Géminis (modelo de lenguaje)
Modelo de lenguaje de gran tamaño desarrollado por Google

Géminis
Desarrollador(es)Google DeepMind
Lanzamiento inicial6 de diciembre de 2023 ; hace 10 meses ( 06-12-2023 )
Predecesorpalma 2
Disponible enInglés
TipoModelo de lenguaje grande
LicenciaPropiedad
Sitio webdeepmind.google/technologies/gemini/

Gemini es una familia de modelos de lenguaje multimodales de gran tamaño desarrollados por Google DeepMind , que sirven como sucesores de LaMDA y PaLM 2. Compuesto por Gemini Ultra, Gemini Pro, Gemini Flash y Gemini Nano, fue anunciado el 6 de diciembre de 2023, posicionado como un competidor de GPT-4 de OpenAI . Impulsa el chatbot del mismo nombre .

Historia

Desarrollo

El director ejecutivo de Google , Sundar Pichai ( izq .), y el director ejecutivo de DeepMind, Demis Hassabis ( der. ), encabezaron el desarrollo de Gemini.

Google anunció Gemini, un modelo de lenguaje grande (LLM) desarrollado por la subsidiaria Google DeepMind , durante la conferencia Google I/O del 10 de mayo de 2023. Se posicionó como un sucesor más poderoso de PaLM 2 , que también se presentó en el evento, y el CEO de Google, Sundar Pichai, afirmó que Gemini todavía estaba en sus primeras etapas de desarrollo. [1] [2] A diferencia de otros LLM, se dijo que Gemini era único porque no se entrenó solo en un corpus de texto y fue diseñado para ser multimodal , lo que significa que podía procesar múltiples tipos de datos simultáneamente, incluidos texto, imágenes, audio, video y código de computadora . [3] Se había desarrollado como una colaboración entre DeepMind y Google Brain , dos ramas de Google que se habían fusionado como Google DeepMind el mes anterior. [4] En una entrevista con Wired , el CEO de DeepMind, Demis Hassabis, promocionó las capacidades avanzadas de Gemini, que creía que permitirían al algoritmo superar a ChatGPT de OpenAI , que se ejecuta en GPT-4 y cuya creciente popularidad había sido desafiada agresivamente por Google con LaMDA y Bard . Hassabis destacó las fortalezas del programa AlphaGo de DeepMind , que ganó atención mundial en 2016 cuando derrotó al campeón de Go, Lee Sedol , y dijo que Gemini combinaría el poder de AlphaGo y otros LLM de Google-DeepMind. [5]

En agosto de 2023, The Information publicó un informe que describía la hoja de ruta de Google para Gemini, revelando que la compañía tenía como objetivo una fecha de lanzamiento para fines de 2023. Según el informe, Google esperaba superar a OpenAI y otros competidores combinando las capacidades de texto conversacional presentes en la mayoría de los LLM con la generación de imágenes impulsada por inteligencia artificial , lo que le permite crear imágenes contextuales y adaptarse a una gama más amplia de casos de uso . [6] Al igual que Bard, [7] el cofundador de Google, Sergey Brin, fue convocado para salir de su retiro para ayudar en el desarrollo de Gemini, junto con cientos de otros ingenieros de Google Brain y DeepMind; [6] [8] más tarde se le atribuyó el mérito de ser un "colaborador principal" de Gemini. [9] Debido a que Gemini estaba siendo entrenado con transcripciones de videos de YouTube , se contrataron abogados para filtrar cualquier material potencialmente protegido por derechos de autor. [6]

Con la noticia del inminente lanzamiento de Gemini, OpenAI aceleró su trabajo para integrar GPT-4 con características multimodales similares a las de Gemini. [10] The Information informó en septiembre que a varias empresas se les había otorgado acceso anticipado a "una versión preliminar" de LLM, que Google tenía la intención de poner a disposición de los clientes a través del servicio Vertex AI de Google Cloud . La publicación también afirmó que Google estaba armando a Gemini para competir tanto con GPT-4 como con GitHub Copilot de Microsoft . [11] [12]

