グーグルのマルチモーダルAIジェミニ-技術の深い潜水
「グーグルのマルチモーダルAIジェミニー：技術の深海への潜航」
サンダー・ピチャイ、GoogleのCEOとGoogle DeepMindのデミス・ハサビスは、2023年12月にジェミニを発表しました。この新しい大規模言語モデルは、Googleの幅広い製品に統合され、数百万人が使用するサービスやツールの改善を提供します。
ジェミニは、DeepMindとBrain AIラボの統合努力から生まれたGoogleの高度な多モードAIです。ジェミニは先行事例の上に立ち、より相互接続された知能のあるアプリケーションスイートを提供することを約束しています。
Bard、Duet AI、およびPaLM 2 LLMのデビューに続いてGoogleジェミニが発表されたことは、AI革命で競争するだけでなく、リードするというGoogleの明確な意図を示しています。
AIの冬に関するどんな考えにも反して、ジェミニの発売は繁栄するAIの春を示しており、潜在能力と成長にあふれています。ChatGPTの出現から1年を振り返ると、それ自体がAIにとって画期的な瞬間であったが、Googleの動きは、業界の拡大が終わったわけではなく、むしろ加速していることを示しています。
ジェミニとは？
Googleのジェミニモデルは、テキスト、画像、音声、ビデオなどのさまざまなデータタイプを処理することができます。それはUltra、Pro、およびNanoの3つのバージョンになり、それぞれ特定のアプリケーションに合わせて設計されています。Ultraは多面的なタスクに優れており、Bard Advancedで利用できる一方、Proはパフォーマンスとリソース効率のバランスを提供し、すでにテキストプロンプトに統合されています。オンデバイスの展開に最適化されたNanoは2つのサイズで提供され、Pixel 8 Proなどのデバイスでオフライン使用のための4ビット量子化などのハードウェア最適化が特徴です。
ジェミニのアーキテクチャは、連続的な画像の生成には離散的な画像トークンを使用し、ニュアンスのある音声理解のためにUniversal Speech Modelからオーディオ機能を統合するなど、ネイティブの多モード出力能力に優れています。テキストや音声の入力と組み合わされたシーケンシャルなイメージデータの処理能力は、その多モードの能力を象徴しています。
ジェミニは、テキスト、画像、音声、ビデオのシーケンスを入力としてサポートしています
ジェミニへのアクセス
ジェミニ1.0は、Bardを含むGoogleのエコシステム全体に展開されており、BardはジェミニProの洗練された機能の恩恵をすでに受けています。Googleはまた、ジェミニをSearch、Ads、およびDuetのサービスに統合し、より高速かつ正確な応答を提供することでユーザーエクスペリエンスを向上させています。
ジェミニの機能を活用したいユーザーは、以下の簡単な手順を実行することで、ジェミニProを搭載したBardの強化機能を体験することができます：
- Bardに移動：お好きなウェブブラウザを開き、Bardのウェブサイトに移動します。
- セキュアログイン：Googleアカウントでサインインして、シームレスでセキュアな体験を保証します。
- インタラクティブチャット：ジェミニProの高度な機能をオプトインできるBardを使用できます。
マルチモダリティの力：
ジェミニは、GPT-3のような成功したNLPモデルで使用されているようなトランスフォーマベースのアーキテクチャを活用しています。しかし、ジェミニのユニークさは、テキスト、画像、コードなどの異なるモダリティから情報を処理し統合する能力にあります。これはクロスモーダルアテンションと呼ばれる新しい技術によって実現され、モデルが異なるタイプのデータ間の関係と依存関係を学習することができます。
ジェミニの主なコンポーネントをご紹介します：
- マルチモーダルエンコーダ：このモジュールは、各モダリティ（例：テキスト、画像）からの入力データを個別に処理し、関連する特徴を抽出して個別の表現を生成します。
- クロスモーダルアテンションネットワーク：このネットワークはジェミニの中核です。モデルが異なる表現の間の関係と依存関係を学習できるようにし、お互いとコミュニケーションすることで理解を豊かにします。
- マルチモーダルデコーダ：このモジュールは、クロスモーダルアテンションネットワークによって生成された豊かな表現を活用して、画像のキャプショニング、テキストから画像の生成、およびコードの生成など、さまざまなタスクを実行します。
ジェミニモデルは、テキストや画像を理解することだけでなく、私たち人間が世界を知覚する方法により近い形で異なる種類の情報を統合することに関わっています。例えば、ジェミニは画像の連続を見て、それらの中のオブジェクトの論理的または空間的な順序を決定することができます。また、オブジェクトのデザイン特徴を分析し、より空力的な形状を持つ2台の車のどちらが優れているかといった判断をすることもできます。
