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ジェミニに会いましょう：Googleの最大かつ最もパワフルなAIモデル

昨年11月、OpenAIがChatGPTをリリースした際、誰もが思い悩んでいた疑問がありましたそれは、テックの巨人たちは一体何をしているのか、というものです同社のCEO、サンダル・ピチャイによると、この技術は非常に重要です…

「ChatGPTの新たなライバル：Googleのジェミニ」

グーグルは、ChatGPTを上回ると言われるリニューアルされたAIモデルを導入しました詳しく見てみましょう

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GoogleのGemini AIで会話型AIの未来を体験してみましょう。このモデルは、理解、要約、推論、コーディング、計画において、他の追随を許さない能力を提供しています。この記事では、GoogleのBardチャットボット内でいつでもGemini AIを使用する方法について話します。これにより、対話型かつ洗練されたチャット体験の新たな次元を開放します。 The Gemini Googleの最新モデルGeminiは、Nano、Pro、Ultraの3つのバージョンで提供されるAIモデルで、言語処理の進歩を象徴しています。Nanoは高速なオンデバイスタスクに秀でており、Proは多目的の作業馬として機能し、Ultraは現在安全性のチェックを受けており、言語処理の最高峰を約束しています。この階層的なアプローチにより、ユーザーは特定のニーズに合わせて理想的なLLMにアクセスできます。 GeminiとGoogleのBardチャットボットの融合により、ユーザーの対話が変容します。Geminiの高度な機能により、Bardはユーザーの意図を高精度で理解し、より正確で高品質な応答を提供することができます。また、Geminiのマルチモーダル処理の能力により、テキストだけでなく画像、音声、動画のシームレスなハンドリングが可能となり、より自然で魅力的な対話時代の到来をもたらします。関連記事：ChatGPT vs Gemini : AI競技場のタイタン同士の激突 Bard内のGemini Gemini ProとGoogleのチャットボットBardの統合は、ユーザーの対話の進化における重要な飛躍を示しています。Googleはユーザーエクスペリエンスの向上に取り組んでおり、Geminiの高度な機能により、Bardはユーザーの意図をより正確に理解し、高品質な応答を提供することができます。さらに、Geminiのマルチモーダル処理能力により、Bardはテキストに加えて画像、音声、動画を扱うことができ、より自然で魅力的な対話体験が生まれます。 Bard内でのGemini Proの導入により、洗練された対話の領域が開かれます。ただし、一定の制約に留意する必要があります。現時点では、Gemini Proは英語のみの提供となっており、グローバルでのアクセスが制限されています。チャットボット内での統合はまだ進化中であり、将来のアップデートでさらなる統合の改善やAIの機能強化が見込まれます。また、Gemini Proは現在、欧州連合では利用できないため、地理的な制約があります。現時点では、BardはGemini Proのテキストベースのバージョンのみをサポートしています。マルチメディアの対話を求めるユーザーは、さまざまな機能を備えた将来のアップデートを待つ必要があります。関連記事：GoogleのBARDはYouTube動画についての質問に答えることができるようになりました当社の見解 GoogleのBardに統合されたGeminiは、AIと人間のシナジーの新時代を告げています。高度な機能とシームレスな統合の融合により、Geminiはチャット体験の向上に向けた頼もしいツールとなります。現在の制約を認識しつつも、成長の軌道はGeminiをAIモデルの先駆者と位置づけています。

