Gemini: هوش مصنوعی خلاق در خدمت بشریت

در دهه‌ی اخیر، توسعه‌ی هوش مصنوعی به یکی از جنبه‌های کلیدی پیشرفت فناوری تبدیل شده است. شرکت‌های فعال در این زمینه، به دنبال ارائه‌ی مدل‌ها و فناوری‌های هوش مصنوعی هستند که عملکرد برتری داشته و نیازهای روزافزون کاربران را برآورده سازند. یکی از این تلاش‌ها، توسعه‌ی سری مدل‌های “Gemini” توسط گوگل است که به‌عنوان آخرین تلاش این شرکت در جهت پیشبرد هوش مصنوعی مطرح شده است.

در این مقاله، قصد داریم به بررسی و بررسی عمیق‌تر سری مدل‌های Gemini از گوگل بپردازیم. این سری از مدل‌های هوش مصنوعی شامل Gemini Nano، Gemini Pro و Gemini Ultra است که هرکدام دارای قابلیت‌ها و ویژگی‌های خاصی هستند. هدف ما از این مقاله، بررسی و نقد عملکرد این مدل‌ها، مزایا و معایب آنها، و در نهایت، ارزیابی اینکه آیا گوگل با این تلاش می‌تواند در رقابت جهانی هوش مصنوعی جای خود را حفظ کند یا خیر. در این راستا، ما به تحلیل فنی این مدل‌ها، کاربردهای ممکن، و چالش‌ها و فرصت‌های مرتبط با آنها می‌پردازیم.

Gemini چیست؟

گوگل Gemini به عنوان یک خانواده از مدل‌های هوش مصنوعی تازه‌ای توسط گوگل معرفی شده است این ابزار چت هوش مصنوعی قبلا با نام Bard خوانده میشد. هرچند گوگل از دهه‌ی گذشته به عنوان پیشرو در زمینه تحقیقات هوش مصنوعی شناخته شده و معماری ترانسفورمر را که یکی از فناوری‌های اساسی در مدل‌های زبان بزرگ (LLM) است، توسعه داده است، اما مدل‌های گفتگویی مانند مدل‌های OpenAI GPT نیز در این زمینه به خوبی عمل می‌کنند.

سری Gemini از محصولات گوگل، شامل مدل‌هایNano،Pro و Ultra است که به دنبال دستیابی به جایگاه مناسب در حوزه هوش مصنوعی هستند. این مدل‌ها، به طور کامل چندگانه بوده و علاوه بر قابلیت درک و تولید متن، توانایی درک تصاویر، صدا، فیلم و کد را نیز دارند. اکنون می‌خواهیم به بررسی عمیق‌تر این مدل‌ها بپردازیم و بررسی کنیم که آیا گوگل با این تلاش می‌تواند در رقابت هوش مصنوعی روزافزون جای خود را حفظ کند یا خیر.

گوگل اخیراً یک چت‌ربات هوش مصنوعی را با نام Bard معرفی کرده بود که برای تولید متون و پاسخگویی به سوالات مورد استفاده قرار می‌گرفت. اما اخیراً، گوگل اعلام کرد که این چت‌ربات به نام Gemini شناخته خواهد شد. این چت‌ربات با قابلیت‌هایی که از جمله تولید متون طبیعی، ارائه پاسخ به سوالات، و درک متن و محتواهای مختلف برخوردار است، به کاربران کمک می‌کند. مقاله‌ی حاضر بر روی تحلیل و بررسی این خانواده از مدل‌های هوش مصنوعی با نام Gemini تمرکز دارد، که به‌عنوان یک سیستم چت‌رباتی مورد استفاده قرار می‌گیرند و نقش اساسی در تولید محتوا و پاسخگویی به سوالات دارند.

Google Gemini، همانند GPT OpenAI، به عنوان یک خانواده از مدل‌های هوش مصنوعی معرفی می‌شود، با این تفاوت که به علاوه از قابلیت درک و تولید متون مانند سایر مدل‌های LLM، قادر است انواع دیگری از اطلاعات را نیز درک، عملکرد و ترکیب کند. به عنوان مثال، می‌توانید به آن دستوری مانند “در این تصویر چه خبر است؟” بدهید و یک تصویر را ضمیمه کنید، Gemini سپس به توصیف تصویر می‌پردازد و درخواست‌های پیچیده‌تر برای اطلاعات را نیز پاسخ می‌دهد.

