谷歌Gemini究竟是怎样的有多强大?Gemini是一个功能强大的对话式人工智能模型，由谷歌和DeepMind两个实验室合力研发，具备多种功能，有望大幅提升软件开发人员生成代码的能力。下面就跟随小编来了解一下，感兴趣的小伙伴快来看看。
谷歌Gemini具体功能详细介绍一览
DeepMind负责人Hassabis表示，Gemini是他们最灵活的模型，能够在各种设备上高效运行，从数据中心到移动设备都可以。为了实现这种可扩展性，Gemini 1.0设计了三个不同功能和尺寸的版本。
首先是Gemini Nano，这是端侧设备上最高效的模型。它专为智能手机设计，可以在没有连接外部服务器的情况下执行高效的AI处理任务。目前，Gemini Nano已经集成到Pixel 8 Pro中，并支持录音应用中的“总结文本”功能以及Gboard的“智能回复”功能。从WhatsApp开始，Gemini Nano明年还将扩展到更多应用。
其次是Gemini Pro，这是在谷歌数据中心运行的最佳模型，适用于各种任务。Gemini Pro从今天起为最新版本的AI聊天机器人Bard提供支持。它能够快速响应并理解复杂的查询，是Bard推出以来的最大升级。目前，Gemini Pro已经为170多个国家和地区提供英语服务，并计划在未来几个月内支持新的语言和地区，并应用于搜索、广告、Chrome和Duet AI等更多谷歌产品。
最后是Gemini Ultra，这是规模最大且功能最强大的模型，专用于高度复杂的任务。Gemini Ultra计划在完成当前测试阶段后的明年初向开发者和企业客户提供。届时，还将推出基于Gemini Ultra的Bard Advanced更新版本。
在模型架构方面，Gemini仍然采用了Transformer架构，并采用了高效的注意力机制，支持32k的上下文长度。Gemini的设计使得它能够在不同设备上灵活部署，并提供高效的AI处理能力。
跑赢多项GPT-4先进性能
谷歌自信地表示，经过严格的测试和评估，Gemini Ultra在32项学术基准中超越了目前ChatGPT代表的最先进水平。这些基准广泛应用于大型语言模型的研究和开发，涵盖了自然图像、音频和视频理解以及数学推理等领域。在发布Gemini之前，谷歌对其进行了一系列以标准行业指标评估的测试。
在大规模多任务语言理解(MMLU)测试中，Gemini Ultra得分率为90.0%，高于GPT-4的86.4%，成为首个超越人类专家表现的模型。MMLU测试涵盖了57个科目，包括数学、物理、历史、法律、医学和伦理等，旨在评估模型在全球知识领域的理解和问题解决能力。
在Reasoning(推理)、Math(数学)、Code(编码)三大块能力测试中，除了HellaSwag(日常任务常识推理)以87.8%落后于GPT-4的95.3%外，其他包括“多步推理挑战性任务”、“代数/几何/预微积分等挑战性数学问题”和“Python代码生成”等多项测试都取得了比GPT-4更高的得分率。
在多模态能力方面，Gemini Ultra在新的MMMU基准测试中获得59.4%的SOTA分数，超过了OpenAI多模态版本GPT-4V的56.8%。这项基准测试跨越了多个不同的领域，需要精密推理多种任务。
在图像基准测试中，即使没有采用对象字符识别(OCR)系统辅助，仅通过分析像素信息，Gemini Ultra的表现也超过了以往所有模型。在音频测试方面，Gemini的自动语音识别和自动语音翻译分数均高于接入GPT-4的Whisper系统。
Hassabis表示，这凸显出了Gemini原生多模态的优越性。迄今为止，创建多模态模型的通常做法是先独立训练不同模态的单独组件，再将它们拼接起来，试图模拟出一些功能。然而，这种方法在概念性更强、更复杂的推理方面往往表现不佳。
相比之下，Gemini从一开始就以原生多模态的方式设计，在不同模态上使用由Google设计的TPUs v4和v5e芯片进行预训练。然后，通过使用更多额外的多模态数据进行不断微调，以提升效能。这种方法使得Gemini在最初阶段就能更自然地理解和推理各种类型的输入内容，并在几乎所有领域的能力都达到了前所未有的先进水平。
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