Google DeepMind представила Gemini 1.0 - первую нативно мультимодальную ИИ-модель, изменяющую правила игры в искусственном интеллекте.
6 декабря 2023 года Google DeepMind официально анонсировала революционную мультимодальную ИИ-модель Gemini 1.0, которая стала важной вехой в развитии искусственного интеллекта. В отличие от предыдущих подходов, где текстовые и визуальные компоненты объединялись постфактум, Gemini 1.0 была разработана как нативно мультимодальная система с самого начала процесса обучения.
Эта модель представляет собой фундаментальное изменение в архитектуре ИИ, позволяя одновременно обрабатывать и понимать текст, изображения, аудио и видео в едином контексте. Gemini 1.0 стала наследником таких моделей, как LaMDA и PaLM 2, но с принципиально новым подходом к мультимодальному обучению.
Для разработчиков и инженеров по ИИ, это событие означает начало новой эры, где границы между различными типами данных становятся все более размытыми, открывая невиданные возможности для создания сложных приложений.
Gemini 1.0 представлена в трех основных вариантах: Nano, Pro и Ultra, каждый из которых оптимизирован для конкретных задач и требований к производительности. Архитектура модели основана на передовых трансформерах с расширенной мультимодальной обработкой, позволяющей единообразно обрабатывать различные типы входных данных.
Модель поддерживает контекстное окно до 32,768 токенов для текстовых данных и может обрабатывать изображения высокого разрешения до 4096x4096 пикселей. Архитектура также включает механизмы внимания, адаптированные для работы с гетерогенными данными, что позволяет модели эффективно интегрировать информацию из разных модальностей.
Особенностью Gemini 1.0 является ее способность к нативному мультимодальному обучению, что означает, что модель не просто объединяет различные компоненты после обучения, а изначально обучается на смешанных данных.
Gemini 1.0 показывает выдающиеся результаты на стандартных бенчмарках. На MMLU (Massive Multitask Language Understanding) модель набирает 90.0 баллов, что превышает результаты предыдущих моделей Google и конкурентов на момент выпуска. В тестах на логическое мышление и решение задач модель достигает 87.2% точности.
На бенчмарке HumanEval для оценки способности к программированию Gemini 1.0 демонстрирует 74.2% точности, что делает ее одной из лучших моделей для задач кодирования. В тестах SWE-bench, оценивающих способность к решению реальных задач программирования, модель набирает 68.4 балла.
В области визуального понимания модель достигает 92.1% точности на наборе данных VQAv2 и 89.7% на GQA, что значительно превышает результаты предыдущих поколений моделей.
Google предлагает гибкие цены на API Gemini 1.0, адаптированные под разные уровни использования. Для версии Pro цена составляет 0.50 долларов США за миллион входных токенов и 1.50 долларов США за миллион выходных токенов. Версия Ultra немного дороже - 1.00 доллар США за миллион входных токенов и 3.00 долларов США за миллион выходных токенов.
Для начинающих разработчиков доступен бесплатный уровень, который включает 15,000 входных токенов и 30,000 выходных токенов в месяц. Это позволяет протестировать возможности модели без финансовых обязательств.
Для коммерческого использования Google предлагает корпоративные планы с объемными скидками и дополнительными гарантиями обслуживания.
Gemini 1.0 конкурирует с ведущими мультимодальными моделями на рынке. Ниже приведена сравнительная таблица ключевых характеристик, включая контекстное окно, максимальный вывод, цены API и ключевые преимущества.
Сравнение показывает, что Gemini 1.0 предлагает лучшее соотношение цены и качества для мультимодальных задач, особенно в сегменте Pro, где сочетаются высокая производительность и разумная стоимость.
В отличие от конкурентов, которые часто требуют отдельных компонентов для обработки разных типов данных, Gemini 1.0 обеспечивает унифицированный подход к мультимодальным задачам.
Gemini 1.0 идеально подходит для широкого спектра приложений, включая генерацию кода, создание агентов ИИ, системы восстановления знаний (RAG), чат-боты и аналитические инструменты. Благодаря своей мультимодальной природе, модель особенно эффективна в задачах, требующих интеграции текстовой и визуальной информации.
Для задач программирования модель может анализировать как исходный код, так и диаграммы архитектуры, чтобы предоставить более точные решения. В системах RAG она может обрабатывать документы, содержащие как текст, так и изображения, что улучшает качество извлеченной информации.
Модель также отлично подходит для создания интеллектуальных помощников, способных понимать команды в различных форматах и предоставлять ответы в мультимодальном виде.
Доступ к Gemini 1.0 можно получить через Google AI Studio или напрямую через API Google Cloud. Для начала работы необходимо создать учетную запись Google Cloud, включить API Gemini и получить API-ключ.
Google предоставляет SDK для Python, Node.js и других популярных языков программирования. Документация включает примеры кода, руководства по миграции и лучшие практики для оптимизации производительности.
Для разработчиков доступны интерактивные среды разработки в Google Colab, где можно экспериментировать с моделью бесплатно.
Model: Gemini 1.0 Pro | Context: 32K tokens | Max Output: 8K tokens | Input $/M: $0.50 | Output $/M: $1.50 | Strength: Native multimodal architecture
Model: GPT-4 Vision | Context: 128K tokens | Max Output: 4K tokens | Input $/M: $0.01 | Output $/M: $0.03 | Strength: Large context window
Model: Claude 3 Opus | Context: 200K tokens | Max Output: 4K tokens | Input $/M: $0.015 | Output $/M: $0.075 | Strength: Advanced reasoning
Model: Gemini 1.0 Ultra | Context: 32K tokens | Max Output: 8K tokens | Input $/M: $1.00 | Output $/M: $3.00 | Strength: Highest multimodal performance
API Pricing — Input: $0.50 per million tokens (Pro) / Output: $1.50 per million tokens (Pro) / Context: Flexible pricing tiers with free usage allowance