در چشم‌انداز هوش مصنوعی که به سرعت در حال تحول است، گوگل همچنان با پیشرفت‌های پیشگام در فناوری‌های هوش مصنوعی جلوبروی است. مدت کوتاهی پس از معرفی Gemini 1.0، مدل زبان بزرگ چندوجهی پیشرفته آنها، گوگل اکنون Gemini 1.5 را معرفی کرده است. این تکرار نه تنها ظرفیت ایجاد شده توسط Gemini 1.0 را افزایش می‌دهد، بلکه پیشرفت‌های قابل توجهی را در روش گوگل برای پردازش و یکپارچه‌سازی داده‌های چندوجهی به همراه دارد. این مقاله یک بررسی از Gemini 1.5 ارائه می‌کند و رویکرد نوآورانه و ویژگی‌های متمایز آن را بیان می‌کند.
Gemini 1.0
Gemini 1.0 که توسط Google DeepMind و Google Research در 6 دسامبر 2023 راه‌اندازی شد، نسل جدیدی از مدل‌های هوش مصنوعی چندوجهی را معرفی کرد که قادر به درک و تولید محتوا در قالب‌های مختلف، مانند متن، صدا، تصاویر و ویدیو هستند. این یک گام مهم در هوش مصنوعی بود و دامنه مدیریت انواع اطلاعات را گسترش داد.
ویژگی برجسته Gemini ظرفیت آن در ترکیب یکپارچه انواع داده ها است. بر خلاف مدل‌های متداول هوش مصنوعی که ممکن است در یک فرمت داده تخصص داشته باشند، جمینی متن، تصاویر و صدا را ادغام می‌کند. این ادغام آن را قادر می‌سازد تا وظایفی مانند تجزیه و تحلیل یادداشت‌های دست‌نویس یا رمزگشایی نمودارهای پیچیده را انجام دهد و در نتیجه طیف وسیعی از چالش‌های پیچیده را حل کند.
خانواده Gemini مدل هایی را برای کاربردهای مختلف ارائه می دهد: مدل Ultra برای کارهای پیچیده، مدل Pro برای سرعت و مقیاس پذیری در پلتفرم های اصلی مانند Google Bard و مدل های نانو (Nano-1 و Nano-2) با 1.8 میلیارد و 3.25 میلیارد پارامتر. به ترتیب برای ادغام با دستگاه هایی مانند گوشی هوشمند گوگل پیکسل 8 پرو طراحی شده است.
Gemini 1.5
آخرین نسخه گوگل، Gemini 1.5، عملکرد و کارایی عملیاتی نسخه قبلی خود، Gemini 1.0 را افزایش می دهد. این نسخه از معماری جدید ترکیبی از متخصصان (MoE) استفاده می کند، که از رویکرد مدل یکپارچه و بزرگ که در نسخه قبلی خود دیده می شد، فاصله می گیرد. این معماری مجموعه‌ای از مدل‌های ترانسفورماتور کوچک‌تر و تخصصی را در بر می‌گیرد که هر کدام در مدیریت بخش‌های خاصی از داده‌ها یا وظایف مجزا مهارت دارند. این تنظیمات به Gemini 1.5 اجازه می‌دهد تا به صورت پویا با مناسب‌ترین متخصص بر اساس داده‌های دریافتی درگیر شود و توانایی مدل برای یادگیری و پردازش اطلاعات را ساده‌تر کند.
این رویکرد نوآورانه تنها با فعال کردن کارشناسان لازم برای وظایف، کارایی آموزش و استقرار مدل را به میزان قابل توجهی افزایش می‌دهد. در نتیجه، Gemini 1.5 قادر به تسلط سریع بر وظایف پیچیده و ارائه نتایج با کیفیت بالا به طور موثرتر از مدل های معمولی است. چنین پیشرفت‌هایی به تیم‌های تحقیقاتی گوگل اجازه می‌دهد تا توسعه و بهبود مدل Gemini را تسریع بخشند و امکانات را در حوزه هوش مصنوعی گسترش دهند.
گسترش قابلیت ها
یک پیشرفت قابل توجه در Gemini 1.5 قابلیت پردازش اطلاعات گسترده آن است. پنجره زمینه مدل، که مقدار داده‌های کاربر است که می‌تواند برای تولید پاسخ‌ها تجزیه و تحلیل کند، اکنون تا 1 میلیون توکن گسترش یافته است - افزایش قابل توجهی از 32000 توکن Gemini 1.0. این پیشرفت به این معنی است که Gemini 1.5 Pro می‌تواند به طور همزمان مقادیر گسترده‌ای از داده‌ها را پردازش کند، مانند یک ساعت محتوای ویدیویی، یازده ساعت صدا، یا پایگاه‌های کد بزرگ و اسناد متنی. همچنین با موفقیت با 10 میلیون توکن آزمایش شده است و توانایی استثنایی خود را در درک و تفسیر مجموعه داده های عظیم نشان می دهد.
