在快节奏的人工智能世界中，谷歌拉开了其最新杰作——双子座的帷幕。想象一下：这就像等待一场惊心动魄的表演的大结局，最后，聚光灯亮了起来。
技术奇才谷歌正在推出一种突破性的模型，该模型将重新定义人工智能领域。
让我们深入了解 Gemini 的故事，这个故事始于期待，面临延误，但现在证明了谷歌在 AI 方面的大胆进步。
Gemini时代的起源
曾几何时，在科技王国，谷歌宣布致力于成为一家“人工智能优先公司”。舞台搭建好了，经过长达一年的等待，双子座时代的帷幕拉开了。
谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)将Gemini描述为不仅仅是一个人工智能模型;这是一股变革性的力量，几乎将影响谷歌庞大帝国的每个角落。
Gemini Trio：Nano、Pro 和 Ultra
Gemini 有三种类型——Nano、Pro 和 Ultra，每种尺寸都针对不同的任务和应用量身定制。
Gemini Nano：Google 针对设备端任务最高效的模型。
Gemini Pro：Google 在各种任务中扩展的最佳模型。
Gemini Ultra — Google 最大、最有能力的模型，适用于高度复杂的任务。
Nano 是移动设备的轻量级伴侣，而 Pro 则可扩展处理无数任务。Ultra 是重量级冠军，在大规模多任务语言理解方面甚至胜过人类专家。
谷歌的目标是将双子座融入其产品结构中，从Chrome浏览器到搜索引擎，创造一个双子座成为谷歌代名词的未来。
Gemini vs. GPT-4 — 基准之战
战斗正在进行中：GPT-4 与双子座。谷歌在并排分析了这些系统后，声称在30个基准测试中的32个方面取得了实质性的领先优势。Gemini 的优势在于它能够无缝理解视频和音频并与之交互。
这不仅仅是关于基准;Gemini 真正的考验在于日常用户，无论是集思广益、查找信息还是编写代码。尤其是编码，似乎是 Gemini 的强项，谷歌推出了 AlphaCode 2，超过了 85% 的编码竞赛参与者的表现。
为什么 Gemini Ultra 比 GPT-4 更好
无论是在科学层面还是在商业层面，这可能是最重要的消息。近一年来，人工智能模型首次超过GPT-4。Gemini Ultra 在 30 个“广泛使用的学术基准”中，有 32 个达到了 SOTA。来自博客文章： Gemini Ultra 以 90.0% 的分数成为第一个在 MMLU(大规模多任务语言理解)上超越人类专家的模型，MMLU 使用数学、物理、历史、法律、医学和伦理学等 57 个科目的组合来测试世界知识和解决问题的能力。
Gemini Ultra 在新的 MMMU 基准测试中也获得了 59.4% 的最新分数，该基准测试由跨越不同领域的多模态任务组成，需要深思熟虑的推理。Gemini Ultra 在下面显示的 4 个基准测试中的 17 个中超过了 GPT-18，包括 MMLU(90% 对 86.4%，使用新型思维链方法)和新的多模态基准 MMMU(59.4% 对 56.8%)。有趣的是，Gemini 并不比 GPT-4 好多少。在我看来，这揭示了改进这些系统比谷歌无法与OpenAI抗衡的难度更大。以下是这些基准和其他文本和多模态基准的比较：
Gemini 的下一代多式联运能力
在突破性的飞跃中，谷歌与Gemini一起引入了人工智能发展的下一个前沿。与传统的多模态模型不同，传统的多模态模型涉及将单独的组件拼接在一起，而Gemini则采用了革命性的方法。它原生是多模态的，从一开始就对不同的模态进行了预训练，并使用额外的多模态数据进行了微调，以提高效率。
无缝多模态推理：人工智能的巨大飞跃
Gemini 1.0 拥有复杂的多模态推理能力，以无与伦比的技巧解开复杂的书面和视觉信息。它从广泛的数据集中提取见解的能力，加上其数字速度，有望在从科学到金融等各个领域取得突破。
掌握细微差别：文本、图像、音频等
Gemini 经过训练，可以同时识别和理解文本、图像、音频等，成为一个多才多艺的强者。这种独特的能力使其成为一个杰出的问题解决者，擅长解释数学和物理等复杂学科的推理。
Coding Brilliance：重新定义编程的格局
Gemini 的编码能力超出了预期。它以流行的编程语言(如 Python、Java、C++ 和 Go)理解、解释和生成高质量的代码。Gemini Ultra 在编码基准测试(包括 HumanEval 和 Natural2Code)方面的卓越表现巩固了其作为全球编码领先基础模型的地位。
AlphaCode 2：推进代码生成的艺术
谷歌通过 AlphaCode 2 突破了界限，这是一个基于 Gemini 专用版本构建的更高级的代码生成系统。与前代产品相比，AlphaCode 2 表现出显着的改进，优于 85% 的参赛者，展示了高性能 AI 模型作为程序员协作工具的潜力。
可靠、可扩展且高效：Google 对卓越的承诺
Gemini 使用张量处理单元 (TPU) v4 和 v5e 在 Google 的 AI 优化基础架构上进行大规模训练，是迄今为止最可靠、可扩展和最高效的模型。Cloud TPU v5p 是最强大的 TPU 系统，它的推出标志着 Google 致力于加速 Gemini 的发展，使开发人员和企业客户能够更快、更经济地训练大规模生成式 AI 模型。
谷歌的承诺：Gemini时代大胆而负责任的人工智能
Gemini是谷歌最新的人工智能杰作，它不仅仅是一个模型;它是塑造人工智能未来的变革力量。随着揭幕的帷幕落下，我们站在一个创新与责任交汇的新时代的曙光中。
从 Nano 到 Ultra，Gemini 的三人组反映了多功能性，与 Google 对可扩展性和效率的承诺相一致。与 GPT-4 的基准测试之战凸显了它在现实世界中的影响，尤其是在编码方面，它在 AlphaCode 2 中表现出色。
谷歌对Gemini未来的愿景
展望未来，谷歌对创新的承诺仍然坚定不移。增强双子座在规划、记忆和上下文处理方面的能力的计划暗示着持续进化。谷歌对 Gemini 的兴奋体现在它对负责任的 AI 的奉献上，确保其力量被用于更大的利益。
负责任的赋权未来
在不断展开的可能性挂毯中，Gemini承诺未来人工智能将成为一股负责任的力量，赋予创造力，扩展知识，并改变数十亿人的生活和工作方式。这不仅仅是一项技术壮举;这是对创新与责任同义的世界的邀请。
总之，Gemini是变革的催化剂，引导我们走向一个未来，人工智能可以实现的边界不断被重新定义。Gemini时代已经开始，标志着迈向负责任赋权的未来迈出了一大步。