Lanzamiento

El 6 de diciembre de 2023, Pichai y Hassabis anunciaron "Gemini 1.0" en una conferencia de prensa virtual. [13] [14] Constaba de tres modelos: Gemini Ultra, diseñado para "tareas de alta complejidad"; Gemini Pro, diseñado para "una amplia gama de tareas"; y Gemini Nano, diseñado para "tareas en el dispositivo". En el lanzamiento, Gemini Pro y Nano se integraron en Bard y el teléfono inteligente Pixel 8 Pro , respectivamente, mientras que Gemini Ultra estaba configurado para impulsar "Bard Advanced" y estar disponible para los desarrolladores de software a principios de 2024. Otros productos en los que Google tenía la intención de incorporar Gemini incluían Search , Ads , Chrome , Duet AI en Google Workspace y AlphaCode 2. [ 15] [14] Se puso a disposición solo en inglés. [14] [16] Considerado como el "modelo de IA más grande y capaz" de Google y diseñado para emular el comportamiento humano, [17] [14] [18] la compañía declaró que Gemini no estaría ampliamente disponible hasta el año siguiente debido a la necesidad de "pruebas de seguridad exhaustivas". [13] Gemini fue entrenado y potenciado por las Unidades de procesamiento de tensor (TPU) de Google, [13] [16] y el nombre hace referencia a la fusión DeepMind–Google Brain, así como al Proyecto Gemini de la NASA . [19]

Se dijo que Gemini Ultra había superado a GPT-4, Claude 2 de Anthropic , Inflection-2 de Inflection AI , LLaMA 2 de Meta y Grok 1 de xAI en una variedad de puntos de referencia de la industria, [20] [13] mientras que se dijo que Gemini Pro había superado a GPT-3.5 . [3] Gemini Ultra también fue el primer modelo de lenguaje en superar a los expertos humanos en la prueba de comprensión del lenguaje multitarea masiva (MMLU) de 57 sujetos, obteniendo una puntuación del 90%. [3] [19] Gemini Pro se puso a disposición de los clientes de Google Cloud en AI Studio y Vertex AI el 13 de diciembre, mientras que Gemini Nano también estará disponible para los desarrolladores de Android . [21] [22] [23] Hassabis reveló además que DeepMind estaba explorando cómo Gemini podría "combinarse con la robótica para interactuar físicamente con el mundo". [24] De acuerdo con una orden ejecutiva firmada por el presidente estadounidense Joe Biden en octubre, Google declaró que compartiría los resultados de las pruebas de Gemini Ultra con el gobierno federal de los Estados Unidos . De manera similar, la empresa estaba en conversaciones con el gobierno del Reino Unido para cumplir con los principios establecidos en la Cumbre de Seguridad de la IA en Bletchley Park en noviembre. [3]

Actualizaciones

Google se asoció con Samsung para integrar Gemini Nano y Gemini Pro en su línea de teléfonos inteligentes Galaxy S24 en enero de 2024. [25] [26] Al mes siguiente, Bard y Duet AI se unificaron bajo la marca Gemini, [27] [28] con "Gemini Advanced con Ultra 1.0" debutando a través de un nuevo nivel "AI Premium" del servicio de suscripción Google One . [29] Gemini Pro también recibió un lanzamiento global. [30]

En febrero, Google lanzó "Gemini 1.5" en una capacidad limitada, posicionado como un modelo más poderoso y capaz que 1.0 Ultra. [31] [32] [33] Este "cambio radical" se logró a través de varios avances técnicos, incluida una nueva arquitectura, un enfoque de mezcla de expertos y una ventana de contexto de un millón de tokens más grande , lo que equivale aproximadamente a una hora de video silencioso, 11 horas de audio, 30.000 líneas de código o 700.000 palabras. [34] El mismo mes, Google presentó Gemma, una familia de LLM gratuitos y de código abierto que sirven como una versión liviana de Gemini. Vienen en dos tamaños, con una red neuronal con dos y siete mil millones de parámetros, respectivamente. Varias publicaciones vieron esto como una respuesta a Meta y otros que abrieron el código fuente de sus modelos de IA, y un cambio radical de la práctica de larga data de Google de mantener su IA como propiedad. [35] [36] [37] Google anunció un modelo adicional, Gemini 1.5 Flash, el 14 de mayo en la conferencia I/O 2024. [38]

Gemma 2 se lanzó el 27 de junio de 2024. [39]

El 24 de septiembre de 2024 se lanzaron dos modelos Gemini actualizados, Gemini-1.5-Pro-002 y Gemini-1.5-Flash-002. [40]

Especificaciones técnicas

La primera generación de Gemini ("Gemini 1") tiene tres modelos, con la misma arquitectura de software . Son transformadores solo decodificadores , con modificaciones para permitir un entrenamiento e inferencia eficientes en las TPU. Tienen una longitud de contexto de 32.768 tokens, con atención de múltiples consultas . Dos versiones de Gemini Nano, Nano-1 (1.8 mil millones de parámetros) y Nano-2 (3.25 mil millones de parámetros), se destilan de modelos Gemini más grandes, diseñados para su uso por dispositivos de borde como teléfonos inteligentes. Como Gemini es multimodal, cada ventana de contexto puede contener múltiples formas de entrada. Los diferentes modos se pueden intercalar y no tienen que presentarse en un orden fijo, lo que permite una conversación multimodal. Por ejemplo, el usuario puede abrir la conversación con una mezcla de texto, imagen, video y audio, presentados en cualquier orden, y Gemini puede responder con el mismo orden libre. Las imágenes de entrada pueden tener diferentes resoluciones , mientras que el video se ingresa como una secuencia de imágenes. El audio se muestrea a 16 kHz y luego se convierte en una secuencia de tokens mediante el modelo de habla universal. El conjunto de datos de Gemini es multimodal y multilingüe, y consta de "documentos web, libros y código, e incluye datos de imagen, audio y video". [41]