『Google AI Researchが効率的な連成振動子のシミュレーションに革新的な量子アルゴリズムを導入』

古典力学は、物体の運動、それに作用する力、およびその活動に関連付けられたエネルギーについて扱います。量子力学は、物質とエネルギーの振る舞いを原子スケールと亜原子レベルで記述する物理学の基本理論です。量子コンピュータは、古典コンピュータよりも指数関数的に速く問題を解決することを約束しています。しかし、ショアの因数分解アルゴリズムや量子シミュレーションなどの、これほどの劇的なスピードアップを示す例はほんの一握りです。古典力学の問題は、特に結合した調和振動子のシミュレーションにおいて計算上の障壁を持っています。質量がばねで結ばれた系は、この振動子の一つの群の変位が系全体で連続的な振動を引き起こす一般的な例です。質量の数が増えるにつれて、これらの相互に関連する運動をシミュレートする複雑さも増します。複雑さの課題は、長い間古典力学のシミュレーションを妨げ続けてきました。そのため、研究者たちは、すべての質量とばねの位置と速度を量子ビット系の量子波動関数に符号化するマッピング技術を考案しました。量子ビット系のパラメータの指数関数的な増加を利用して、研究者たちは、質量の情報を効率的に符号化するにはおおよそ log(N) 個の量子ビットが必要であることを見つけました。これは、量子ビット系の量子波動関数を記述するパラメータの数が、量子ビットの数に指数関数的に増加するためです。このパラメータの指数関数的な成長の利用により、量子ビット系の波動関数の進化によって後でボールとばねの座標が決定されるため、このようなシステムをシミュレートするために必要なリソースは、単純な古典的なアプローチに比べてはるかに少なくて済みます。研究者たちは、量子アルゴリズムで効率的に解決可能な任意の問題を、結合した振動子ネットワークを含む状況に変換できることを示しました。この発見により、量子コンピュータの使用方法に新たな可能性が生まれました。また、古典的なシステムについて考えることにより、量子アルゴリズムの新しい開発方法も提案されました。研究者たちは、古典力学と量子力学の動力学が等価であることを証明するだけでなく、この研究は指数的なスピードアップを提供するさらなる量子アルゴリズムの開発への道を切り開いています。この革新的な量子アルゴリズムにより、計算上要求の厳しい問題を解決する能力が革命的に向上しました。彼らは、古典的な波が量子環境でどのように伝播するかを理解することにより、科学者が難解な問題を効果的に解決するための新たな可能性を開くことができると述べています。まとめると、この研究は古典力学と量子コンピューティングを組み合わせる重要な一歩となります。発見された量子アルゴリズムは、効率的なシミュレーションによる結合した古典的調和振動子を行う強力なツールを提供します。この革新的な発見の可能性が広がるにつれて、量子コンピューティングの範囲も拡大しています。

AI（人工知能）はキッチンを乗っ取っているのか？マクドナルドがGoogleと手を結び、GenAIを展開する

ファストフード技術を再定義する動きとして、マクドナルドとGoogleは2024年からGenerative AIを展開するためのパートナーシップを組みました。このグローバルな連携は数年にわたり、Google Cloudのテクノロジーをマクドナルドの世界中の店舗ネットワークにシームレスに統合することを目指しています。この戦略的なコラボレーションは、レストラン技術プラットフォームを未だかつてない洗練度と生産性の領域に押し上げる、重要な前進の一歩を示しています。パートナーシップの公開マクドナルドとGoogleは、Google Cloudのテクノロジーの力を世界中の数千のレストランで活用するための包括的なパートナーシップを発表しました。この変革的なステップは、マクドナルドがファストフード業界におけるデジタルイノベーションの最前線にとどまることへの取り組みを強調しています。このパートナーシップは、Google Cloudのハードウェア、データ、AI技術を活用して、デジタルビジネスの成長において類いまれなる成果を上げることに焦点を当てています。ストアでの技術革新このコラボレーションの一環として、マクドナルドは店舗と顧客プラットフォーム全体で最先端の進歩を実施する予定です。これには、人気のあるモバイルアプリの強化が含まれ、現在1億5000万人のメンバーを抱えるマクドナルドの広範なロイヤリティプログラムへのゲートウェイとして機能します。さらに、マクドナルドの世界中のセルフサービスキオスクも大幅なアップグレードを予定しており、顧客によりスムーズで効率的な体験を提供します。 Generative AIの役割このコラボレーションの中心となるのは、2024年から展開されるGenerative AIの統合です。数千のマクドナルド店舗でハードウェアとソフトウェアのアップグレードが行われ、ファストフード大手は前例のないスケールでGenerative AIの力を活用することができるようになります。この導入は、様々な運営面を最適化することを目指しており、AIによる自動化を通じてより熱々で新鮮な食品を提供するというマクドナルドの期待が示唆されています。さらに、マクドナルドが有名なフライの新鮮さを保証するためにAIを利用するという取り組みは、このコラボレーションの注目すべきポイントです。Generative AIを展開することで、ファストフード大手は運営を最適化し、お客様により熱々で新鮮な食品を提供することを約束しています。フライの調理をどのようにAIが革新するのかの詳細は明かされていませんが、マクドナルドが先駆的なテクノロジーを通じてアイコニックなメニューの品質を向上させるという重要な一環は、ファストフードダイニングの未来への魅力的な一端を垣間見せています。 Google Distributed Cloud – 技術的なゲームチェンジャーこれらの進化を円滑に展開するために、Google Distributed Cloudは数千のマクドナルド店舗で展開予定です。この先端技術により、クラウドベースのアプリケーションと現場のAIソリューションを利用することで、店舗運営におけるよりローカライズされたコントロールが可能となります。このパートナーシップにより、マクドナルドはGoogle…

「GoogleのNotebookLMを使用したデータサイエンス：包括的ガイド」を使ってみよう

このブログ記事では、NotebookLMの機能、制約、および研究者や科学者にとって重要な高度な機能について探求します

Artificial Intelligence

「Googleが最新のAIモデルGeminiを発表」

Google DeepMindのCEO兼共同創設者であるデミス・ハサビスとGoogleのCEOサンダー・ピチャイは、待望のAIモデル「ジェミニ」を紹介しましたこのテックジャイアントのAIモデルは、人工知能の領域を再定義すると言われています同社のブログ投稿によれば、ジェミニは最先端の機能を提供し、OpenAIをも凌駕する可能性があると約束されています...

