Google Gemini について聞いたことがありますか? Google Gemini は Google Bard の新しい名前で、ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) を作成する最初の試みです。このプロジェクトは予想通りには進まず、白人の画像の生成を拒否したLLMとの問題を受けて株価は70億ドル下落した。それにもかかわらず、現在も機能しており、顧客はこのサービスに月額 19,99 ドルを支払います。しかし、Google は Gemini をトレーニングするためにどのようなデータを使用するのでしょうか?続きを読んで調べてください。
包括的なデータ収集
Gemini のトレーニングは、Google の広大なデジタル エコシステムから収集された、大規模で多様なデータセットを利用しています。 Gemini があなたの情報を使用したくない場合は、Google からデータを削除する必要があります。これも
- テキスト データ: Google 検索エンジンおよびデジタル ライブラリ上の Web ページ、書籍、科学記事のテキスト。テキスト情報は、ジェミニが人間のようなテキスト応答を理解し、生成するのに役立ちます。
- 視覚データ: 公開されているインターネット リソースからの画像とビデオを使用すると、モデルは視覚コンテンツを効果的に認識して解釈できます。
- 音声データ: さまざまなソースからの音や話し言葉は、ジェミニの音声を理解し生成する能力を強化します。
- Google Cloud: Google は Google Cloud からの多くの個人データを使用しました。伝えられるところによると、多くの人が気づいていないオプトイン条項がありました。
複数のソースからのこれらの種類のデータにより、Gemini は複雑なマルチモーダル クエリを処理し、理解することができます。しかし、それは ChatGPT と同じくらい優れていて高度なものになると思いますか?
マルチモーダル機能の向上
Gemini を際立たせているのは、トレーニングの初期段階でさまざまなデータセットからの情報を統合および合成できる機能です。これは、技術がまだ開発中であるため、ChatGPT では実行できなかったことです。しかし、それはジェミニのようなテクノロジーの基礎を築きました。
この基本的なマルチモーダル トレーニングは、人間のインタラクションを模倣するだけでなく、状況に応じた方法や物質的な方法で理解し、インタラクションする AI を作成するために不可欠です。たとえば、Gemini は医療画像を分析し、関連する医学文献を参照し、包括的な回答を書くことができます。確かに他の形式の AI もこれを実行できますが、Gemini はそれをより適切に実行できると主張しています。
倫理的配慮とセキュリティ対策
Google は、Gemini のトレーニングが高い倫理基準を満たしていることを保証するための堅牢なプロトコルを導入しています (倫理基準は AI における大きな懸念事項です)。トレーニング プロセスには次の要素が含まれます
- バイアスとセキュリティのテスト: AI 応答におけるバイアスを特定し、軽減するために設計された手順。これは、双子座のやり取りが公正であり、固定観念を永続させたり、誤った情報を広めたりしないようにするのに役立ちます。
- 敵対的テスト: AI の結果を操作する試みに対して堅牢にするために使用される技術。これにより、モデルの安全性と信頼性が向上します。
- 外部専門家とのコラボレーション: 業界の専門家と提携して AI の動作をレビューし、改良します。目標は、ジェミニの運営における透明性と説明責任を維持することです。
意味と今後の方向性
Gemini に使用されるトレーニング データは、Gemini の現在の機能に影響を与え、将来の AI 開発の準備を整えます。
ジェミニは継続的に進化し、新しいデータから学習することで、変化に適応し、人間の相互作用についての理解を深め、ほぼ完璧になります。 AI はいつか人間の行動や理解を完全に再現できるようになるのでしょうか? AIが世界を征服し、ロボットを破壊するようになるだろうと主張する陰謀論者たちは、そうではないことを望んでいる。
Gemini は AI トレーニングにおける大きな進歩を表しています。これは、複数のモダリティにわたって多様なデータセットを活用する能力を実証します。他の AI モデルと同じようにパフォーマンスを発揮しますか?未来が教えてくれるでしょう。
写真提供: unsplash.com/photos
