谷歌深夜放复仇杀器Gemini，最强原生多模态史诗级碾压GPT-4！语言理解首超人类

【新智元导读】传说中的Gemini，终于在今天深夜上线了！深夜生多史诗首超「原生多模态」架构，放复是仇杀谷歌的史诗级创举，Gemini也如愿在多个领域超越了GPT-4。器G强原这场仗，模态谷歌必不能输。压G语

谷歌的理解复仇大杀器Gemini，深夜忽然上线！人类

被ChatGPT压着打了整整一年，谷歌谷歌选择在12月的深夜生多史诗首超这一天，展开最强反击战。放复

多模态Gemini，仇杀迄今规模最大、器G强原能力最强的模态谷歌大模型，在文本、视频、语音等多个领域超越了GPT-4，是真正的一雪前耻。

人类有五种感官，我们所建造的世界、所消费的媒体，都是以这样的方式所呈现。

而Gemini的出现，就是迈向真正通用的AI模型的第一步！

Gemini的诞生，代表着AI模型的巨大飞跃，谷歌所有的产品，都将随之改头换面。

塞进多模态模型的搜索引擎、广告产品、Chrome浏览器……这，就是谷歌给我们的未来。

多模态的史诗级创新

以前，多模态大模型就是将纯文本、纯视觉和纯音频模型拼接在一起，就像OpenAI的GPT-4、DALL·E和Whisper那样。然而，这并不是最优解。

相比之下，在设计之初，多模态就是Gemini计划的一部分。

从一开始，Gemini就在不同模态上进行了训练。随后，研究人员又用额外的多模态数据进行了微调，进一步提升了模型的有效性。最终，实现了「无缝」地理解和推理各种模态的输入内容。

从结果上来看，Gemini的性能要远远优于现有的多模态模型，而且它的功能几乎在每个领域都是SOTA级别的。

而这个最大、最有能力的模型，也意味着Gemini可以用和人类一样的方式理解我们周围的世界，并且吸收任何类型的输入和输出——无论是文字，还是代码、音频、图像、视频。

Gemini猜对了纸团在最左边的杯子里

Google DeepMind首席执行官兼联合创始人Demis Hassabis表示，谷歌一直对非常通用的系统感兴趣。

而这里最关键的，就是如何混合所有这些模式，如何从任意数量的输入和感官中收集尽可能多的数据，然后给出同样多样化的响应。

DeepMind和谷歌大脑合并后，果然拿出了真东西。

之所以命名为Gemini，就是因为谷歌两大AI实验室的合体，另外也一个解释是参考了美国宇航局的Gemini项目，后者为阿波罗登月计划铺平了道路。

首次超越人类，大幅碾压GPT-4

虽然没有正式公布，但根据内部消息，Gemini有万亿参数，训练所用的算力甚至达到GPT-4的五倍。

既然是被拿来硬刚GPT-4的模型，Gemini当然少不了经历最严格的测试。

谷歌在多种任务上评估了两种模型的性能，惊喜地发现：从自然图像、音频、视频理解到数学推理，Gemini Ultra在32个常用的学术基准的30个上，已经超越GPT-4！

而在MMLU（大规模多任务语言理解）测试中，Gemini Ultra以90.0%的高分，首次超过了人类专家。

Gemini是第一个在MMLU（大规模多任务语言理解）上超越人类专家的模型

MMLU测试包括57个学科，如数学、物理、历史、法律、医学和伦理，旨在考察世界知识和解决问题的能力。

在这50多个不同学科领域中的每一个中，Gemini都和这些领域最好的专家一样好。

谷歌为MMLU设定的新基准，让Gemini在回答复杂问题前，能够更仔细地发挥推理能力，相比于仅依赖于直觉反应，这种方法带来了显著提升。

在新的MMMU基准测试中，Gemini Ultra也取得了59.4%的高分，这一测试包括了跨越不同领域的多模态任务，这些任务需要深入的推理过程。

图像基准测试中，Gemini Ultra的表现也超过了之前的领先模型，而且，这一成就是在没有OCR系统帮助的情况下实现的！

种种测试表明，Gemini在多模态处理上表现出了强大的能力，并且在更复杂的推理上也有着极大潜力。

详情可参阅Gemini技术报告：

报告地址：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_1_report.pdf

中杯、大杯、超大杯！

Gemini Ultra是谷歌迄今为止创建的最强大LLM最大，能够完成高度复杂的任务，主要面向数据中心和企业级应用。

Gemini Pro是性能最好的模型，用于广泛的任务。它会为许多谷歌的AI服务提供动力，并且从今天起，成为Bard的支柱。

Gemini Nano是最高效的模型，用于设备端任务，可以在安卓设备上本地和离线运行，Pixel 8 Pro的用户就能马上体验到。其中，Nano-1的参数为1.8B，Nano-2为3.25B。

Gemini最基本的模型能做到文本输入和文本输出，但像Gemini Ultra这样更强大的模型，则可以同时处理图像、视频和音频。

不仅如此，Gemini甚至还能学会做动作和触摸这种更像机器人的功能！

以后，Gemini会获得更多的感官，变得更加有意识，更加准确。

虽然幻觉问题仍然不可避免，但模型知道的越多，性能就会越好。

文本、图像、音频精准理解

Gemini 1.0经过训练，可以同时识别和理解文本、图像、音频等各种形式的输入内容，因此它也能更好地理解细微的信息，回答与复杂主题相关的各类问题。

比如，用户先是上传了一段非英语的音频，然后又录了一段英语的音频来提问。

要知道，一般设计音频的归纳，都是用文字输入prompt。而Gemini却可以同时处理两段不同语言的音频，精准输出所需要的摘要内容。

(责任编辑：知识)