Hai sentito parlare di Google Gemini? Google Gemini è il nuovo nome di Google Bard, il suo primo tentativo di creare un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT. Il progetto non è decollato come previsto, con le azioni che sono scese di 70 miliardi di dollari a seguito di un problema con LLM, che si è rifiutata di generare immagini di bianchi. Tuttavia ora funziona e i clienti pagano $ 19,99 al mese per questo servizio. Ma quali dati utilizza Google per addestrare i Gemelli? Continuate a leggere per scoprirlo.
Raccolta dati completa
La formazione di Gemini si basa su un set di dati ampio e variegato, raccolto dal vasto ecosistema digitale di Google. Se non desideri che Gemini utilizzi le tue informazioni, devi eliminare i tuoi dati da Google. Ciò comprende
- Dati testuali: testo tratto da pagine web, libri e articoli scientifici presenti sui motori di ricerca Google e nelle biblioteche digitali. Le informazioni di testo aiutano i Gemelli a comprendere e generare risposte testuali simili a quelle umane.
- Dati visivi: immagini e video provenienti da risorse Internet disponibili al pubblico consentono al modello di riconoscere e interpretare in modo efficace il contenuto visivo.
- Dati audio: i suoni e le parole pronunciate da una varietà di fonti migliorano la capacità dei Gemelli di comprendere e generare discorsi.
- Google Cloud: Google utilizzava molti dati personali di Google Cloud; a quanto pare c'era una clausola di adesione di cui molte persone non erano a conoscenza.
Questi tipi di dati provenienti da più fonti consentono a Gemini di elaborare e comprendere query multimodali complesse. Ma pensi che sarà valido e avanzato come ChatGPT?
Migliorare le capacità multimodali
Ciò che distingue Gemini è la sua capacità di integrare e sintetizzare informazioni da diversi set di dati nelle prime fasi della sua formazione: questo è qualcosa che ChatGPT non poteva fare perché la tecnologia era ancora in fase di sviluppo. Ma ha gettato le basi per una tecnologia come Gemini.
Questa formazione multimodale fondamentale è essenziale per creare un’intelligenza artificiale che non si limiti a imitare l’interazione umana, ma comprenda e interagisca in modi contestuali e materiali. Ad esempio, i Gemelli possono analizzare un’immagine medica, fare riferimento alla letteratura medica pertinente e scrivere una risposta esauriente. Certamente altre forme di intelligenza artificiale possono farlo, ma Gemini afferma di farlo meglio.
Considerazioni etiche e misure di sicurezza
Google dispone di solidi protocolli per garantire che la formazione di Gemini soddisfi elevati standard etici (gli standard etici sono una delle principali preoccupazioni nell'intelligenza artificiale). Il processo di formazione comprende i seguenti elementi
- Bias e test di sicurezza: procedure progettate per identificare e mitigare i bias nelle risposte dell'IA. Ciò aiuta a garantire che le interazioni dei Gemelli siano corrette e non perpetuino stereotipi o diffondano disinformazione.
- Test contraddittori: tecniche utilizzate per rendere l’intelligenza artificiale resistente ai tentativi di manipolarne i risultati. Ciò aumenta la sicurezza e l'affidabilità del modello.
- Collaborazione con esperti esterni: partnership con esperti del settore per rivedere e perfezionare il comportamento dell’intelligenza artificiale. L’obiettivo è mantenere la trasparenza e la responsabilità nel funzionamento di Gemini.
Implicazioni e direzioni future
I dati di addestramento utilizzati per Gemini influenzano le sue capacità attuali e gettano le basi per i futuri sviluppi dell’IA.
Man mano che Gemini si evolve e apprende continuamente da nuovi dati, si adatta ai cambiamenti e sviluppa la sua comprensione delle interazioni umane, che lo renderà quasi perfetto. Un giorno l’intelligenza artificiale sarà in grado di riprodurre perfettamente il comportamento e la comprensione umana? I teorici della cospirazione che ci dicono che l’intelligenza artificiale conquisterà il mondo e scatenerà la distruzione dei robot sperano di no.
Gemini rappresenta un progresso significativo nella formazione dell’IA. Dimostra il potere di sfruttare diversi set di dati in più modalità. Funzionerà come gli altri modelli di intelligenza artificiale? Il futuro lo dirà.
Credito fotografico: unsplash.com/photos
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