وقتی که به دوران رقابت شرکتی در حوزه هوش مصنوعی وارد می‌شویم، بسیاری از شرکت‌ها سعی دارند ویژگی‌ها و تفاوت‌های عملکرد مدل‌هایشان را به‌طور کامل مخفی نگه دارند. اما گوگل به صراحت اعلام کرده است که مدل‌های Gemini از معماری ترانسفورماتور استفاده می‌کنند و بر روی استراتژی‌هایی مانند پیش‌آموزش و تنظیم دقیق تمرکز دارند، همانند دیگر LLM‌ها مانند GPT-4. تفاوت اصلی آنها این است که به‌طور همزمان با آموزش متن، تصاویر، صدا و فیلم نیز آموزش داده می‌شود. به عبارت دیگر، آنها یک مدل جامع نیستند که در آخرین مراحل تنظیم می‌شود.

در اصل، این به این معناست که ما چیزها را باید به شکل واقعی‌تر و قابل درک‌تری فهمید. به عنوان مثال، اگر یک هوش مصنوعی تنها با تصاویر مربوط به میمون‌ها و کسب‌وکارها آموزش ببیند، ممکن است وقتی از آن خواسته شود چیزی مرتبط با این دو را تصویر کند، فقط به میمون‌هایی با لباس رسمی فکر کند. اما اگر به هوش مصنوعی یاد بدهیم همزمان از تصاویر و زبان برای درک استفاده کند، بهتر می‌تواند مفاهیم پیچیده‌تری را فهمید. به عبارتی، ممکن است میمون‌ها لباس رسمی بپوشند، اما بهتر است آنها را بپوشانند.

به رغم جذابیتی که Google Gemini به این همه ما ارائه می‌دهد، اما این جذابیت به تنهایی کافی نیست؛ GPT-4 Vision (GPT-4V)، یک مدل چندوجهی مشابه از OpenAI است که توانایی پردازش تصویر را به قابلیت‌های LLM GPT-4 اضافه می‌کند. (با این حال، در آزمون “کسب و کار میمون” من شکست خوردم)

Gemini چگونه کار می کند؟

به طور کلی، مدل‌های هوش مصنوعی چندوجهی (multimodal AI models) قادرند اطلاعات از منابع مختلفی را دریافت کرده و ترکیب کنند، از جمله متن، تصویر، صدا و ویدیو. قبل از معرفی روش جدیدی مانند جمینی، معمولاً این مدل‌ها با آموزش‌های جداگانه برای هر نوع اطلاعات، مانند متن و تصویر، توسعه داده می‌شدند. به عبارت دیگر، یک مدل برای پردازش متن و دیگری برای پردازش تصویر و غیره آموزش می‌بیند. سپس این مدل‌ها در یک مدل کلی یا واحد ترکیب می‌شوند تا توانایی ترکیب اطلاعات از منابع مختلف را داشته باشند و بتوانند ویژگی‌های یک مدل هوش مصنوعی چندوجهی واقعی را به خوبی تقریب بخشند. این نوع مدل‌ها می‌توانند در زمینه‌های مختلفی از جمله تشخیص تصویری، تولید متن به تصویر و برعکس، ترجمه چند زبانه و غیره استفاده شوند.

مدل چندوجهی بومی که توسط گوگل با نام Gemini معرفی شد، یک مدل هوش مصنوعی است که قادر به درک و تولید اطلاعات از منابع مختلف مانند متن، تصاویر، ویدئوها و صداها است. برای آموزش این مدل، گوگل از یک مجموعه داده بسیار بزرگ با تریلیون‌ها نشانه متنی و تصویری (به همراه توضیحات متنی)، ویدئوها و صداها استفاده کرد. سپس، برای بهبود عملکرد و ایمنی مدل، از روش‌هایی مانند یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی استفاده شد. این روش به مدل این امکان را می‌دهد که از تجربیات و بازخوردهای انسانی استفاده کند و به طور پویا و بهینه‌تر واکنش نشان دهد. به این ترتیب، مدل Gemini به مرور زمان قادر به ارائه پاسخ‌های بهتر و ایمن‌تر به سؤالات و درخواست‌های کاربران می‌شود.