نگاهی اجمالی به قابلیت های Gemini 1.5
پیشرفت‌های معماری Gemini 1.5 و توسعه‌یافته پنجره زمینه، این مدل را قادر می‌سازد تا تجزیه و تحلیل پیچیده را روی مجموعه‌های اطلاعاتی بزرگ انجام دهد. Gemini 1.5 به راحتی می‌تواند به تفسیر جزئیات پیچیده رونوشت‌های ماموریت آپولو 11 یا تحلیل یک فیلم صامت بپردازد و توانایی‌های بی‌نظیری در حل مسائل، به‌ویژه با بلوک‌های کد طولانی، ارائه دهد.
Gemini 1.5 Pro که بر روی شتاب‌دهنده‌های پیشرفته TPUv4 از Google توسعه یافته است، با استفاده از مجموعه داده‌های گسترده‌ای که شامل محتوای چندوجهی و چند زبانه است، آموزش دیده است. این پایگاه آموزشی گسترده، به همراه تنظیم دقیق بر اساس داده‌های ترجیحی انسان، تضمین می‌کند که خروجی‌های Gemini 1.5 Pro به خوبی با ادراک انسان هماهنگ‌اند.
Gemini 1.5 Pro از طریق آزمون‌های محک دقیق در برابر تعداد زیادی از وظایف، نه تنها در اکثر ارزیابی‌ها بهتر از مدل قبلی خود عمل کرده است، بلکه با مدل بزرگ‌تر Gemini 1.0 Ultra نیز رقابت کرده و عملکرد برتری از خود نشان داده است. Gemini 1.5 Pro توانایی قدرتمندی در "یادگیری درون متنی" ارائه داده و به طور مؤثر دانش جدیدی از دستورات دقیق و بدون نیاز به تنظیمات بیشتر به دست می‌آورد. این امر به‌ویژه در عملکرد آن در معیار ترجمه ماشینی از یک کتاب (MTOB) مشهود بود، جایی که از انگلیسی به کالامنگ - یک زبان کم‌صحبت - با مهارت قابل مقایسه با یادگیری انسان، ترجمه کرد و بر سازگاری و سازگاری آن تأکید کرد. این پیشرفت در بهره‌وری یادگیری نشانگر قدرت و توانایی هوش مصنوعی Gemini 1.5 Pro است.
دسترسی محدود به پیش نمایش
Gemini 1.5 Pro در حال حاضر در یک مرحله پیش‌نمایش محدود برای توسعه‌دهندگان و مشتریان سازمانی از طریق AI Studio و Vertex AI با برنامه‌هایی برای انتشار گسترده‌تر و گزینه‌های قابل تنظیم در افق در دسترس است. این مرحله پیش‌نمایش، با پیش‌بینی پیشرفت‌هایی در سرعت پردازش، فرصتی منحصربه‌فرد برای کاوش در پنجره زمینه گسترده آن ارائه می‌دهد. توسعه‌دهندگان و مشتریان سازمانی علاقه‌مند به Gemini 1.5 Pro می‌توانند از طریق AI Studio ثبت‌نام کنند یا برای اطلاعات بیشتر با تیم‌های حساب AI Vertex خود تماس بگیرند.
نتیجه گیری
Gemini 1.5 نمایانگر یک گام مهم در جهت توسعه هوش مصنوعی چندوجهی است. این نسخه جدید با استفاده از پایه‌ای که توسط Gemini 1.0 گذاشته شده است، روش‌های بهبود یافته‌ای را برای پردازش و یکپارچه‌سازی انواع مختلف داده‌ها به ارمغان می‌آورد. معرفی یک رویکرد معماری جدید و قابلیت‌های پردازش داده گسترده، تلاش مداوم Google برای ارتقای فناوری هوش مصنوعی را برجسته می‌کند. Gemini 1.5 با پتانسیل خود برای انجام کارها و یادگیری پیشرفته‌تر، تکامل مداوم هوش مصنوعی را به نمایش می‌گذارد. این نسخه در حال حاضر برای گروهی انتخابی از توسعه‌دهندگان و مشتریان سازمانی در دسترس است و با دسترسی گسترده‌تر و پیشرفت‌های بیشتر در آینده، احتمالاً پیشرفت‌های هیجان‌انگیزی در حوزه هوش مصنوعی خواهد داشت.