谷歌在2023年12月6日发布了原生多模态大模型Gemini，这一举动无疑给人工智能领域带来了一场地震。Gemini以其超越GPT-4的性能，尤其是在语言理解能力方面首次超越人类，预示着AI技术发展的新篇章。Gemini的发布不仅仅是技术上的突破，更代表着人工智能向更智能、更人性化的方向迈进了一大步。
Gemini：谷歌的AI新星
谷歌DeepMind首席执行官Demis Hassabis代表Gemini团队，分享了对人工智能的深刻愿景。他提到，Gemini的诞生源于对构建新一代AI模型的长期追求，这些模型能够像人类一样理解世界并与之互动。Gemini不仅仅是一个智能软件，更像是一个智能助手，能够以更直观的方式服务于人类。
Gemini的独特之处在于其多模态特性，能够无缝理解和组合文本、代码、音频、图像和视频等多种信息类型。这种多模态能力使得Gemini在处理复杂任务时更加得心应手。此外，Gemini还具有高度的灵活性，能够在各种设备上高效运行，从数据中心到移动设备，都能够发挥其强大的计算能力。
谷歌针对不同的应用场景优化了Gemini，推出了三个版本：Gemini Ultra、Gemini Pro和Gemini Nano。Gemini Ultra是性能最强大的版本，主要面向数据中心和企业级应用；Gemini Pro则适用于广泛的任务，并已成为Bard的支柱；Gemini Nano则专注于设备端任务，能够在安卓设备上本地和离线运行。这种分层设计的策略，使得Gemini能够更好地满足不同用户的需求。
SOTA性能：超越人类专家
Gemini在多个学术基准测试中表现出色，尤其是在大型语言模型（LLM）研究和开发中广泛使用的32个学术基准中，Gemini Ultra在30个方面的性能超过了当前最先进的结果。更值得一提的是，Gemini Ultra在MMLU（大规模多任务语言理解）方面的得分为90.0%，成为首个在该方面超越人类专家的模型。MMLU基准测试涵盖了数学、物理、历史、法律、医学和伦理等57门科目，旨在测试模型的世界知识和解决问题的能力。Gemini Ultra的优异表现，充分证明了其在知识掌握和问题解决方面的强大能力。
Gemini在MMLU上的成功，得益于其独特的推理能力。通过在回答难题之前进行更仔细的思考，Gemini能够显著提高其性能，超越仅仅依赖第一印象的传统方法。这种推理能力的提升，使得Gemini在处理复杂问题时更加准确和可靠。
Gemini Ultra还在新的MMMU基准测试中获得了59.4%的最先进分数。MMMU基准测试由跨越不同领域的多模式任务组成，需要深思熟虑的推理。Gemini Ultra的成功，再次证明了其在多模态任务处理方面的卓越能力。
在图像基准测试中，Gemini Ultra的性能也优于以前的最先进的模型，而且无需物体字符识别（OCR）系统的辅助。这充分展示了Gemini天生的多模态特性，以及其复杂推理能力的早期迹象。
下一代功能：天生多模态
Gemini的设计理念与传统的多模态模型截然不同。传统方法通常为不同的模态训练单独的组件，然后将它们缝合在一起，这种方式难以进行更概念化和复杂的推理。而Gemini则被设计成天生的多模态，从一开始就对不同的模态进行预训练，然后通过额外的多模态数据进行微调，从而实现无缝地理解和推理各种输入。这种设计使得Gemini在多模态任务处理方面具有显著的优势，几乎在每个领域都达到了最先进的水平。
复杂的推理：洞察数据背后的知识
Gemini 1.0复杂的多模态推理能力，使其能够理解复杂的书面和视觉信息，从而在揭示大量数据中难以辨别的知识方面具有独特的技能。它能够通过阅读、过滤和理解信息，从数十万份文件中提取见解，从而在科学、金融等领域实现新的突破。
