с Gemini Google намерен конкурировать с лучшими моделями OpenAI

«Близнецы — это модель искусственного интеллекта [IA] самый мощный и универсальный из всех, что мы публиковали »приветствует, среда, 6 декабря, PDG Google, Сундар Пичаи. Эта новая модель автоматической обработки языка и изображений представляет собой «Состояние техники по результатам многочисленных оценочных испытаний модели», – добавил ведущий. Это способ сказать, что Gemini должна конкурировать со своими лучшими конкурентами на рынке, в том числе GPT-4, последняя модель, выпущенная OpenAI, создателем ChatGPT..

Google утверждает, что, по ее оценкам, Gemini превосходит GPT-4 в восьми из девяти основных тестов, признанных сообществом, по математике, переводу, программированию на Python… Модель также решила бы 90% из 57 задач одного из них. классические тесты, придуманные Университетом Беркли (Калифорния) в 2020 году для сравнения способностей понимания языковых моделей по математике, праву или истории. GPT-4 составляет 87%, тогда как GPT-3, его предшественник, составлял 45%.

Еще одна новая функция: Gemini обучен не только на триллионах текстов, но и на тоннах изображений (фото, графика и т. д.), звуков или видео. Компания также подчеркивает возможности «рассуждение» и из “планирование” своего инструмента «мультимодальный».

Прочтите расшифровку: Статья зарезервирована для наших подписчиков Как Google стремится оставаться в авангарде искусственного интеллекта

В своих демонстрациях Google показывает, что последний способен ” понимать ” рукописное школьное упражнение, позволяющее выявить ошибки и предложить правильное обоснование. Программное обеспечение также может найти кривую в научной статье и, возможно, обновить ее новыми данными. Gemini также может предлагать ответы в изображениях, хотя на данный момент ответы в первых версиях, доступных для общественности и бизнеса, останутся текстовыми.

Очень уклончивый

Gemini выпускается в трех версиях разных размеров: Ultra, Pro и Nano. Последний, имеющий менее 4 миллиардов параметров, может работать на смартфоне. Это касается и «маленьких» моделей Llama (Meta) или Mistral, имеющих, по собственным оценкам Google, лучшую производительность, чем Gemini Nano.

Gemini также позволила бы значительно расширить возможности другого программного обеспечения от своей дочерней компании Google DeepMind — AlphaCode, специализирующегося на программировании и выпущенного в 2022 году. Таким образом, AlphaCode 2 решил бы в два раза больше проблем в этой области, чем его предшественник. Инструмент будет стремиться конкурировать с лидером в этой категории GitHub Copilot, созданным Microsoft с моделями ее партнера OpenAI.

Вам осталось прочитать 55% этой статьи. Остальное зарезервировано для подписчиков.