Geminiは、Googleが開発した新しい多機能モデルのファミリーです。テキスト、画像、音声、動画を理解する能力に優れています。Geminiファミリーは、複雑な推論タスクからメモリ制約のあるオンデバイスのユースケースまで、さまざまな用途に適したUltra、Pro、Nanoの3つのサイズで構成されています。広範囲のベンチマークでの評価により、最も優れたGemini Ultraモデルは、32のベンチマークのうち30で最先端を達成することが示されています。特に、よく研究されている試験ベンチマークであるMMLUで人間専門家のパフォーマンスを初めて達成し、調査した20のマルチモーダルベンチマークのすべてで最先端を改善しています。Geminiモデルのクロスモーダル推論と言語理解の新しい機能により、さまざまなユースケースが可能になると考えられます。また、ユーザーに責任を持って展開するためのアプローチについても説明します。

GeminiのPDFは、Googleが開発した新しい多機能モデルのファミリーについて説明しています。テキスト、画像、音声、動画を理解する能力に優れています。Geminiファミリーは、複雑な推論タスクからメモリ制約のあるオンデバイスのユースケースまで、さまざまな用途に適したUltra、Pro、Nanoの3つのサイズで構成されています。

PDFは、まず、TransformerデコーダーをベースにしたGeminiモデルのアーキテクチャについて説明しています。これらのモデルは、大規模なコンテキストウィンドウをサポートし、効率的な注意メカニズムを備えています。また、モデルは、テキスト、画像、音声、動画を含むさまざまな種類のデータをトレーニングするために、新しいデータセットとトレーニングアルゴリズムを使用しています。

次に、PDFは、さまざまなベンチマークにおけるGeminiモデルのパフォーマンスについて説明しています。Gemini Ultraモデルは、32のベンチマークのうち30で最先端を達成することが示されています。特に、よく研究されている試験ベンチマークであるMMLUで人間専門家のパフォーマンスを初めて達成し、調査した20のマルチモーダルベンチマークのすべてで最先端を改善しています。

PDFは、最後に、Geminiモデルの責任ある展開について説明しています。これには、モデルのバイアスを軽減するためのデータとモデルのトレーニング方法の変更、モデルが安全かつ倫理的に使用されるようにするためのポリシーの作成、モデルが有害な方法で使用されないようにするための評価の実施などが含まれます。

全体として、GeminiのPDFは、テキスト、画像、音声、動画を理解する能力に優れた、新しい多機能モデルのファミリーについて説明しています。これらのモデルは、さまざまなタスクに使用することができ、責任を持って展開することができます。

以下は、PDFの重要なポイントをいくつか示します。

• Geminiモデルは、Transformerデコーダーをベースにしています。
• Geminiモデルは、テキスト、画像、音声、動画を含むさまざまな種類のデータをトレーニングするために、新しいデータセットとトレーニングアルゴリズムを使用しています。
• Gemini Ultraモデルは、32のベンチマークのうち30で最先端を達成しています。
• Geminiモデルは、責任を持って展開するために、さまざまな措置を講じています。