منابعی که گوگل برای تأمین داده‌های آموزشی مورد استفاده در مدل Gemini از آنها استفاده میکند می توانند عبارت‌ها، تصاویر، ویدئوها و سایر اطلاعاتی باشند که برای آموزش مدل چندوجهی مورد نیاز است. این منابع ممکن است شامل آرشیو وب‌سایت‌های عمومی مانند Common Crawl باشد که اطلاعاتی از وب‌سایت‌های مختلف را در اختیار قرار می‌دهد. همچنین، پایگاه‌های داده متن و تصویر مانند LAOIN-5B و منابع داده اختصاصی مانند Google Books نیز ممکن است برای تأمین داده‌های آموزشی استفاده شده باشند. این منابع اطلاعاتی گسترده و متنوع ارائه می‌دهند که به مدل Gemini کمک می‌کنند تا به درستی آموزش ببیند و بهترین عملکرد را ارائه دهد.

در واقع این از قابلیت های مدل Gemini است که گوگل ادعا می‌کند با آموزش تمام روش‌های خود به طور همزمان، این مدل قادر است انواع مختلف ورودی‌ها را از پایه درک کند و استدلال نماید. به عبارت دیگر، Gemini قادر است اطلاعاتی از منابع مختلف را ادغام و تحلیل کند و بتواند اطلاعات جدید را براساس این تحلیل‌ها ارائه دهد. به عنوان مثال، مدل Gemini می‌تواند قادر به درک نمودارها و زیرنویس‌های همراه آن‌ها باشد، متن را از روی نشانه‌ها خوانده و اطلاعات را از طریق ترکیب روش‌های مختلف یکپارچه کند. این عبارت همچنین به نقش GPT-4V اشاره دارد که به عنوان یک نسخه هنوز منتشر نشده از GPT-4 عمل می‌کند، اما تنها بر روی متن و تصاویر آموزش دیده است.

علاوه بر توانایی گسترده در درک انواع ورودی‌ها، فرآیند تولید متن واقعی با Gemini به نحوی شباهت دارد به سایر مدل‌های هوش مصنوعی. در این فرآیند، شبکه عصبی مدل تلاش می‌کند تا بر اساس داده‌های آموزشی که در گذشته دیده شده‌اند، متن بعدی را به صورتی قابل قبول برای هر دستور داده شده تولید کند. به عنوان مثال، نسخه Gemini Pro که برای چت ربات Gemini تنظیم شده است، به گونه‌ای طراحی شده است که تعاملی شبیه به یک ربات چت داشته باشد. همچنین، نسخه Gemini Nano که در برنامه ضبط‌کننده Pixel 8 Pro تعبیه شده است، برای ایجاد خلاصه‌های متنی از رونوشت‌های تولید شده به طور خودکار طراحی شده است.

تاریخ انتشار Gemini چیست؟

در تاریخ 6 فوریه 2023، گوگل ابتدا Bard را معرفی کرد، یک چت ربات مجهز به هوش مصنوعی، با یک تاریخ انتشار مبهم. سپس در تاریخ 21 مارس 2023، دسترسی به Bard باز شد و گوگل از کاربران دعوت کرد تا به لیست انتظار بپیوندند. در 10 می 2023، گوگل لیست انتظار را حذف کرد و Bard را در بیش از 180 کشور و منطقه در دسترس قرار داد. تقریباً یک سال پس از اعلام اولیه، Bard نام خود را به Gemini تغییر داد.

آیا استفاده از Gemini رایگان است؟

پس از عرضه Bard، گوگل هیچ اطلاعاتی در مورد هزینه استفاده از آن ارائه نکرد. تا به حال، شرکت Google هیچ تاریخچه‌ای از دریافت هزینه برای خدمات خود از مشتریان نداشته است، به جز در موارد استفاده سازمانی از Google Cloud. انتظار می‌رفت که چت بات در موتور جستجوی اصلی گوگل قابل دسترس باشد و بنابراین انتظار می‌رفت استفاده از آن رایگان باشد.

