Google 推出比 GPT 4 還強大的 AI 模型 Gemini,複合式 AI 未來將搭載於 Bard 及 Pixel 等平台
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- UltraL:是最大型的模型,適用於高度複雜的任務
- Pro:適用於廣泛的任務
- Nano:則是最高效的模型,適合在行動裝置上的任務。
Gemini 在文字和 Coding 等一系列測試中效能皆超越了 GPT-4。與現有的 AI 模型如 GPT-4 相比,Gemini 在多模態理解和處理方面展現了更先進的性能。它在理解和處理複雜數據方面的能力可能超越了 GPT-4,特別是在處理圖片、音檔和影片在內的非文字數據方面。此外,Gemini 還能在移動裝置上運行,這是目前大多數 AI 模型,包括 GPT-4,所無法辦到的。在 MMLU(大規模多任務語言理解)上,它首次超越人類專家的表現。 上方影片清楚的說明 Gemini 在科學、研究領域的實際應用範例:
- 科學研究中的問題:科學家常常面臨從成千上萬的科學論文中人工找數據的困難,這是一個耗時且必須的工作。Google DeepMind 的研究人員就明顯遇到了這個問題。
- Gemini 的角色:DeepMind 科學家使用 Gemini 提供了對科學的深刻理解,幫助篩選和從科學文獻中高效率提取資料,識別相關的論文並有效率找到關鍵數據。
- 案例研究:一個 2022 年研究中的遺傳學數據資料集,最初需要手動審無數的論文。Gemini 被用來處理自 2021 年以來新增的超過 200,000 篇論文,並將篩選到剩下 250 篇相關論文。
- 多模態功能:Gemini 的多模態性質使其能夠理解並處理不僅是文字或圖表而已。它還可以產生代碼以更新研究中的圖表,使用更新的數據集來製作更新的圖表,其中包括直到 2023 年的數據。
- 更廣泛的應用:Gemini 的功能不僅適用於生物學和科學,還適用於任何依賴大數據資料庫的領域,如法律或金融,顯示了它在各個領域數據蒐集和分析的潛力。
- 作業輔助:Gemini 是一款專為協助家長幫助孩子完成家庭作業而設計的工具,特別是在數學和物理學方面。
- 多模態學習與問題解決:它具有簡單的界面,利用 Gemini 在數學推理和多模態學習方面的能力。使用者可以上傳手寫答案的照片,Gemini 不僅可以解決這些問題,還能理解和評估所提供的答案。
- 錯誤辨識與解釋:Gemini 能夠辨識解答中的錯誤,如上方影片示範中的問題 1 和 3。它可以指出具體錯誤,例如使用了正確的公式但計算錯誤,並提供詳細解釋。
- 客製化解釋:Gemini 提供解決問題的拆解式解答,並且能夠理解細節的資訊,能夠針對複雜主題提供定制化解釋。
- 個人化練習題:為了增強學習,Gemini 根據使用者答案中辨識出的錯誤,提供個人化練習題,此功能有助於加強對概念的理解和提高解決問題的能力。