Google’s Multimodal AI Gemini – Una disamina tecnica approfondita

Google's Multimodal AI Gemini - Un'analisi tecnica approfondita

Sundar Pichai, CEO di Google, insieme a Demis Hassabis di Google DeepMind, hanno presentato Gemini nel dicembre 2023. Questo nuovo grande modello di linguaggio è integrato in tutta la vasta gamma di prodotti di Google, offrendo miglioramenti che si propagano attraverso servizi e strumenti utilizzati da milioni di persone.

Gemini, l’avanzato AI multimodale di Google, nasce dall’impegno collaborativo dei laboratori DeepMind e Brain AI. Gemini si pone sulle spalle dei suoi predecessori, promettendo di offrire una suite di applicazioni più interconnesse ed intelligenti.

L’annuncio di Google Gemini, che arriva poco dopo il debutto di Bard, Duet AI e PaLM 2 LLM, segna un chiaro intento da parte di Google di non solo competere, ma di guidare nella rivoluzione dell’AI.

In contrasto con le supposizioni di un inverno dell’AI, il lancio di Gemini suggerisce una vivace primavera dell’Intelligenza Artificiale, ricca di potenziale e crescita. Mentre riflettiamo su un anno dall’emergere di ChatGPT, che di per sé è stato un momento fondamentale per l’AI, il passo di Google indica che l’espansione dell’industria è lontana dall’essere finita; anzi, potrebbe essere in pieno sviluppo.

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Cos’è Gemini?

Il modello Gemini di Google è in grado di elaborare diversi tipi di dati come testi, immagini, audio e video. Viene fornito in tre versioni – Ultra, Pro e Nano – ognuna adattata a specifiche applicazioni, dalla ragionamento complesso all’uso su dispositivi. Ultra eccelle in compiti multidimensionali ed è disponibile su Bard Advanced, mentre Pro offre un equilibrio fra performance ed efficienza delle risorse, già integrato in Bard per le richieste di testo. Nano, ottimizzato per l’implementazione su dispositivi, è disponibile in due dimensioni e presenta ottimizzazioni hardware come la quantizzazione a 4 bit per l’uso offline in dispositivi come il Pixel 8 Pro.

L’architettura di Gemini è unica nella sua capacità di produzione multimodale nativa, utilizzando token di immagine discreti per la generazione di immagini e integrando le caratteristiche audio del Modello di Discorso Universale per una comprensione audio raffinata. La sua capacità di gestire dati video come immagini sequenziali, intrecciate con input di testo o audio, esemplifica la sua abilità multimodale.

Gemini supporta sequenze di testo, immagini, audio e video come input

Accesso a Gemini

La versione 1.0 di Gemini sarà progressivamente disponibile nell’ecosistema di Google, incluso Bard, che beneficia ora delle capacità migliorate di Gemini Pro. Google ha anche integrato Gemini nei suoi servizi di Ricerca, Pubblicità e Duet, migliorando l’esperienza degli utenti con risposte più veloci e accurate.

Per coloro che desiderano sfruttare le capacità di Gemini, Google AI Studio e Google Cloud Vertex offrono l’accesso a Gemini Pro, quest’ultimo fornendo maggiori possibilità di personalizzazione e funzionalità di sicurezza.

Per vivere le capacità migliorate di Bard potenziate da Gemini Pro, gli utenti possono seguire i seguenti semplici passaggi:

1. Accedi a Bard: Apri il tuo browser web preferito e vai al sito web di Bard.
2. Login Sicuro: Accedi al servizio accedendo con il tuo account Google, garantendo un’esperienza senza interruzioni e sicura.
3. Chat Interattiva: Ora puoi utilizzare Bard, dove puoi sfruttare le funzioni avanzate di Gemini Pro.

Potere della Multimodalità:

Alla base, Gemini utilizza un’architettura basata su transformer, simile a quella utilizzata in modelli NLP di successo come GPT-3. Tuttavia, l’unicità di Gemini risiede nella sua capacità di elaborare ed integrare informazioni da multiple modalità, inclusi testi, immagini e codice. Ciò viene realizzato attraverso una tecnica innovativa chiamata attenzione cross-modale, che consente al modello di apprendere relazioni e dipendenze tra diversi tipi di dati.

Ecco una panoramica dei principali componenti di Gemini:

• Codificatore Multimodale: Questo modulo elabora i dati di input di ogni modalità (ad es. testo, immagine) in modo indipendente, estraendo caratteristiche rilevanti e generando rappresentazioni individuali.
• Rete di Attenzione Cross-Modale: Questa rete è il cuore di Gemini. Permette al modello di apprendere relazioni e dipendenze tra le diverse rappresentazioni, consentendo loro di “parlare” fra di loro ed arricchire il loro livello di comprensione.
• Decodificatore Multimodale: Questo modulo utilizza le rappresentazioni arricchite generate dalla rete di attenzione cross-modale per svolgere varie funzioni, come la descrizione delle immagini, la generazione di immagini da testo e la generazione di codice.

Il modello Gemini non si tratta solo di comprendere testo o immagini, ma di integrare diverse tipologie di informazioni in un modo molto più vicino a come noi, esseri umani, percepiamo il mondo. Ad esempio, Gemini può guardare una sequenza di immagini e determinare l’ordine logico o spaziale degli oggetti al loro interno. Può anche analizzare le caratteristiche di design degli oggetti per fare giudizi, come ad esempio quale delle due auto ha una forma più aerodinamica.

