AI 競争がこれまで以上に激化する中、Google は最近、LLM AI ファミリーの拡大を続けています。現在、Google ファミリーの下に Palm、Bard、Gemini、Gemma AI モデルがあり、検索、広告、Bard などのさまざまな Google サービスで動作するように設計されています。
この記事では、Google Gemini ファミリーの LLM AI モデルについて詳しく説明し、ビジネス ニーズに合わせた選択と導入を容易にするメリットとデメリットを確認します。
Google Gemini は、次世代の生成 AI モデル ファミリーです。モデル ファミリー全体は、Google の AI 研究機関である DeepMind と Google Research によって開発されました。 3 つのオプションがあります:
すべての Gemini モデルはマルチモーダルになるようにトレーニングされています。言い換えれば、彼らは単なるテキストや単語以上のものを操作し、使用することができます。これらは、さまざまな音声、画像、ビデオ、大規模なコードベースのセット、さまざまな言語のテキストに基づいて事前トレーニングされ、微調整されています。
ただし、テキスト データのみでトレーニングされた Google 独自の LaMDA などのモデルでは異なります。 LaMDA はテキスト以外のものを理解したり生成したりすることはできませんが、Gemini ファミリーのモデルはそれを行うことができます。
Gemini Pro は、Google の AI 機能の重要なバージョンであり、スケーラビリティとパフォーマンスのバランスを提供します。これは、Ultra バージョンと Nano バージョンを含む Google Gemini AI ファミリーの一部です。 Gemini Pro は、さまざまなタスクに使用できるように設計されており、開発者や企業がこれを使用して構築できるようになりました。
Gemini Pro はマルチモーダル モデルでもあります。つまり、テキスト、画像、オーディオ、ビデオ、コードを理解して操作できます。より高度な推論、計画、理解のために微調整されており、幅広いアプリケーションに対応する多用途かつ強力なツールとなっています。
さらに、開発者や企業は、Google AI Studio および Vertex AI を通じて Gemini Pro にアクセスできます。これは Gemini API からも利用でき、開発者はローコード環境で Gemini を利用した検索および会話型エージェントを構築できます。 Gemini Pro は、Google Cloud のエンドツーエンド AI プラットフォームである Vertex AI でも利用できるため、開発者は数時間から数日で本番グレードの AI エージェントを作成できます。
Gemini Pro は、研究ベンチマークで強力なパフォーマンスを実証し、他の同様のサイズのモデルを上回っています。テキスト用の 32K コンテキスト ウィンドウが付属しており、将来のバージョンではさらに大きなコンテキスト ウィンドウが搭載され、機能がさらに強化される予定です。
Gemini Ultra は、Google 大規模言語モデル ファミリーの最も強力かつ高度なバージョンです。非常に複雑なタスク向けに最適化されており、テキスト、画像、ビデオ、オーディオにわたってシームレスに推論できます。 、コード。 Gemini Ultra は Gemini Pro および Gemini Nano と同じコードから構築されていますが、異なるユースケース向けに設計されています。これは最大のモデルであり、最も複雑なタスク向けに最適化されています。
Gemini Ultra は、最も複雑なタスク向けに設計された最大のモデルです。 MMLU、Big-Bench Hard、HumanEval などの LLM ベンチマークでは GPT-4 を上回り、MMMU、VQAv2、MathVista などのマルチモーダル ベンチマークでは GPT-4V を上回りました。
次の Google Gemini Ultra と GPT4 の比較表からわかるように、Google Gemini Ultra には独自の製品価値提案があり、多くのパフォーマンスの中で際立っています。それは多くの実際の事例からも証明されています。
Gemini Nano は、使いやすさと迅速なモデル開発を目的に設計された、小型で機敏な言語モデルです。簡素化されたユーザー インターフェイスと自動化されたワークフローが特徴で、技術者以外のユーザーでもアクセスできます。
Gemini Nano は速度と柔軟性を優先し、ユーザーがモデルを迅速に反復してさまざまなデータ シナリオを探索できるようにします。ただし、非常に複雑なデータや高度なモデリング要件を扱う場合には制限がある場合があります。
Gemini Nano は、ラピッド プロトタイピング、探索的分析、シンプルさと効率が最優先されるユースケースに最適です。たとえば、Google は、Google Pixel 8 に Gemini Nano が搭載され、機能のパフォーマンスが強化されると発表しました。
Google Gemini LLM ファミリーの他の 3 つのモデルとは異なり、Google Gemma は軽量のオープンソース言語モデルの領域で魅力的な製品を提供します。
Gemma モデルは、他の最先端のモデルと比較して、より小型でリソース効率が高くなるように設計されており、モバイル デバイスを含むさまざまなプラットフォームでの展開に適しています。およびエッジ コンピューティング環境
Gemma は、TensorFlow、PyTorch、JAX、Hugging Face Transformers などの一般的なフレームワークをサポートすることで柔軟性を提供し、開発者が好みのツールを活用できるようにします。 Google は、Gemma の開発において責任ある AI 原則を優先しています。自動フィルタリングやヒューマン フィードバック強化学習 (RLHF) などの手法は、バイアスを軽減し、責任あるモデルの動作を促進することを目的としています。
Gemma の制限は、Gemma が現在テキストからテキストへの生成タスクに焦点を当てていることです。感情分析や質問応答などの他の NLP 機能との統合には、追加の検討が必要になる場合があります。
OpenAI や ChatGPT4 の料金モデルと同様に、Google Gemini にも 3 つの主要な料金プランがあります。 1 つは Google Gemini Ultra で、月額ベースのサブスクリプション価格です。 Gemini Ultra の価格は月額 20 ドルです。 2 つ目は、開発者および企業向けの Google Gemini Pro API の従量課金制モデルです。詳細は以下の画像の通りです。
最後になりましたが、Google Gemini では、Gemini API と Gemini AI Studio の両方の無料枠も提供しており、すべてのユーザーと開発者が試すことができます
すべてのモデルにはそれぞれ長所と短所があり、実際のニーズ、目的、ビジネス目標によって異なります。今後の新機能については、さらに多くの機能が追加され、人々は急成長する AI 開発と AI の熾烈な競争から恩恵を受けることができると考えています
独占的なオートスタイルコンテンツのアップデートとオファーを入手
Discover how business professionals can use machine learning to solve problems, identify opportunities, and drive impact. Learn from Google Cloud experts.
Learn how to design customer conversations using Contact Center Artificial Intelligence (CCAI). Create virtual agents and test them using the simulator. Add functionality to access data from external systems, making virtual agents conversationally dynamic.
Google Gemini ファミリーの LLM AI モデルを詳しく見て、その長所と短所を確認してください。これは、ビジネスの需要に応じた選択と展開を容易にするのに役立ちます。
微調整は、事前トレーニングされた AI モデルに基づいて AI モデルを特殊化するための強力な武器です。 Google LLM ファミリーの AI モデルを微調整する方法を詳しく説明します。
人工知能 (AI) はソフトウェア開発に革命をもたらし、AI コード アシスタントは開発者にとって不可欠なツールになりつつあります。これらの高度なツールは、コードの効率、精度、セキュリティを強化します。開発プロセスを変革するトップの AI コード アシスタントを見つけてください。