در تاریخ 8 فوریه 2024، گوگل برای این پلتفرم به جز نسخه رایگان وب، سطوح اشتراکی جدیدی معرفی کرد. مدل‌های Pro و Nano از این سرویس در حال حاضر در دسترس هستند و کاربران می‌توانند به‌صورت رایگان در آن‌ها ثبت‌نام کنند. اما تنها با اشتراک در Gemini Advanced و پرداخت 20 دلار در ماه، کاربران به سطح Ultra دسترسی خواهند داشت. برای عضویت در Gemini Advanced، کاربران باید از طریق اشتراک Google One AI Premium، که شامل ویژگی‌های Google Workspace و 2 ترابایت فضای ذخیره‌سازی نیز می‌شود، اقدام کنند.

Gemini در چند نسخه ارائه می شود؟

Gemini برای اجرا بر روی تقریباً هر دستگاهی طراحی شده است. گوگل ادعا می کند که سه نسخه آن Ultra،Pro و Nano قادر به اجرای کارآمد بر روی همه چیز از مراکز داده گرفته تا گوشی های هوشمند هستند.

1.Gemini Ultra: این نسخه از Gemini ارائه امکانات پیشرفته‌تری دارد و برای کاربرانی است که به دنبال قابلیت‌های بیشتر و عملکرد بالاتر هستند. Gemini Ultra معمولاً برای استفاده در محیط‌های حرفه‌ای یا برای کاربرانی که نیاز به قابلیت‌های پیشرفته دارند، مناسب است.

2.Gemini Pro: این نسخه متوسط ​​از Gemini است که قابلیت‌هایی بین مدل Ultra و Nano دارد. Gemini Pro مناسب برای کاربرانی است که به دنبال تجربه متوسط ​​با امکانات قابل قبول هستند و نهایتاً نیازی به قابلیت‌های پیشرفته ندارند.

3.Gemini Nano :این نسخه کوچکتر و سبکتر از Gemini است که امکانات ساده‌تری دارد و بیشتر برای کاربرانی است که به دنبال یک تجربه استفاده ساده و موثر هستند. Gemini Nano معمولاً برای کاربران عادی یا استفاده در مواردی که نیاز به عملکرد سبک و کارآمد دارند، مناسب است

مقایسه Gemini با سایر مدل‌های پیشرفته‌ی زبان مصنوعی

مدل‌های جمینی را نمی‌توان به راحتی با سایر مدل‌ها مقایسه کرد، چون این مدل‌ها دارای ویژگی‌ها و ساختارهای متفاوتی هستند. با این حال، اگر بخواهیم به طور کلی بررسی کنیم، مدل‌های جمینی در توانایی فهمیدن و تولید متون، به خوبی با مدل‌هایی مثل GPT برابری می‌کنند. این نکته آنها را از بسیاری دیگر از مدل‌های زبان بزرگ مانند Llama و Claude که در بازار موجود هستند، به لحاظ توانایی‌های زبانی برتر قرار می‌دهد. این برتری می‌تواند به دلیل بهینه‌سازی‌ها و تخصصی‌سازی‌هایی باشد که در ساختار جمینی اعمال شده است.در مقایسه ی عمومی مدل‌های زبان بزرگ مانند GPT (توسعه یافته توسط OpenAI)، Claude (توسعه یافته توسط Anthropic)، و Llama (توسعه یافته توسط Meta) می توان به موارد زیر اشاره کرد:

1.(GPT (Generative Pre-trained Transformer: این مدل‌ها توسط OpenAI توسعه یافته‌اند و در نسخه‌های مختلف مانند GPT-3 و GPT-4 موجود هستند. GPT مدل‌هایی هستند که در فهم زبان طبیعی و تولید متن بسیار قوی عمل می‌کنند. این مدل‌ها قابلیت تعمیم بالایی دارند و می‌توانند در انواع مختلفی از کاربردهای زبانی به کار روند.

2.Claude: مدل توسعه یافته توسط Anthropic که با تأکید بر ایمنی و قابلیت اعتماد طراحی شده است. Claude تلاش می‌کند که پاسخ‌هایی متعادل و مسئولانه‌تر ارائه دهد و در مواردی که از آن خواسته می‌شود درباره مسائل اخلاقی صحبت کند، نظرات متعادل‌تری ارائه می‌دهد.

3.Llama: این مدل توسط Meta توسعه یافته است و برای به اشتراک گذاشتن به صورت آزاد با جامعه تحقیقاتی طراحی شده‌ است. Llama به منظور فراهم کردن دسترسی باز به فناوری‌های مدل‌های زبان بزرگ و کمک به پیشرفت تحقیقات در این زمینه عرضه شده است.