ジェミニに会ってください：Googleの画期的なマルチモーダルAIモデルが人工知能の未来を再定義する

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-06-at-11.41.53-PM-1024×550.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-06-at-11.41.53-PM-150×150.png”/>Googleの最新の人工知能「ジェミニ」は、AI技術の大きな飛躍を表しています。驚くべき能力を持つAIモデルとして発表されたジェミニは、GoogleのAIファースト戦略に対する持続的な取り組みを証明しています。この開発は、Googleだけでなく、AIの広い領域において新たな可能性と改善をもたらします。それは、開発者、企業、そして世界中のエンドユーザーにとってのものです。Google DeepMindとGoogle Researchの共同開発であるジェミニは、本来的にマルチモーダルな設計とされています。これは、テキスト、コード、音声、画像、動画など、さまざまな情報タイプを理解し、処理し、統合することができることを意味します。そのモデルのアーキテクチャは、データセンターからモバイルデバイスまで、さまざまなデバイスで効率的に動作することができ、その柔軟性と適応性を示しています。ジェミニの最初のバージョンであるジェミニ1.0には、Gemini Ultra、Gemini Pro、Gemini Nanoの3つのバリアントがあります。それぞれのバリアントは、特定のユースケースに最適化されています：<ol><li>Gemini Ultra：高度に複雑なタスクに最適化された最も包括的なモデルです。さまざまな学術ベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮し、32のベンチマーク中30のベンチマークで現在の最先端の結果を上回っています。特に、複数のドメインでの知識と問題解決をテストするMassive Multitask Language Understanding (MMLU)では、人間の専門家を超える最初のモデルです。</li><li>Gemini Pro：幅広いタスクにスケーリングするための最適なモデルとされており、能力と汎用性のバランスを提供します。</li><li>Gemini Nano：オンデバイスのタスクに最適化された、最も効率的でモバイルデバイスや類似のプラットフォームに適したバージョンです。</li></ol><figure></figure>ジェミニの重要な強みの一つは、洗練された推論能力です。このモデルは、複雑な文章や視覚情報を分析し解釈することができるため、広範なデータセットに隠された知識を解き放つのに特に優れています。この能力は、科学や金融などさまざまな分野でのブレークスルーを促進することが期待されています。コーディングの観点では、ジェミニ・ウルトラは驚異的な能力を発揮します。複数のプログラミング言語で高品質のコードを理解し説明、生成することができるため、コーディングのためのリーディングなファウンデーションモデルの一つとなっています。<figure><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-06-at-11.44.02-PM-1024×891.png”/><figcaption>https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_1_report.pdf</figcaption></figure>ただし、ジェミニは単一のモデルではなく、異なるニーズと計算環境に対応するために設計されたモデルのファミリーです。これは、通常、異なるモーダリティのために別々のコンポーネントをトレーニングしてからそれらを結合するという従来のマルチモーダルモデルの方法からの脱却を示しています。代わりに、ジェミニは最初からネイティブでマルチモーダルなので、さまざまな情報のよりシームレスで効果的な統合が可能です。まとめると、Googleのジェミニは、AIの領域における重要な進歩を表しています。そのマルチモーダルの能力、柔軟性、最先端のパフォーマンスは、幅広いアプリケーションにおいて強力なツールとなります。このモデルはGoogleの野心と責任あるAI開発への取り組みを反映し、ますます高度なAIシステムの社会的および倫理的な影響を考慮しながら、可能性の限界を広げています。

