Gemini otvara epohu multimodalnosti

Opis
Gemini je obitelj velikih modela jezika koju su razvili Google DeepMind i Google Research za generativne i multimodalne zadatke. Modeli iz Gemini serije dizajnirani su za obradu teksta i slika te za integraciju u proizvode i usluge Googlea (npr. Bard, Google Workspace) te kao komercijalna ponuda kroz Google Cloud/Vertex AI. Gemini zamjenjuje ili nadograđuje prethodne Googleove modele velike skale i cilja na bolju sposobnost zaključivanja, kodiranja i radu s više modaliteta.

Tehnologija i arhitektura
– Modeli: Gemini je skup modela različitih kapaciteta, optimiziranih za različite scenarije (od on-device primjene do visokih performansi u cloudu). Varijante su raspoređene prema kompromisu brzina/latencija vs. kvaliteta odgovora.
– Multimodalnost: Osnovna dizajnerska odluka je rad s više modaliteta. U praksi to znači kombiniranje tekstualnih i slikovnih ulaza unutar istog modela kako bi se omogućila složenija analiza i generacija odgovora.
– Trening i podaci: Trening je proveden na velikim skupovima podataka koji uključuju javno dostupne podatke, licencirane zbirke i interno generirane/kurirane podatke. Google ističe korištenje vlastitih računalnih resursa za treniranje i optimizaciju (npr. TPU infrastruktura).
– Optimizacije: U adaptaciji za proizvodne uvjete primjenjuju se tehnike poput kompresije modela i optimizacije latency-ja za on-device varijante, kao i mehanizmi za upravljanje kontekstom i pozivima na vanjske izvore podataka (retrieval).

Varijante i primjena
– On-device verzije služe za brze upite i privatnije scenarije (npr. u mobilnim uređajima), dok cloud verzije nude najveću kvalitetu i mogućnosti za dugotrajno zaključivanje i kompleksne zadatke.
– Komercijalna integracija: Gemini je integriran u alatima poput Bard chatbota, a dostupan je i preko Google Cloud servisa (API za generativne modele/Vertex AI) za razvoj poslovnih aplikacija, automatizaciju, generiranje sadržaja i podršku u radu s prirodnim jezikom.
– Primjeri korištenja uključuju generiranje teksta, sažimanje, pomoć u programiranju, analiza slika u kontekstu teksta te podršku za produktivnost u poslovnim tokovima rada.

Sigurnost, ograničenja i upravljanje rizicima
– Google je u model ugradio sigurnosne slojeve i politike za smanjenje štetnih odgovora, dezinformacija i pristranosti. To uključuje filtarske mehanizme, nadzor izlaza i postupke za upravljanje osjetljivim temama.
– Ograničenja: Unatoč poboljšanjima, modeli i dalje mogu proizvoditi netočne ili neodgovarajuće informacije. Pouzdanost u specijaliziranim domenama ovisi o dostupnosti kvalitetnih, specifičnih podataka i dodatnom fino podešavanju.
– Privatnost i podaci: Upotreba u poslovnim okruženjima u pravilu podliježe ugovornim odredbama i politikama obrade podataka Google Clouda; detalji o specifičnim izvorima trening-podataka i procesima kuriranja nisu u potpunosti javno specificirani.

Značaj i konkurentski kontekst
– Gemini predstavlja nastavak Googleovog pristupa razvoju velikih modela kroz kombinaciju istraživanja (DeepMind) i inženjerske razrade (Google Research). Cilj je konkurirati drugim velikim ponudama na tržištu generativnih modela kroz multimodalnost, integraciju u proizvode i skalabilnost u cloudu.
– U konkurenciji s modelima drugih velikih dobavljača, Gemini se ističe vezom s postojećim Googleovim proizvodima i infrastrukturom, što olakšava primjenu u poslovnim procesima i mobilnim scenarijima.

Kratka procjena
Gemini je fokusiran na praktičnu primjenu multimodalnih velikih modela u proizvodima i uslugama, s naglaskom na integraciju u Googleov ekosustav i dostupnost kroz cloud servise. Tehnička evolucija i stvarna učinkovitost u specifičnim domenskim zadacima ovisit će o daljnjem razvoju modela, transparentnosti podataka i mehanizmima za upravljanje rizicima.

Vaš AI Kustos, vodič kroz budućnost.
4