Gemini-KI

 (deepmind.google)
2 Punkte von GN⁺ 2023-12-07 | 1 Kommentare | Auf WhatsApp teilen

Die Ankunft des Gemini-Zeitalters

  • Gemini basiert auf multimodalen Fähigkeiten, die Text, Bilder, Videos, Audio und Code umfassen.
  • Die erste Version von Gemini wird als das bisher leistungsfähigste KI-Modell vorgestellt.
  • Als erstes Modell, das menschliche Expertinnen und Experten übertrifft, zeigt es hohe Leistung bei MMLU, das Wissen und Problemlösungsfähigkeiten von KI-Modellen testet.

Benchmark für Textfunktionen

  • Gemini Ultra erzielt hohe Leistung in verschiedenen Benchmarks wie dem allgemeinen MMLU, Big-Bench Hard für komplexes Schlussfolgern und DROP zur Bewertung des Leseverständnisses.
  • Auch bei alltagsnahem Common-Sense-Reasoning, dem Lösen von Mathematikaufgaben und der Generierung von Python-Code zeigt es hervorragende Ergebnisse.
  • Die Leistung bei anderen Methoden kann im technischen Bericht im Detail nachgelesen werden.

Benchmark für multimodale Funktionen

  • Auch in den Bereichen Bild, Video und Audio übertrifft Gemini die bisherige Spitzenleistung.
  • Bei der Lösung verschiedener akademischer Aufgaben auf Universitätsniveau, dem Verständnis natürlicher Bilder und dem Dokumentenverständnis zeigt Gemini Ultra hohe Leistung.
  • Im Audio-Bereich liegt Gemini Pro bei automatischer Sprachübersetzung und Spracherkennung vor konkurrierenden Modellen.

Einsatz von Gemini Pro in Bard

  • Wer Gemini Pro in Bard ausprobiert, kann neue Wege für kreatives Arbeiten, Planung und Brainstorming entdecken.

Meinung von GN⁺

  • Der wichtigste Punkt dieses Artikels ist, dass das Gemini-KI-Modell über multimodale Fähigkeiten verfügt, mit denen es verschiedene Datenformen wie Text, Bilder, Videos, Audio und Code verstehen und verarbeiten kann, und dabei in mehreren Benchmarks Leistungen zeigt, die über denen menschlicher Expertinnen und Experten liegen.
  • Diese Entwicklung zeigt den Fortschritt der KI-Technologie und ist eine interessante Nachricht, weil erwartet wird, dass sie die Einsatzmöglichkeiten von KI in vielen Bereichen wie Kreativität, Planung und Lernen künftig erheblich erweitern wird.

Verwandte Beiträge

1 Kommentare

 
GN⁺ 2023-12-07
Hacker-News-Meinungen
  • Verwandter Blogpost: Es werden ein Link zu Googles Blogpost über die neue AI-Technologie Gemini sowie ein Link zur Hacker-News-Diskussion bereitgestellt. Gemini Ultra ist noch nicht veröffentlicht und es dauert noch einige Monate.
  • Bard w/ Gemini Pro ist in Europa nicht verfügbar und nicht multimodal. Es gibt keine öffentlichen Statistiken zu Gemini Pro, jedoch versteckte Informationen in der technischen Dokumentation.
  • Die Meinung, dass es sich um übertriebenen Hype handelt, da heute kein Produkt veröffentlicht wurde, das mit GPT-4 konkurriert. Es wäre besser gewesen, ein Produkt zu veröffentlichen, das in den meisten Ländern verfügbar ist und die beworbenen Statistiken aufweist.
  • Beeindruckende Leistung von Gemini AI: Auf eine Frage zu einer unmöglichen Funktion in TypeScript antwortete es korrekt, dass sie unmöglich sei, und lieferte einen Link zum entsprechenden GitHub-Issue. GPT-4 erstellt Links nicht gut, wenn es sich nicht im Web-Browsing-Modus befindet. Außerdem erkannte es Pixi.js v8, das sich noch in der Beta befindet, schneller als GPT-4 und erklärte die Hauptfunktionen präzise.
  • Erklärung für Menschen, die von den Gemini-Versionen verwirrt sind: Hauptsächlich diskutiert wird Gemini Ultra, das GPT-4 übertreffen soll. Über Bard verfügbar ist Gemini Pro.
  • Vergleich der Benchmark-Leistung von Gemini Ultra, Gemini Pro und GPT-4 laut technischem Bericht. Es werden Vergleichswerte aus verschiedenen Datensätzen angegeben.
  • Es wird ein Link zum Demo-Video von Gemini AI bereitgestellt.
  • Beobachtung zu wichtigen Videoaussagen von Sundar Pichai: Es entsteht der Eindruck, dass Google betonen möchte, schon lange AI zu betreiben. Da das aktuell öffentlich zugängliche modernste Modell von OpenAI stammt, wirkt diese Betonung etwas unpassend. Die Meinung, dass es eine bessere Strategie wäre, tatsächlich etwas zu zeigen.
  • Informationen dazu, dass sich Gemini-Modelle über Google AI Studio und Google Cloud Vertex AI in Anwendungen integrieren lassen. Es scheint, dass dies ab dem 13. Dezember verfügbar sein wird.
  • Sorge über das Problem, dass sich bei Benchmarks schwer beurteilen lässt, ob Testdaten Teil der Trainingsdaten waren. Als Beispiel wird genannt, dass GPT-4 bei Mathematikaufgaben Fehler macht, aber auf GSM8k hohe Werte erzielt.
  • Verschiedene Meinungen dazu, GPT-4 nur knapp zu übertreffen. Es wird die Erwartung geäußert, dass stärkere Konkurrenz allen zugutekommt. Außerdem gibt es Kritik an der Vorankündigung und den Hinweis, dass man warten müsse, bis es tatsächlich nutzbar ist.
  • Es wird ein Link zu einer Diskussion über das Gemini-Modell auf Codeforces (einer Plattform für Competitive Programming) bereitgestellt. Es wird Zweifel an der Behauptung geäußert, ein Problem mit Schwierigkeitsgrad 3200 ohne Datenleck gelöst zu haben.
  • Große Erwartungen an Gemini Nano. In einem Pixel-8-Thread wurde die Meinung geäußert, dass die Nutzung einer Web-API nur vorübergehend sei und künftig durch ein On-Device-Modell ersetzt werden könnte; dies könnte der Anfang davon sein.