Google Gemini: Xây dựng giải pháp thông minh hơn với mô hình đa phương thức tiên tiến

Mục lục:

• Giới thiệu về Gemini
• Khả năng của Gemini
• Vai trò của cơ sở hạ tầng và nền tảng
• An ninh và trách nhiệm
• Kết luận

1. Giới thiệu về Gemini

Seema Ramachandra, Trưởng bộ phận Kỹ thuật Khách hàng tại Google, đã chia sẻ những cách mà các nhà phát triển có thể tận dụng bộ công cụ của Google để tạo ra các giải pháp AI thông minh hơn, nhanh hơn và dễ dàng hơn. Bà phát biểu tại DevSparks 2024, một hội nghị thượng đỉnh tập trung vào công nghệ được tổ chức bởi YourStory, quy tụ các nhà lãnh đạo công nghệ, những người có tầm nhìn và chuyên gia trên một nền tảng chung.

Trong bài phát biểu chính của mình, Ramachandra nhấn mạnh sự tập trung lâu dài của Google vào phân tích dữ liệu và AI, trích dẫn các ví dụ như các đề xuất được dẫn dắt bởi ML của Google Search và dịch vụ dịch thuật của công ty với 130 ngôn ngữ khác nhau từ năm 2006. Sau đó, bà giới thiệu sáng tạo mới nhất của Google, Gemini, một mô hình đa phương thức mạnh mẽ có cửa sổ ngữ cảnh lên đến một triệu mã thông báo.

Điều này có nghĩa là các nhà phát triển có thể xử lý một giờ video, 30.000 dòng mã và khoảng 700.000 từ tất cả trong một luồng duy nhất khi xây dựng lời nhắc cho Gemini, Ramachandra cho biết. Gemini là đa phương thức bản địa, giảm bớt nhu cầu xử lý văn bản, hình ảnh và video bằng các mô hình khác nhau. Nó cũng vượt qua kết quả hiện tại của ngành trên 30 trong số 32 điểm chuẩn ngành, có khả năng lập luận tinh vi và vượt trội hơn các chuyên gia con người về MMLU, bao gồm hơn 16.000 câu hỏi trên 57 môn học, bà nói thêm.

2. Khả năng của Gemini

Gemini có thể được sử dụng trong giai đoạn thiết kế để tạo ra một PRD (Tài liệu Yêu cầu Sản phẩm) cho bạn. Nó có thể tạo văn bản, tóm tắt văn bản và mang đến cho bạn một cách dễ tiêu thụ trong giai đoạn thiết kế. Trong giai đoạn xây dựng, Gemini có thể xây dựng mã cho bạn, giúp hoàn thành mã, ghi lại mã, dịch mã và tạo trường hợp thử nghiệm. Sau khi triển khai, nó có thể đề xuất môi trường sản xuất tối ưu và giúp giải quyết các hoạt động sau triển khai như giám sát và xử lý nhật ký thường chạy vào terabyte, Ramachandra cho biết.

3. Vai trò của cơ sở hạ tầng và nền tảng

Ramachandra nhấn mạnh tầm quan trọng của cơ sở hạ tầng và nền tảng cho phát triển AI, giải quyết các nhu cầu trọn gói bao gồm xây dựng đường ống dữ liệu trọn gói, kỹ thuật đặc điểm để phù hợp với tập hợp các tham số phù hợp trong mô hình, xây dựng mô hình, tinh chỉnh để cải thiện độ chính xác, triển khai và quan trọng nhất là giám sát liên tục theo cách tự động để kích hoạt đào tạo lại mô hình khi có sự trôi dạt.

Tất cả những điều này rất quan trọng khi xử lý các mô hình ở quy mô lớn, đó là lý do tại sao Google cung cấp một bộ công cụ tích hợp đầy đủ theo chiều dọc bao gồm cơ sở hạ tầng, mô hình và nền tảng được gọi là Vertex AI cho các hoạt động ML trọn gói, Ramachandra cho biết. Bộ công cụ này bao gồm các Đơn vị Xử lý Tensor (TPU), được xây dựng đặc biệt để tăng tốc các tác vụ học máy đào tạo và suy luận Tỷ lệ giá:hiệu suất của bạn sẽ tăng đáng kể khi làm việc với TPU của chúng tôi, bà nói thêm. Ngoài ra, Google cung cấp quyền truy cập vào một loạt các mô hình trong một cửa sổ duy nhất, thông qua Vườn Mô hình trong Vertex AI. Điều này bao gồm các mô hình từ Google và hơn 130 mô hình từ Hệ sinh thái Nguồn mở và Đối tác của Google. Các mô hình của Google trải rộng trên các mô hình nền tảng như Gemini, PaLM, Imagen, v.v., các mô hình dành riêng cho nhiệm vụ cho Chuyển đổi giọng nói sang văn bản, Chuyển đổi văn bản sang giọng nói, Trí thông minh video, v.v. và các mô hình dành riêng cho lĩnh vực như MedLM cho Chăm sóc sức khỏe và Sec PaLM cho An ninh.

4. An ninh và trách nhiệm

Ramachandra cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của an ninh và trách nhiệm trong phát triển AI. Google đảm bảo rằng dữ liệu của khách hàng không được sử dụng để đào tạo các mô hình nền tảng của Google. Tất cả dữ liệu và mô hình đều nằm trong người thuê Google của khách hàng với quyền truy cập được yêu cầu rõ ràng. Điều này cung cấp khả năng kiểm tra và minh bạch hoàn toàn. bà nói thêm.

5. Kết luận

Kết luận, Ramachandra nhấn mạnh rằng việc xây dựng các mô hình tuyệt vời trên các nền tảng tuyệt vời mới chỉ bắt đầu trở nên mạnh mẽ và có khả năng mở rộng hơn, biến chúng thành một công cụ không thể thiếu để đẩy lùi ranh giới của những gì có thể với công nghệ. Sự tập trung của Google vào đổi mới và trách nhiệm trong phát triển AI đảm bảo rằng các nhà phát triển có thể xây dựng các giải pháp AI thông minh hơn, nhanh hơn và dễ dàng hơn trong khi duy trì mức độ bảo mật cao nhất.