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人工智能

测评数据超越GPT-4,谷歌推出全新AI模型Gemini

谷歌打响AI模型反击战。

北京时间12月7日凌晨,谷歌宣布推出其最通用、功能最强大的新大型语言模型Gemini 1.0。

据介绍,针对不同场景,Gemini 1.0包含三个版本:适用于高度复杂任务的Gemini Ultra、适用于各种任务的最佳模型Gemini Pro和适用于手机等端侧设备的Gemini Nano。

在模型架构方面,Gemini 1.0采用Transformer架构,采用高效的Attention机制,支持32K的上下文长度。此外,该模型具有复杂多模态推理能力,可以同时识别解文本、图像、音频、视频和代码五种信息。它能够发现大量数据中难以辨别的知识,因此能够更好地理解微妙的信息,并回答复杂的问题。这使得它特别擅长解释数学和物理等复杂学科的推理。

例如,Gemini 能够独立批改物理作业,在正确“读懂”题目、识别凌乱手写笔迹的同时,指出学生在解题过程中的错误,并给出正确答题步骤。通过图像和语音输入,Gemini可以指导做菜,并在不同阶段提出相应的建议。

在编码能力上,Gemini可以理解、解释和生成世界上最流行的编程语言(如Python、Java、C++和Go)的高质量代码。同时,Gemini还可以用作更高级编码系统的引擎。

谷歌声称,Gemini Ultra以90.0%得分成为第一个在MMLU(大规模多任务语言理解)测试中超过人类专家的模型。记者了解到,MMLU是一个结合了数学、物理、历史、法律、医学和伦理学等57个科目的测试集,用于测试世界知识和解决问题的能力。相比于其他测试集,MMLU的广泛性和深度更强,特别是测试大模型在复杂和多变的真实世界场景中的表现。

“Gemini是我们最强大的模型。通过吸收大量的信息,它可以理解我们四周的环境,理解我们的思维方式,并有所产出。”谷歌DeepMind首席执行官、Gemini团队代表德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)介绍说。

同时,他也正面谈及Gemini与GPT-4的对比。“我们运行了32个完善的基准测试来比较Gemini和GPT-4,从广泛的整体测试(如多任务语言理解基准测试)到比较两个模型生成Python代码的能力。我认为我们在32项基准中的30项中大幅领先。”哈萨比斯说。

在Gemini发布之前,谷歌在生成式AI和LLM方面主推的两款模型PaLM 2和LaMDA,在用户当中收获的评价一直不高,相对于业界领军的GPT-4差距很大。Gemini的发布,标志着谷歌迈进新纪元的开始。

目前,Gemini Pro和Gemini Nano可开始应用于在聊天机器人Bard和智能手机Pixel 8 Pro中,并将很快与谷歌服务中的其他产品集成,包括Chrome、搜索和广告等。最强大的Gemini Ultra则将在明年发布。

责任编辑:张维佳


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