今回は、Geminiの革新的な特徴と、それによって引き起こされた期待と論争、そして、今後Geminiがどのように発展していくのかについて探っていきます。

• 目次
   １。Gemini AIの主な特徴
   ２。Geminiのモデル
   ３。Geminiの論争と批判
   ４。ゼミナイAIの今後の展開
   ５。よくある質問

１。Gemini AIの主な特徴

（１）マルチモーダル

Gemini AIは、既存のAIがテキスト、画像、音楽などそれぞれ分野に特化した事に比べて、マルチモーダル設計に基づいてテキスト、画像、音声などの様々なデータソースを統合的に処理します。例えば、手書きの楽器イラストを判読し、演奏することができます。マルチモーダルの機能は、 AIがより複雑で多様な問題を解決できるようにします。

（２）高性能

Gemini AIは、MMLU(大規模マルチタスク言語理解)で90%のスコアを獲得し、人間の専門家のスコアである89.8%を超えた最初の生成AIモデルと明らかにしました。

（３）統合性

Gemini AIは、Googleのサービス、例えば「Google Bard」や「Pixel 8」などと統合され、その他のサービスにも徐々に組み込まれていく予定です。

（４）論理的な思考

Gemini AIは、論理的な思考が含まれた質問にに対し、適切な回答を提供します。例えば、道の上にクマとアヒルを描き、「あなたは、どちらにいくべきか」と聞くと、アヒルの方を指示します。

これらの特徴により、Gemini AIは多くの分野で高いパフォーマンスを発揮し、ユーザーにとって有用な情報を提供します。

２。Gemini AIのモデル

Gemini AIは、Ultra、Pro、Nanoの3つのバージョンがあります。 Ultraは最高性能を誇る大型モデルで、Proは中型のモデルで様々なアプリケーションに適用することができます。Nanoは小型デバイスに適した設計で、インターネットの接続がなくても動くすることができます。これらのモデルは、Gemini AIが様々な環境や要件に合わせて使用できることを証明しています。

（１）Gemini Ultra

• Gemini Ultraは、Gemini シリーズの中で最も強力な性能を誇るモデルです。
• 高度なアルゴリズムと大容量データの処理能力を備えており、複雑なAIタスクに適しています。
• このモデルは、研究・開発、大規模データ分析などに主に使用されます。
• 高度の信頼性および安全点検を完了した後、微調整と人のフィードバックを通じた強化学習(RLHF:Reinforcement Learning Human Feedback)を経て改善する作業を進行中で、2024年初旬に発表する予定です。

（２）Gemini Pro

• Gemini Proは中規模のAIモデルで、様々なアプリケーション分野に適用可能です。
• 商業用および一般企業環境でのAIソリューションとして適しており、比較的に低コストで高度なAI機能を提供します。
• Gemini Proは、使い易いインターフェースと統合が簡単になるため、広く使用されます。

（３）Gemini Nano

• Gemini Nanoは小型のオンデバイス型AIモデルで、インターネットの接続がなくても独立して動作します。
• このモデルは、モバイル機器、スマートホームデバイスなどに適用され、ユーザーの日常生活に利便性を提供します。
• Gemini Nanoは低消費電力で動作し、パーソナルAIアプリケーションに最適化されています。

３。Geminiの論争と批判

（１）評価方法の論争

機能の評価方法が公正ではなく、誇張されていると評価されています。評価の方法として、GPT-4は、5-shot(問題を解決するために、5回繰り返す)方式を適用したました。一方、Gemini AIは、Chain of Though方式（問題を解決するために、32回繰り返す)をしようし、高得点を達成し、この方法論の違いが論争の原因となっております。また、一般的な比較では、Gemini UltraがGPT-4より少し劣っている傾向があります。