Ma le abilità di Gemini vanno oltre la semplice comprensione visiva. Può trasformare un insieme di istruzioni in codice, creando strumenti pratici come un timer di conto alla rovescia che non solo funziona come indicato, ma include anche elementi creativi, come emoji di motivazione, per migliorare l’interazione con l’utente. Ciò indica la capacità di gestire compiti che richiedono un mix di creatività e funzionalità, abilità spesso considerate distintamente umane.

Capacità di Gemini: ragionamento spaziale (Fonte)

Le capacità di Gemini si estendono all’esecuzione di compiti di programmazione (Fonte)

Il sofisticato design di Gemini si basa su una ricca storia di ricerca sulle reti neurali e sfrutta la tecnologia TPU all’avanguardia di Google per l’addestramento. In particolare, Gemini Ultra ha fissato nuovi standard in vari ambiti dell’IA, dimostrando prestazioni notevoli in compiti di ragionamento multimodale.

Grazie alla sua capacità di analizzare e comprendere dati complessi, Gemini offre soluzioni per applicazioni reali, specialmente nell’ambito dell’educazione. Può analizzare e correggere soluzioni a problemi, come quelli di fisica, comprendendo appunti scritti a mano e fornendo una corretta rappresentazione matematica. Tali capacità suggeriscono un futuro in cui l’IA assiste in contesti educativi, offrendo agli studenti e agli insegnanti strumenti avanzati per l’apprendimento e la risoluzione di problemi.

La tecnologia di Gemini è stata sfruttata per creare agenti come AlphaCode 2, che eccelle nella risoluzione di problemi di programmazione competitiva. Ciò dimostra il potenziale di Gemini nel fungere da IA generalista, in grado di gestire problemi complessi a più fasi.

Gemini Nano porta la potenza dell’IA ai dispositivi quotidiani, mantenendo impressionanti capacità in compiti come riassunti e comprensione della lettura, così come programmazione e sfide STEM. Questi modelli più piccoli sono ottimizzati per offrire funzionalità di IA di alta qualità su dispositivi con minori capacità di memoria, rendendo l’IA avanzata più accessibile che mai.

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Il dataset di addestramento per Gemini è altrettanto diversificato delle sue capacità, includendo documenti web, libri, codice, immagini, audio e video. Questo dataset multimodale e multilingue garantisce che i modelli Gemini possano comprendere ed elaborare efficacemente una vasta gamma di tipi di contenuti.

Gemini e GPT-4

Nonostante l’emergere di altri modelli, la domanda su tutte le labbra è come si confronta il Gemini di Google con il GPT-4 di OpenAI, il punto di riferimento del settore per i nuovi LLM. I dati di Google suggeriscono che mentre il GPT-4 può eccellere in compiti di ragionamento comune, il Gemini Ultra ha il sopravvento in quasi ogni altro ambito.

Gemini VS GPT-4

La tabella di confronto sopra mostra le impressionanti prestazioni del Gemini AI di Google in una varietà di compiti. In particolare, Gemini Ultra ha raggiunto risultati notevoli nel benchmark MMLU con un’accuratezza del 90,04%, indicando la sua superiorità nella comprensione delle domande a risposta multipla in 57 materie.

Nel GSM8K, che valuta domande di matematica per la scuola elementare, Gemini Ultra ottiene un punteggio del 94,4%, dimostrando avanzate capacità di elaborazione aritmetica. Nei benchmark di programmazione, Gemini Ultra raggiunge un punteggio del 74,4% nell’HumanEval per la generazione di codice Python, indicando la sua solida comprensione dei linguaggi di programmazione.

Il benchmark DROP, che valuta la comprensione della lettura, vede ancora una volta Gemini Ultra al primo posto con un punteggio dell’82,4%. Nel frattempo, nel test di ragionamento basato sul senso comune, HellaSwag, Gemini Ultra si comporta in modo ammirevole, anche se non supera l’altissimo benchmark stabilito da GPT-4.

Conclusioni

L’architettura unica di Gemini, alimentata dalla tecnologia all’avanguardia di Google, lo posiziona come un attore formidabile nell’arena dell’AI, sfidando i benchmark esistenti stabiliti da modelli come GPT-4. Le sue versioni – Ultra, Pro e Nano – sono progettate per soddisfare esigenze specifiche, dalle complesse attività di ragionamento alle efficienti applicazioni su dispositivi, mostrando l’impegno di Google nel rendere l’AI avanzata accessibile su diverse piattaforme e dispositivi.

L’integrazione di Gemini nell’ecosistema di Google, da Bard a Google Cloud Vertex, evidenzia il suo potenziale per migliorare l’esperienza degli utenti in una serie di servizi. Promette non solo di perfezionare le applicazioni esistenti, ma anche di aprire nuove strade per soluzioni basate sull’AI, che si tratti di assistenza personalizzata, sforzi creativi o analisi aziendali.

Mentre guardiamo al futuro, i continui progressi nei modelli di intelligenza artificiale come Gemini sottolineano l’importanza della ricerca e dello sviluppo in corso. Le sfide legate all’addestramento di modelli così sofisticati e all’assicurazione del loro utilizzo etico e responsabile rimangono al centro della discussione.