый ИИ.
• Расширение гарантий справедливости — усилия по снижению предвзятости ИИ и поощрению инклюзивности в результатах, генерируемых ИИ.
• Развитие управления ИИ. Google выступает за принятие глобальных правил и этических рекомендаций в отношении ИИ для обеспечения ответственного внедрения технологий в различных отраслях.