理解文本、图像、音频等：多维度的信息处理
Gemini 1.0经过训练，能够同时识别和理解文本、图像、音频等多种信息类型，从而更好地理解细微的信息，并能够回答与复杂主题相关的问题。这使得它特别擅长解释数学和物理等复杂科目的推理。
高级编码：赋能软件开发
Gemini的第一个版本可以用世界上最流行的编程语言（如Python、Java、C++和Go）理解、解释和生成高质量的代码。它能够跨语言工作，并对复杂信息进行推理，这使它成为世界上领先的编码基础模型之一。
Gemini Ultra在多个编码基准方面表现出色，包括用于评估编码任务性能的HumanEval，以及谷歌的内部数据集Natural2Code。此外，Gemini还可以作为更先进的编码系统的引擎。谷歌推出的AlphaCode 2，就是一个使用Gemini的专业版本构建的更先进的代码生成系统。AlphaCode 2擅长解决竞争性编程问题，这些问题超越了编码，涉及复杂的数学和理论计算机科学。
更可靠、更可扩展、更高效：强大的基础设施支持
谷歌使用内部设计的Tensor处理单元（TPU）v4和v5e，在人工智能优化的基础设施上大规模训练Gemini 1.0。这种设计使得Gemini的运行速度明显快于早期、更小、功能较差的型号。此外，谷歌还宣布了迄今为止最强大、最高效、最可扩展的TPU系统Cloud TPU v5p，专为训练尖端人工智能模型而设计。下一代TPU将加速Gemini的开发，帮助开发人员和企业客户更快地训练大规模生成人工智能模型。
以责任和安全为核心：构建可信赖的AI
谷歌致力于在人工智能的发展中坚守责任和安全的底线。在谷歌的人工智能原则和产品的稳健安全政策的基础上，谷歌正在为Gemini的多模态能力添加新的保护措施。在开发的每个阶段，谷歌都在考虑潜在的风险，并努力测试和缓解这些风险。
为了找出内部评估方法中的盲点，谷歌正在与一组不同的外部专家和合作伙伴合作，在一系列问题上对模型进行压力测试。此外，为了诊断Gemini训练阶段的内容安全问题，并确保其输出符合政策，谷歌正在使用基准，如真实毒性提示。
让Gemini走向世界：赋能各行各业
Gemini 1.0目前正在一系列产品和平台上推出。Bard已经开始使用经过微调的Gemini Pro版本，从而实现更高级的推理、规划和理解。Pixel 8 Pro是第一款运行Gemini Nano的智能手机，它正在为记录器应用程序中的汇总等新功能提供动力，并从WhatsApp开始在Gboard中的智能回复中推出。
在接下来的几个月里，Gemini将出现在更多的谷歌产品和服务中，如搜索、广告、Chrome和Duet AI。谷歌已经开始在搜索中试用Gemini，从而为用户提供更快的搜索生成体验（SGE）。
从12月13日开始，开发者和企业客户可以通过Google AI Studio或Google Cloud Vertex AI中的Gemini API访问Gemini Pro。安卓开发者还可以通过AICore构建Gemini Nano。
对于Gemini Ultra，谷歌目前正在完成广泛的信任和安全检查，包括由受信任的外部各方组成红队，并在广泛使用之前，使用微调和从人类反馈中强化学习（RLHF）来进一步完善模型。明年初，谷歌还将推出Bard Advanced，这是一种新的尖端人工智能体验，让用户可以使用最好的型号和功能，从Gemini Ultra开始。
Gemini的发布是人工智能发展的一个重要里程碑，也是谷歌继续快速创新和负责任地提高模型能力的新时代的开始。Gemini的未来版本将进一步扩展其功能，包括计划和记忆方面的进步，并增加处理更多信息的上下文窗口，以提供更好的响应。人工智能将增强创造力，扩展知识，推进科学，并改变世界各地数十亿人的生活和工作方式。
