Der Bericht stellt die Gemini-Modellfamilie vor, eine neue Generation hochleistungsfähiger multimodaler Modelle, die in den Bereichen Bild-, Audio-, Video- und Textverständnis sowie Reasoning herausragende Fähigkeiten zeigen.
Die Gemini-Modelle gibt es in drei Größen - Ultra, Pro und Nano - die für unterschiedliche Anwendungsfälle optimiert sind. Die Evaluation auf einer breiten Palette von Benchmarks zeigt, dass das leistungsfähigste Gemini-Ultra-Modell den Stand der Technik in 30 von 32 Benchmarks verbessert. Bemerkenswert ist, dass es als erstes Modell menschenexpertenähnliche Leistungen auf dem MMLU-Benchmark erreicht, einem prominenten Benchmark für Wissens- und Reasoning-Fähigkeiten.
Darüber hinaus zeigt Gemini Ultra beeindruckende Fähigkeiten im bereichsübergreifenden Reasoning, indem es Eingaben aus Audio, Bildern und Text nahtlos versteht und verarbeitet. Dies eröffnet vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, z.B. im Bildungsbereich, wo das Modell Schülerlösungen zu Physikaufgaben analysieren und korrigieren kann.
Die Gemini-Modellfamilie baut auf Transformers auf und wurde für große Kontextlängen von 32.000 Tokens trainiert. Die Modelle können Eingaben aus verschiedenen Modalitäten wie Text, Bilder, Audio und Video verarbeiten und auch multimodale Ausgaben erzeugen. Die Infrastruktur und Trainingsmethoden wurden speziell für die Skalierung auf große Modelle entwickelt.
Neben den Leistungen auf akademischen Benchmarks zeigen die Gemini-Modelle auch beeindruckende Fähigkeiten in komplexen Reasoning-Systemen wie AlphaCode 2, das Wettbewerbsprogrammieraufgaben löst. Darüber hinaus bietet die Gemini-Nano-Serie sehr effiziente Modelle für den Einsatz auf Endgeräten.
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by Gemini Team ... klokken arxiv.org 04-04-2024
https://arxiv.org/pdf/2312.11805.pdfDypere Spørsmål