مقایسه‌ی این مدل‌ها معمولاً بر اساس معیارهایی مانند دقت، قابلیت تعمیم، ایمنی و اخلاق، سرعت پاسخ‌دهی، و مصرف منابع محاسباتی انجام می‌شود. هر کدام از این مدل‌ها در زمینه‌های خاصی ممکن است برتری‌هایی داشته باشند، و انتخاب مدل مناسب بستگی به نیاز خاص پروژه یا کاربردی دارد که برای آن در نظر گرفته شده است.

دسترسی به Google Gemini

جمینی گوگل یک روبات چت است که توسط گوگل توسعه داده شده است. این روبات قادر است با کاربران در موضوعات مختلف گفتگو کند و به سوالات آنها پاسخ دهد. اخیراً، گوگل یک نسخه ویژه آموزش دیده از این روبات به نام Gemini Pro را عرضه کرده است. این نسخه آموزش دیده از جمینی با قابلیت‌ها ویژه‌تری مجهز شده است تا به کاربران کمک کند بهتر و موثرتر از این روبات استفاده کنند.

در حال حاضر، برخی از کاربران این نسخه ویژه را دریافت کرده‌اند و استفاده می‌کنند. اما اگرچه من هنوز این نسخه را دریافت نکرده‌ام، شما ممکن است به زودی به دست آورده باشید. همچنین، گوگل در حال توسعه و آماده‌سازی نسخه‌ای قدرتمندتر از جمینی به نام Gemini Ultra است. این نسخه پیشرفته‌تر از نسخه‌های قبلی خواهد بود و قابلیت‌های بیشتری را برای کاربران ارائه خواهد داد.

توسعه‌دهندگان نیز قادر خواهند بود از این نسخه بهترین استفاده را ببرند و از آن برای ساختن راهکارها و برنامه‌های متنوعی استفاده کنند. به علاوه، Gemini Ultra همچنین از طریق چت ربات جمینی، که به عنوان بارد سابق معروف است، در دسترس خواهد بود تا به کاربران ارتباط برقرار کند و خدمات مورد نیاز آنها را فراهم کند.

چالش های Gemini چیست

چالش‌هایی که ممکن است پرسش‌هایی را در ذهن کاربران بوجود آورند شامل موارد زیر است:

Ÿ جمینی، مانند سایر ربات‌های چت با هوش مصنوعی، برای ارائه پاسخ‌های صحیح باید یاد بگیرد. برای این کار، این مدل‌ها باید از داده‌های درستی که نه اشتباه و نه مبهم باشند، یاد بگیرند. اما، یک چالش دیگر هم وجود دارد. آنها باید همچنین بتوانند اطلاعات اشتباه یا گمراه‌کننده را تشخیص دهند و با آنها برخورد کنند وقتی که با آنها مواجه می‌شوند.

Ÿ فرآیند آموزش هوش مصنوعی مانند Gemini به دلیل وجود مداوم داده‌های جدید، به نوعی بی‌پایان است. این فرآیند معمولاً به دلیل حجم بالای داده‌ها و پیچیدگی محاسباتی زمان‌بر است. در مورد تمام مدل‌های Gemini که توسط گوگل ارائه شده‌اند، شرکت ادعا کرده است که از رویه‌هایی که به توسعه مسئولانه کمک می‌کنند، استفاده کرده است. این رویه‌ها شامل ارزیابی گسترده‌ای هستند که به کاهش خطر تبعیض و آسیب احتمالی کمک می‌کنند.

Ÿ “اصالت و خلاقیت” به این معنا است که در مورد Gemini، محدودیت‌هایی وجود دارد که محتوا و خلاقیت آن چقدر می‌تواند اصیل و خلاقانه باشد. این مسئله به ویژه در مورد نسخه رایگان این سرویس برجسته است. در این نسخه رایگان، پردازش اطلاعیه‌ها یا اطلاعات پیچیده، که نیازمند چندین مرحله و تفاوت‌های جزیی است، ممکن است مشکل داشته باشد. این مشکلات به دلیل محدودیت‌هایی است که در Gemini Pro LLM وجود دارد، که قابلیت‌های آن محدودتر از نسخه‌های پولی است. به عبارت دیگر، نسخه‌های پولی این پلتفرم امکانات پیشرفته‌تری را فراهم می‌کنند.