Google「Gemini」が与えた衝撃
ネイティブなマルチモーダルの次世代AI

今週のテーマ：技術開発

今回は、Googleが開発した「Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models」という論文で紹介された「Gemini（ジェミニ）」について紹介します。論文で紹介されたGeminiモデルは、マルチモーダルAIの分野において革新的な飛躍を遂げており、能力は多くのベンチマークで最先端の結果を大幅に上回ったということで話題になりました。複雑な画像を解析し、画像、音声、テキストのシーケンスを組み合わせて推論する能力を持ち、テキストと画像を応答として生成するこの機能は、教育、問題解決、多言語コミュニケーション、情報の要約や抽出、さらには創造性への応用が期待されています。

💡 この記事から得られる３つのナレッジ

• マルチモーダルAIの革新的進歩
• 責任あるAIへの取り組み
• 多様な応用分野への影響

論文

今回のディスカッション対象の論文をご紹介します。
タイトル：Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models
著者：Gemini Team, Google
URL：https://arxiv.org/pdf/2312.11805.pdf

目次

Geminiとは何か？
パフォーマンス性能について
Googleの責任あるAIとGemini
おわりに

Geminiとは？用途と適応性について

Geminiは、*マルチモーダルAIの大きな飛躍を示しています。このモデルは、ネイティブなマルチモーダルモデルであり、テキスト、画像、音声、ビデオデータなど幅広いデータソースで学習されています。このユニークなアプローチにより、Geminiは、多様なモダリティからの情報を処理し理解する能力を備えており、従来のモデルでは実現できなかった幅広いタスクの実行が可能になっています。

*マルチモーダル（Multi-Modal）とは、「複数種類の入力情報を利用する」という意味です。マルチモーダルについてはThe Insight の記事「メタ学習とマルチモーダル：AIを人間に近づける挑戦」でも詳しく解説しています。

Geminiは、Ultra、Pro、Nanoの3つのサイズで構成されており、それぞれが異なる計算限界と要件に対応しています。Ultraでは、高度に複雑なタスクに向いており、Proは拡張されたパフォーマンスとスケールでの展開性に、Nanoではデバイスアプリケーション向けに最適化されています。このように、様々なサイズで構成されるGeminiは、複雑な推論タスクからメモリに制約があるオンデバイスのユースケースに至るまで、幅広いアプリケーションに適した運用が可能になります。この多用途性と適応性により、Geminiは言語理解からコーディング、推論、マルチモーダルなタスクに至るまで、サイズに応じた顕著な能力を発揮します。

マルチモーダルタスクに対応するパフォーマンス性能

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