しかし、ジェミニの才能は視覚的な理解にとどまりません。ジェミニは指示をコードに変換し、ユーザーの対話を向上させるモチベーションの絵文字などの創造的な要素を含む、指示通りに機能するカウントダウンタイマーなどの実用的なツールを作成することができます。これは、創造性と機能性を兼ね備えたタスクを処理できる能力を示しており、これらのスキルはしばしば人間だけに特有のものと考えられています。
ジェミニの能力：空間的な推論（出典）
ジェミニの能力はプログラミングタスクの実行まで広がる（出典）
ジェミニの洗練されたデザインは、豊富なニューラルネットワーク研究の歴史に基づいており、Googleの最先端のTPU技術を利用してトレーニングされています。特に、ジェミニウルトラは、多様なAI領域で新しい基準を打ち立て、多重モードの推論タスクで驚異的なパフォーマンスの向上を示しています。
複雑なデータを解析して理解する能力を持つジェミニは、特に教育の現実世界での応用において解決策を提供します。ジェミニは、手書きのノートを理解し、正確な数式を提供することによって、物理学のような問題の解析と修正を行うことができます。このような能力は、AIが教育現場で学生や教育者に高度な学習や問題解決のためのツールを提供する未来を示唆しています。
ジェミニはAlphaCode 2などのエージェントの作成に活用され、競技プログラミング問題で優れた成果を収めています。これは、ジェミニが複雑な多段階の問題を扱うことができる汎用のAIとしての潜在能力を示しています。
ジェミニナノは、要約や読解、コーディング、STEM関連のチャレンジなどのタスクにおいて、AIの力を日常のデバイスにもたらし、優れた能力を保持しています。これらの小型モデルは、低メモリデバイスでも高品質なAI機能を提供するように調整されており、より手ごろな価格で高度なAIにアクセスできるようになっています。
ジェミニの開発には、Googleの最新のTPUを使用したトレーニングアルゴリズムとインフラのイノベーションが含まれています。これにより、最小のモデルでも優れたパフォーマンスを提供できるように、効率的なスケーリングと堅牢なトレーニングプロセスが実現されました。
ジェミニのトレーニングデータセットは、ウェブドキュメント、書籍、コード、画像、音声、ビデオなど、多様かつ多言語のもので構成されています。この多重モードかつ多言語のデータセットにより、ジェミニモデルは幅広いコンテンツタイプを効果的に理解し処理することができます。
ジェミニとGPT-4
他のモデルの出現にもかかわらず、GoogleのジェミニがOpenAIのGPT-4と比べてどのような位置づけにあるのかが問われています。Googleのデータによると、GPT-4は常識的な推論タスクにおいて優れているかもしれませんが、ジェミニウルトラはほぼすべての他の領域で優位に立っています。
ジェミニ vs GPT-4
上記のベンチマーク表は、さまざまなタスクにおけるGoogleのジェミニAIの印象的なパフォーマンスを示しています。特に、ジェミニウルトラはMMLUベンチマークで90.04%の正答率を達成し、57の科目での多肢選択問題における優れた理解力を示しています。
小学校の数学の問題を評価するGSM8Kでは、ジェミニウルトラは94.4%のスコアを獲得し、高度な算術処理能力を示しています。コーディングのベンチマークでは、ジェミニウルトラのPythonコード生成におけるHumanEvalで74.4%のスコアを達成し、強力なプログラミング言語理解を示しています。
読解力をテストするDROPベンチマークでは、Gemini Ultraが82.4％のスコアで再びトップに立っています。一方、常識的な推論テストでは、HellaSwag、Gemini Ultraは素晴らしい成績を収めていますが、GPT-4が設定した非常に高いベンチマークには及びません。
結論
Googleの先端技術によるGeminiの独自のアーキテクチャは、AI領域で強力なプレーヤーとしての地位を確立しており、GPT-4などのモデルが設定した既存のベンチマークに挑戦しています。 Ultra、Pro、Nanoの各バージョンは、複雑な推論タスクから効率的なオンデバイスアプリケーションまで、それぞれ特定のニーズに対応しており、Googleがさまざまなプラットフォームとデバイスで先進的なAIを利用できるようにするというコミットメントを示しています。
GeminiのGoogleのエコシステムへの統合（BardからGoogle Cloud Vertexまで）は、さまざまなサービスでユーザーエクスペリエンスを向上させるポテンシャルを強調しています。既存のアプリケーションを洗練させるだけでなく、個人のサポート、クリエイティブな活動、ビジネス分析など、AI駆動ソリューションの新たな可能性を開くことを約束しています。
今後を見据えると、GeminiなどのAIモデルの継続的な進化は、研究開発の重要性を再確認します。洗練されたモデルのトレーニングとその倫理的かつ責任ある使用の課題は、議論の最前線にあります。
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