Google Gemini 可能是下一代语言模型

随着 AI 竞争变得空前激烈，Google 最近一直在继续扩大其 LLM AI 系列。目前，其在 Google 系列下拥有 Palm、Bard、Gemini、Gemma AI 模型，旨在跨各种 Google 产品运行，包括搜索、广告和 Bard。

在本文中，我们将尝试介绍 Google Gemini 系列 LLM AI 模型，并了解它们的优缺点，以便您根据业务需求进行选择和部署。

目录：Google Gemini

• Gemini AI 是什么以及它能做什么
• Google Gemini Pro
• Google Gemini Ultra
• Google Gemini Nano
• Google Gemma
• Gemini AI 价格
• 结论

Gemini AI 是什么以及它能做什么

Google Gemini 是下一代生成式 AI 模型系列。整个模型系列由谷歌人工智能研究实验室 DeepMind 和谷歌研究院开发。它有三个选项：

• Gemini Ultra，Gemini 旗舰型号。
• Gemini Pro，Gemini 模型的精简版。
• Gemini Nano，一种较小的语言模型。

所有 Gemini 模型都经过多模式训练。换句话说，他们能够处理和使用的不仅仅是文本和文字。它们已经过各种音频、图像和视频、大量不同语言的代码库和文本的预训练和微调。

但是，它们与 Google 自己的 LaMDA 等模型不同，后者专门针对文本数据进行训练。 LaMDA 无法理解或生成文本以外的任何内容，但 Gemini 家族的模型可以做到。

双子座专业版

Gemini Pro 是 Google AI 功能的重要版本，它在可扩展性和性能之间实现了平衡。它是 Google Gemini AI 系列的一部分，其中包括 Ultra 和 Nano 版本。 Gemini Pro 旨在用于各种不同的任务，现在可供开发人员和企业使用。

Gemini Pro 也是一个多模式模型，这意味着它可以理解和处理文本、图像、音频、视频和代码。它针对更高级的推理、规划和理解进行了微调，使其成为适用于广泛应用的多功能且强大的工具。

此外，开发者和企业可以通过 Google AI Studio 和 Vertex AI 访问 Gemini Pro。它还可以通过 Gemini API 获得，它允许开发人员在低代码环境中构建由 Gemini 支持的搜索和对话代理。 Gemini Pro 还可在 Google Cloud 的端到端 AI 平台 Vertex AI 上使用，使开发人员能够在数小时或数天内创建生产级 AI 代理。

Gemini Pro 在研究基准测试中表现出强劲的性能，优于其他类似尺寸的型号。它配备了 32K 文本上下文窗口，未来版本将拥有更大的上下文窗口，进一步增强其功能。

双子座超

Gemini Ultra 是 Google 大语言模型家族中最强大、最先进的版本，它针对高度复杂的任务进行了优化，能够跨文本、图像、视频、音频进行无缝推理和代码。 Gemini Ultra 采用与 Gemini Pro 和 Gemini Nano 相同的代码构建，但它是针对不同的用例而设计的。它是最大的模型，并且针对最复杂的任务进行了优化。

Gemini Ultra 是专为最复杂任务而设计的最大型号。在 MMLU、Big-Bench Hard 和 HumanEval 等 LLM 基准测试中，它的性能优于 GPT-4，而在 MMMU、VQAv2 和 MathVista 等多模态基准测试中，它的性能优于 GPT-4V。

从以下 Google Gemini Ultra 与 GPT4 的比较表中可以看出，Google Gemini Ultra 具有独特的产品价值主张，并在众多性能中脱颖而出。大量的实际案例也证明了这一点。

双子座纳米

Gemini Nano 是一种小型敏捷的语言模型，旨在易于使用和快速模型开发。它具有简化的用户界面和自动化的工作流程，即使是非技术用户也可以使用。

Gemini Nano 优先考虑速度和灵活性，使用户能够快速迭代模型并探索不同的数据场景。但是，在处理高度复杂的数据或复杂的建模要求时，它可能存在局限性。

Gemini Nano 非常适合快速原型设计、探索性分析以及简单性和效率至关重要的用例。例如，谷歌宣布Google Pixel 8将配备Gemini Nano，性能将得到增强

Google Gemma

与 Google Gemini LLM 系列中的其他 3 个模型不同，Google Gemma 在轻量级开源语言模型领域提供了引人注目的产品。

与其他最先进的模型相比，Gemma 模型的设计更小、资源效率更高，因此适合部署在包括移动设备在内的各种平台上和边缘计算环境

Gemma 通过支持 TensorFlow、PyTorch、JAX 和 Hugging Face Transformers 等流行框架来提供灵活性，允许开发人员利用他们喜欢的工具。谷歌在 Gemma 的开发中优先考虑负责任的人工智能原则。自动过滤和人类反馈强化学习 (RLHF) 等技术旨在减少偏见并促进负责任的模型行为。

Gemma 的局限性是 Gemma 目前的重点是文本到文本生成任务。与情绪分析或问答等其他 NLP 功能集成可能需要额外的探索。

Gemini AI 价格

与 OpenAI 和 ChatGPT4 的定价模式类似，Google Gemini 也有三种主要定价方案。一个是Google Gemini Ultra，这是按月订阅的价格。 Gemini Ultra 的价格为每月 20 美元。第二个是即用即付模式，来自 Google Gemini Pro API，面向开发者和企业。详细信息如下图：

最后但并非最不重要的一点是，Google Gemini 还提供 Gemini API 和 Gemini AI studio 的免费套餐，供任何用户和开发者使用

结论

所有模型都有自己的优点和缺点，这很大程度上取决于您的实际需求、目的和业务目标。对于即将推出的新功能，我们相信它会有更多的功能，人们可以从蓬勃发展的人工智能发展和人工智能激烈的竞争中受益