「Hill Climbing Algorithm in AIとは何ですか？」

はじめに人工知能（AI）の複雑な世界では、ヒルクライミングアルゴリズムが問題解決のための基本的な手法として登場します。この技術は、比喩的な山の登りと同様に、AIの最適化問題の複雑な地形を航海するために重要です。それは多くの可能性の中から最も効果的な解を見つける戦略的なアプローチであり、さまざまなAIアプリケーションの基盤となるものです。ヒルクライミングアルゴリズムはどのように動作するのですか？ヒルクライミングアルゴリズムは、山の麓に立っているかのような基点から始まり、隣接する解を反復的に探索します。次の最善のステップを評価する登攀者のように、各アルゴリズムの移動は目的関数に対して精査される増分の変化です。この関数はアルゴリズムをピークに向かって導き、進行を保証します。たとえば、迷路解決アプリケーションが素晴らしい例です。このシナリオでは、アルゴリズムが実行する各ステップは、迷路内での戦略的な動きを表し、出口への最短経路を目指します。アルゴリズムは各ポテンシャルステップを評価し、出口に近づける効果を測定します。これは、山の頂上に近づけるどのステップが登攀者を高めるかを考える登山者に似ています。出典: Javapoint ヒルクライミングアルゴリズムの特徴ヒルクライミングアルゴリズムの主な特徴は次のとおりです：生成と試行アプローチ：この特徴は、隣接する解を生成し、その効果を評価し、常に解空間で上昇することを目的としています。グリーディローカルサーチ：このアルゴリズムは、即座のメリットがある動きを選択し、ローカルな改善を約束する安価な戦略を使用します。バックトラッキングしない：他のアルゴリズムとは異なり、ヒルクライミングは以前の決定を再訪したり再考したりせず、最適解を探求するために進んで進みます。ヒルクライミングアルゴリズムの種類ヒルクライミングアルゴリズムにはさまざまな形式があり、それぞれ特定のシナリオに適しています：単純なヒルクライミングこのバージョンでは、隣接する解を評価し、現在の状態を改善する最初の解を選択します。たとえば、配送ルートの最適化では、最初の代替ルートを選択し、配送時間を短縮する場合でも、最適ではないとしても選択します。アルゴリズム：ステップ 1：初期状態で開始します。ステップ 2：初期状態が目標であるかどうかをチェックします。目標であれば、成功を返して終了します。ステップ 3：改善された状態を連続的に探索するループに入ります。ループ内で、現在の状態にオペレータを適用して隣接状態を選択します。…

Googleの研究者が新たな大規模言語モデルの能力向上に向けた『Universal Self-Consistency (USC)』を披露

複数の候補者から最も一貫性のある回答を選び出し、特に数理推論やコード生成などのタスクのパフォーマンスを向上させる問題は、Googleの研究者によって彼らのUniversal Self-Consistency (USC) メソッドを介して取り組まれてきました。このメソッドはLLMを活用し、同一の回答形式や実行結果へのアクセスを必要とせずに、標準的な自己整合性と比較可能な結果を達成します。再ランキングはアウトプットのサンプリングと事後の基準の適用により、言語モデルの生成を改善します。LLMは、人間の参照なしでモデル生成テキストを評価します。提案されたUSCメソッドは、追加のラベル付きデータや外部の再ランキングモデルを必要とせずに、標準自己整合性と同等のパフォーマンスを発揮します。 LLMは数理推論やコード生成などのタスクに優れています。従来のアプローチでは、サンプリングと基準に基づいて選択することで、LLMの出力品質を向上させてきました。自己整合性はユニークな回答を持つ仕事に効果的ですが、開放的な時代には苦労します。USCは、LLMを使用して複数の候補者から最も一貫性のある回答を選びます。多様なベンチマークで実証されたように、回答の抽出を排除したUSCは、開放的な生成タスクの向上に効果的です。 USCメソッドはLLMを用いて複数の候補者から最も一貫性のある回答を選び出すことで、回答の抽出の必要性を排除します。USCは数理推論、コード生成、要約、開放的なQAなどのベンチマークを使用して自己整合性を自由形式の生成タスクに拡張します。アプローチはLLMを使用して複数のサンプルを生成し、一貫性に基づいて回答を選択します。 USCメソッドは、オリジナルの自己整合性アプローチの制限を超えた開放的生成タスクでの有効性を示しています。USCは、異なる回答形式を持つ数理推論タスクで標準の自己整合性に匹敵し、コード生成タスクではコードの実行を必要としない実行ベースの自己整合性と同等の結果を示します。USCは長い文脈の要約タスクでベースラインを常に改善し、TruthfulQAベンチマークで最高の真実性と情報性の評価を受けます。USCのパフォーマンスは異なる回答順序に対して堅牢であり、特定のタスクの微調整によりさらに向上させることができます。結論として、USCメソッドは長い文脈の要約や開放的な質問応答タスクにおいてベースラインを一貫して上回り、自由形式の生成タスクにおいて非常に効果的であることが示されています。LLMを使用して複数の候補者から最も一貫性のある回答を選び出すことで、数理推論タスクやコード生成タスクなどのさまざまな応用において、類似した回答形式や実際の実行結果を必要としません。USCは、さまざまな文脈で正確で信頼性の高い回答を生成するための貴重なツールです。

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