（２）デモ ビデオをめぐる論争

Googleが公開したデモビデオでは、Gemini AIがどれだけ優れた音声認識と画像認識を持っているかが分かります。Gemini AIが高度な会話能力を有するチャットボットとして機能はもちろん、物や絵を見分ける能力を見せています。特に、アヒルの絵とゴムのアヒルのおもちゃの違いを見分けるところは、Geminiがどれだけ賢いかを見せ付けています。

しかし、ビデオで見せたGemini AIの機能が本当にできるのかについて、議論があります。批判されているのは、ビデオで見せたリアルタイム処理能力が誤解を招く可能性があると指摘しています。このビデオが本当のリアルタイムや自発的ではない疑いは、デモビデオの正直さや透明性についての大事な議論が起こっています。

批判が高まる中、Googleは自社のGemini AIデモビデオについての公式声明を出しました。Googleによると、このビデオは人をだますためのものではなく、Gemini AIでできることを見せるために作られたとのことです。GoogleはこのビデオがGemini AIの機能を「分かりやすく説明するためのもの」だと説明しています。AIの機能とその可能性を示す目的で作られたと説明しています。同社は、ビデオが簡単でわかりやすい形で提示されているものの、実際のテストで得られたマルチモーダルなプロンプトと出力に基づいていると強調しました。

Googleで 公開した、デーモビデオのマルチモーダルなプロンプトを参考にして下さい。

How it’s Made: Interacting with Gemini through multimodal prompting

４。ゼミナイAIの今後の展開

これらの疑惑にもかかわらず、Gemini AIはAI技術の将来に重要な役割を果たすと期待されています。単なる既存技術の延長線上ではなく、マルチモーダルという新しい方法でテキスト、画像、オーディオ、ビデオを包括的に分析し、より正確な予測と結論を導き出せるようになるでしょう。私たちは、このような技術の発展が我々の生活にどのような変化をもたらすかを見極め、その可能性を最大限に活用しなければならないと思います。

５。よくある質問

Q1: Gemini AIのマルチモーダル機能とは具体的に何ですか？

回答: Gemini AIのマルチモーダル機能とは、テキスト、画像、音声などの異なる種類のデータを統合的に処理する能力のことです。例えば、手書きの楽器のイラストを理解し、それに基づいて音楽を演奏することが可能です。この機能により、Gemini AIはより複雑な問題を解決し、より高度なタスクを実行できます。

Q2: Gemini AIが人間の専門家を超えると言われる根拠は何ですか？

回答: Gemini AIは、大規模マルチタスク言語理解（MMLU）で90%のスコアを獲得しました。これは、人間の専門家が達成した89.8%のスコアを上回るものであり、これが人間の専門家を超えたと言われる根拠となっています。

Q3: Gemini AIの異なるモデルにはどのような特徴がありますか？

回答: Gemini AIにはUltra、Pro、Nanoの3つのバージョンがあります。Ultraは最も高性能な大型モデルで、複雑なAIタスクに適しています。Proは中規模のAIモデルで、様々なアプリケーションに適用可能です。Nanoは小型デバイス向けに設計されており、インターネット接続がなくても動作することができます。

Q4: Gemini AIに関する論争や批判はどのようなものですか？

回答: Gemini AIに関する主な論争は、評価方法に関するものです。特に、評価の方法としてChain of Thought方式を用いたことが、公正ではないとの批判があります。また、公開されたデモビデオのリアルタイム処理能力が議論の対象となっています。

Q5: Gemini AIの未来の展望はどのようなものですか？

回答: これらの疑問にもかかわらず、Gemini AIはAI技術の未来に重要な役割を果たすと期待されています。新しいマルチモーダルアプローチを通じて、テキスト、画像、オーディオ、ビデオを包括的に分析し、より正確な予測と結論を導くことができると期待を集めています。

‍

• 目次
   １。Gemini AIの主な特徴
   ２。Geminiのモデル
   ３。Geminiの論争と批判
   ４。ゼミナイAIの今後の展開
   ５。よくある質問