La segunda generación de Gemini ("Gemini 1.5") tiene dos modelos. Gemini 1.5 Pro es una mezcla dispersa multimodal de expertos , con una longitud de contexto de millones, mientras que Gemini 1.5 Flash es una derivación de Gemini 1.5 Pro, con una longitud de contexto de más de 2 millones. [42]

Gemma 2 27B se entrena con documentos web, código y artículos científicos. Gemma 2 9B se destiló a partir de 27B. Gemma 2 2B se destiló a partir de un modelo 7B que permaneció sin publicar. [43]

A partir de agosto de 2024, los modelos lanzados incluyen [44]

  • Gemma 1 (2B, 7B)
  • CodeGemma (2B y 7B) : Gemma 1 optimizada para la generación de código.
  • Gemma 2 (2B, 9B, 27B) - 27B entrenada desde cero. 2B y 9B
  • RecurrentGemma (2B, 9B) : basada en Griffin, en lugar de basada en Transformer.
  • PaliGemma (3B) : un modelo de visión y lenguaje que toma entradas de texto e imágenes y genera texto como salida. Se basa en PaLI. [45]

Recepción

El lanzamiento de Gemini estuvo precedido por meses de intensa especulación y anticipación, que MIT Technology Review describió como "el pico de la publicidad de la IA". [46] [20] En agosto de 2023, Dylan Patel y Daniel Nishball de la firma de investigación SemiAnalysis escribieron una publicación en un blog declarando que el lanzamiento de Gemini "se comería al mundo" y superaría a GPT-4, lo que llevó al CEO de OpenAI, Sam Altman, a ridiculizar al dúo en X (anteriormente Twitter). [47] [48] El magnate de negocios Elon Musk , quien cofundó OpenAI, intervino y preguntó: "¿Están mal los números?" [49] Hugh Langley de Business Insider comentó que Gemini sería un momento decisivo para Google, escribiendo: "Si Gemini deslumbra, ayudará a Google a cambiar la narrativa de que Microsoft y OpenAI lo tomaron por sorpresa. Si decepciona, envalentonará a los críticos que dicen que Google se ha quedado atrás". [50]

En reacción a su presentación en diciembre de 2023, el profesor emérito de la Universidad de Washington Oren Etzioni predijo una " carrera armamentista de ojo por ojo " entre Google y OpenAI. El profesor Alexei Efros de la Universidad de California, Berkeley elogió el potencial del enfoque multimodal de Gemini, [19] mientras que la científica Melanie Mitchell del Instituto Santa Fe calificó a Gemini de "muy sofisticado". El profesor Chirag Shah de la Universidad de Washington se mostró menos impresionado y comparó el lanzamiento de Gemini con la rutina de la presentación anual de un nuevo iPhone por parte de Apple . De manera similar, Percy Liang de la Universidad de Stanford , Emily Bender de la Universidad de Washington y Michael Madden de la Universidad de Galway advirtieron que era difícil interpretar las puntuaciones de referencia sin conocer los datos de entrenamiento utilizados. [46] [51] Escribiendo para Fast Company , Mark Sullivan opinó que Google tenía la oportunidad de desafiar la participación de mercado dominante del iPhone, creyendo que era poco probable que Apple tuviera la capacidad de desarrollar una funcionalidad similar a Gemini con su asistente virtual Siri . [52] Las acciones de Google subieron un 5,3 por ciento el día después del lanzamiento de Gemini. [53] [54]

Google enfrentó críticas por un video demostrativo de Gemini, que no fue realizado en tiempo real. [55]

Véase también

  • Gato , una red neuronal multimodal desarrollada por DeepMind

Referencias

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Lectura adicional

  • Honan, Matt (6 de diciembre de 2023). «El director ejecutivo de Google, Sundar Pichai, habla de Géminis y la próxima era de la IA» . MIT Technology Review . Archivado desde el original el 6 de diciembre de 2023 . Consultado el 6 de diciembre de 2023 .
  • "Explicación de Gemma: descripción general de las arquitecturas de la familia de modelos Gemma - Blog de desarrolladores de Google". developer.googleblog.com . Consultado el 15 de agosto de 2024 .
  • Sitio web oficial
  • Nota de prensa vía The Keyword
  • Libro blanco para 1.0 y 1.5
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