谷歌 深态 已经发布了一个名为Gemini的竞争对手，它可以理解并生成多种类型的媒体 ，包括图像 ，视频，音频和文字。
大多数人工智能（AI）工具只能理解并生成一种类型的内容。例如 ，Openai的Chatgpt ，“读”，仅创建文本 。但是Google在 博客文章 。
Gemini 1.0的三个版本是Gemini Ultra ，最大的版本Gemini Pro ，该版本正在Google的数字服务中推出，而Gemini Nano则旨在用于智能手机等设备。
根据DeepMind的说法 技术报告 在聊天机器人中 ，双子座Ultra在AI研发中使用的32个关键学术基准中的30个中击败了GPT-4和其他领先的AI模型 。这些包括高中考试以及关于道德和法律的考试 。
具体来说 ，双子座在九个图像理解基准，六个视频理解测试 ，五个语音识别和翻译中赢得了胜利 ，以及12个文本和推理基准中的10个。该报告称，双子座Ulta未能击败GPT-4的两者是常识性推理 。
有关的： AI正在改变科学的各个方面 。这就是方法。
构建处理多种形式媒体的模型很难，因为训练数据中的偏见可能会被放大 ，性能往往会大大下降 ，并且模型倾向于过度fort 。这意味着它们在针对培训数据进行测试时表现良好，但在接触新输入时无法执行 。
多模式训练通常还涉及单独训练模型的不同组件 ，每种组件在单一类型的介质上 ，然后将这些组件拼接在一起。但是，双子座同时在文本 ，图像 ，音频和视频数据中共同培训 。科学家从Web文档，书籍和代码中获取了这些数据 。
科学家通过策划训练数据并将人类监督纳入反馈过程来培训双子座。
该团队以比以前的AI培训工作更宏伟的规模部署了多个数据中心的服务器 ，并依靠数千个Google的AI ACELERATOR CHIPS＆MDASH＆MDASH;称为张量处理单元（TPU）。
DeepMind建立了这些芯片 ，专门为加快模型培训加快了速度，并将其包装成4,096芯片的簇 ，称为“超级点” ，然后才训练其系统 。重新配置的基础架构和方法的总体结果意味着Goodput＆Mdash;通过系统移动的真正有用的数据的量（与吞吐量相反，所有数据）＆mdash;根据技术报告，从以前的培训工作中的85％增加到97％ 。
DeepMind科学家设想了在场景中使用的技术 ，例如在实时上传餐点的照片 ，以及Gemini在此过程中的下一步中响应说明。
也就是说，科学家们确实承认了幻觉和Mdash;AI模型以最大的信心＆mdash返回虚假信息的现象；对于双子座来说仍然是一个问题 。幻觉通常是由培训数据中的局限性或偏见引起的 ，并且很难消除 。
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希望本篇文章《双子座AI：我们对Google对Chatgpt的回答有什么了解？》能对你有所帮助！
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