Googleは2023年12月、新たなAIモデル「Gemini」を発表しました。Geminiは、Googleの膨大なデータセットと計算能力を活用して、テキスト、画像、音声などのマルチモーダルな情報を処理し、理解することができます。発表は2023年12月7日に行われたものですが、AI開発を語る上で重要なテーマですので記事にまとめました。
日本においては、Geminiは既にPixel 8 Proに搭載されており、Gboardのスマートリプライ機能や、音声でテキストを入力する機能などにおいて活用されています。
Geminiの技術的特徴
Geminiは、Googleの最新のAI技術であるLaMDAをベースに開発されました。LaMDAは、テキストとコードの膨大なデータセットでトレーニングされた言語モデルであり、テキストの生成、言語の翻訳、質問への回答など、さまざまなタスクを実行することができます。
Geminiでは、LaMDAの技術をさらに発展させ、マルチモーダルな情報処理を可能としています。
- 大規模なデータセット：Geminiは、テキスト、画像、音声など、さまざまな種類のマルチモーダルな情報を含んだ膨大なデータセットでトレーニングされている。これにより、Geminiは、さまざまな種類の情報から意味を理解し、推論することができる。
- 強力な計算能力：Geminiは、Googleの膨大な計算能力を活用して、マルチモーダルな情報を高速に処理することができる。これにより、Geminiは、リアルタイムで情報の理解や推論を実行することができる。
- マルチモーダルな処理：Geminiは、テキスト、画像、音声などの情報を統合して処理することができる。これにより、Geminiは、単一のモーダルの情報だけでは理解できないような、複雑な情報も理解することができる。
Geminiの評価
Geminiの技術的な特徴は、以下のように評価されています。
- データセットの規模と質：Geminiのデータセットは、テキスト、画像、音声など、さまざまな種類のマルチモーダルな情報を含んでおり、その質も高い。これにより、Geminiは、さまざまな種類の情報から意味を理解し、推論することができる。
- 計算能力：Geminiは、Googleの膨大な計算能力を活用して、マルチモーダルな情報を高速に処理することができる。これにより、Geminiは、リアルタイムで情報の理解や推論を実行することができる。
- マルチモーダルな処理：Geminiは、テキスト、画像、音声などの情報を統合して処理することができる。これにより、Geminiは、単一のモーダルの情報だけでは理解できないような、複雑な情報も理解することができる。
Geminiの将来性
Geminiは、まだ開発の初期段階であり、今後もさらなる改良が進められると考えられます。Geminiの将来性としては、以下のことが期待されています。
- より自然なコミュニケーション：Geminiは、人間の自然なコミュニケーションを理解し、応答することができるようになる。これにより、人間とAIとのコミュニケーションがより自然なものになる。
- 新たな製品やサービスの開発：Geminiは、新たな製品やサービスの開発に活用される。例えば、Geminiは、音声でテキストを入力する機能や、自動翻訳機能などに活用される可能性がある。
Geminiの評価は、データセットの規模と質、計算能力、マルチモーダルな処理の3点において、高い評価を得ています。
Geminiの将来性としては、より自然なコミュニケーションや、新たな製品やサービスの開発への活用が期待されています。
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監修者のコメント：GoogleによるGeminiは、YouTubeで公開した動画について、あまりに流暢に映し出された内容を解釈して提案する内容がフェイクであると指摘され物議を醸しました。しかし、マルチモーダルによる基本的な理解の仕組みは本記事で扱っている通りであり、その精度を上げることができれば、現実とAIの世界を最もスムーズに繋ぐ存在になる可能性がありそうです。Googleレンズもありますからね。なお、この記事はGeminiを使っているGoogleのBARDが最も正確に内容を扱う事ができました。