Google Gemini 模型：超越 ChatGPT-4 的AI，解析 Gemini 模型的多模態優勢
Google的Gemini AI模型是一個原生多模態AI模型，被譽為Google迄今最強大且最通用的AI模型之一。它在多模態理解方面表現出色，並在多領域的基準測試中取得驚人成績。Ultra版本在32項測驗中的30項表現優異，超越了OpenAI的GPT-4，展現出其強大的性能，以下是 Gemini 模型的各種優勢和功能，以及其在不同領域的傑出表現。
(2023/12/20更新)Google已經開放Gemini 免費使用，使用教學看這裡。Google Gemini Pro 使用教學：簡易教學讓你一學就通
多模態帶來的優勢
Gemini 模型與其他語言模型的最大區別在於其天生的多模態能力。Gemini 從一開始就是針對文本、圖像、音訊和影像的聯合訓練而設計，這使得它可以在不需要任何特定微調的情況下，同時理解和處理這些不同形式的輸入與輸出。解析複雜圖像、推理圖像和音訊的次序，以及生成交錯文字與圖像的回應，可為教育、問題解決、多語言溝通、資訊歸納和創造力開闢廣泛的應用空間。
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| 多模態聯合訓練 |
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| Gemini在不同形式的輸入時的表現 |
多學科圖像問答基準 MMMU：
Gemini Ultra 版本在多學科圖像問答基準 MMMU 中表現出色，以 59.4% 的通過率超越其他模型超過 5 個百分點。其能夠輕鬆結合文字描述、圖像和其他視覺信息，實現更深層次的多模態理解。
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| Gemini與GPT-4多學科圖像問答基準 MMMU數據比對 |
圖像理解基準 TextVQA 和 DocVQA：
在零次微調設定下(zero-shot)，Gemini Ultra 在自然圖像問答基準 TextVQA 中達到 82.3% 的正確率，而在文件理解基準 DocVQA 中，正確率更高達 90.9%。這顯示了 Gemini 在圖像理解方面的出色表現。
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| Gemini與其他AI圖像理解基準比對 |
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| Gemini圖像辨認與產出 |
音訊理解基準 FLEURS：
Gemini Pro 在自動語音辨識和翻譯基準上均明顯優於之前的模型，特別是在 FLEURS 基準的 62 種語言版本中，word error rate 只有驚人的 7.6%，低 word error rate 顯示其在音訊理解方面的領先地位。
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| Gemini與其他AI音訊理解基準比對 |
多語言理解能力 MGSM：
Gemini 同時展現出強大的多語言理解能力。在機器翻譯基準 WMT23 中，不論翻譯方向或語言資源的多寡，Gemini Ultra 始終是語言模型中表現最佳的。它在 11 種語言版的數學測試 MGSM 中達到 79.0% 正確率,顯著優於之前模型的 74.7%。
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| Gemini與其他AI機器翻譯基準 WMT23比對 |
此外,Gemini 模型在單一模態上的理解表現也不輸給專門的模型。例如在自然語言推理上,它在 30 個基準中有 27 個排名第一;在圖像理解上,它在大多數基準的零次微調表現上也勝過專門預訓練的視覺模型。這體現了聯合多模態訓練的切實效果。
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| Gemini與其他AI綜合比對 |
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| Gemini與其他AI綜合比對 |
Gemini 系列規模靈活、應用廣泛
Gemini 不僅強大，還具有規模靈活性。它分為 Ultra、Pro 和 Nano 三個版本，適應不同的應用需求，從大型資料中心到行動裝置都能高效運行。這使得 Gemini 不僅是一個 AI 模型，更是一個能應對各種場景的全能工具。這種可擴展性也是其優勢之一。
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| Gemini分為 Ultra、Pro 和 Nano 三個版本 |
Ultra 版本：
Gemini Ultra 版本是 Google Gemini 模型中的高階版本，具有強大的多模態理解和推理能力。
Pro 版本：
Gemini Pro 版本是 Google Gemini 模型中的中階版本，注重音訊理解和語音處理。
Nano 版本：
Gemini Nano 版本是 Google Gemini 模型中的低階版本，注重輕量化和行動裝置應用。
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| Ultra、Pro 和 Nano 三個版本的描述 |
Gemini 模型的應用前景
教育領域
Gemini的多模態理解和推理能力使其成為教育領域的理想助手。在綜合知識測試 MMLU （大規模多任務語言理解，包括數學、物理、歷史、法律、醫學和倫理學等 57 項科目）中，Gemini Ultra 首次超過人類專家，達到 90.04% 的正確率，首次超過人類專家的 89.8% 得分。這標誌著 AI 在複雜推理上的進一步發展。
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| Gemini Ultra 首次超過人類專家達到 90.04% 的正確率 |
這意味著 Gemini Ultra可以理解律師、生物學家等多個領域的專業知識,正確回答考題。這為 AI 在教育和專業諮詢等領域的應用奠定基礎。幫助學生理解複雜的概念，例如數學公式、科學原理或歷史事件。它還可以用來生成個性化的學習內容，以滿足不同學生的需求。
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| Gemini與學生回復問題比對 |
數學與程式領域
在數學和程式碼生成測試中,Gemini Ultra 也展現卓越能力。
在 GSM8K 中 94.4%的正確率,意味著它可以熟練理解和運用中小學數學概念。
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| Gemini 模型在多語言數學和總結上的表現 |
Gemini在程式碼生成基準 HumanEval 中，Gemini Ultra 以 74.4% 的正確率領先所有模型，體現其轉化自然語言描述為 Python 代碼的強大能力。展現了其在專業領域中的應用潛力。它能夠理解並生成複雜的程式碼，為軟體開發領域帶來了新的可能性。
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| Gemini與其他AI在程式碼生成基準 HumanEval的比對 |
結論：
Gemini 模型的優異性能為各個領域的應用帶來了新的可能性，標誌著 AI 技術的一次飛躍。天生多模態、跨模態推理以及規模靈活性是 Gemini 系列模型的三大優勢，使其在眾多競爭對手中脫穎而出，為各個領域帶來更智能、更全面的支持。
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問題解答與專有名詞解釋
Q：什麼是多模態AI模型？
A：多模態AI模型是指能夠處理和理解多種類型數據（如文本、圖像、音訊和視頻）的人工智能系統。這種模型能夠同時分析不同格式的信息，從而提供更全面的理解和回應。
Q：Gemini模型的可擴展性是指什麼？
A：Gemini模型的可擴展性指的是它能夠根據不同的應用需求和運行環境，選擇不同版本的模型來運行。這使得Gemini模型能夠在從大型資料中心到行動裝置等各種場景中高效運行。
Q：GSM8K是什麼
A：GSM8K是一個由人類問題編寫者創建的8.5K高質量、語言多樣性的小學數學文字問題數據集。這些問題需要2到8步驟來解決，解決方案主要涉及使用基本算術運算（加、減、乘、除）來執行一系列基本計算，以達到最終答案。這個數據集可以用於多步驟的數學推理
Q：MGSM是什麼
A：MGSM (Multilingual Grade School Math Benchmark) 是一個多語言小學數學問題的基準測試。它將GSM8K數據集中的250個問題通過人工翻譯成10種不同的語言
Q：HumanEval是什麼
A：HumanEval是一個代碼生成的基準測試，用於評估大型語言模型在代碼上的訓練效果。這個基準測試通過一系列手寫的編程任務來評估模型的問題解決能力
Q：MMLU是什麼
A：MMLU（Massive Multitask Language Understanding）是一個新的基準測試，旨在通過僅在零次學習（zero-shot）和少次學習（few-shot）設置中評估模型來測量在預訓練期間獲得的知識。這使得基準測試更具挑戰性，並且更類似於我們評估人類的方式
Q：MMMU是什麼
A：MMMU (Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning Benchmark) 是一個用於評估多模態模型在大規模多學科任務上的專家級理解能力的新基準測試。它包含了11.5K個精心收集的多模態問題，涵蓋六個核心學科：藝術與設計、商業、科學、健康與醫學、人文與社會科學以及技術與工程
Q：TextVQA是什麼
A：TextVQA 要求模型閱讀並推理圖像中的文本，以回答有關它們的問題。具體來說，模型需要結合圖像中存在的文本新模態，並對其進行推理，以回答TextVQA問題
Q：DocVQA是什麼
A：DocVQA 是一個視覺問答（VQA）基準測試，專注於文件圖像上的問答。它要求模型能夠理解和回答基於文件內容的問題，這些問題可能涉及文件的文本、格式或其他視覺信息
Q：FLEURS是什麼
A：FLEURS (Few-shot Learning Evaluation of Universal Representations of Speech)是一個用於評估語音技術的基準測試，它是一個n-way平行語音數據集，包含102種語言，每種語言大約有12小時的語音監督。FLEURS可以用於多種語音任務，包括自動語音識別（ASR）、語音語言識別、翻譯和檢索
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