Tổng quan Gemini AI Chat
Gemini được xây dựng từ đầu cho tính đa phương thức — lý luận liền mạch trên văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và mã.
Gemini cũng là mô hình linh hoạt nhất của chúng tôi — có thể chạy hiệu quả trên mọi thứ từ trung tâm dữ liệu đến thiết bị di động. Khả năng tiên tiến của nó sẽ nâng cao đáng kể cách các nhà phát triển và khách hàng doanh nghiệp xây dựng và mở rộng quy mô bằng AI.
Cho đến nay, cách tiếp cận tiêu chuẩn để tạo ra các mô hình đa phương thức bao gồm việc đào tạo các thành phần riêng biệt cho các phương thức khác nhau và sau đó ghép chúng lại với nhau để mô phỏng gần đúng một số chức năng này. Những mô hình này đôi khi có thể thực hiện tốt một số nhiệm vụ nhất định, chẳng hạn như mô tả hình ảnh, nhưng lại gặp khó khăn trong việc lập luận phức tạp và mang tính khái niệm hơn.
Chúng tôi đã thiết kế Gemini để trở thành người đa phương thức, được đào tạo trước ngay từ đầu về các phương thức khác nhau. Sau đó, chúng tôi tinh chỉnh nó bằng dữ liệu đa phương thức bổ sung để cải tiến hơn nữa tính hiệu quả của nó. Điều này giúp Gemini hiểu và suy luận một cách liền mạch về tất cả các loại đầu vào ngay từ đầu, tốt hơn nhiều so với các mô hình đa phương thức hiện có — và khả năng của nó là hiện đại trong hầu hết mọi lĩnh vực.
Gemini cũng là mô hình linh hoạt nhất của chúng tôi — có thể chạy hiệu quả trên mọi thứ từ trung tâm dữ liệu đến thiết bị di động. Khả năng tiên tiến của nó sẽ nâng cao đáng kể cách các nhà phát triển và khách hàng doanh nghiệp xây dựng và mở rộng quy mô bằng AI.
Cho đến nay, cách tiếp cận tiêu chuẩn để tạo ra các mô hình đa phương thức bao gồm việc đào tạo các thành phần riêng biệt cho các phương thức khác nhau và sau đó ghép chúng lại với nhau để mô phỏng gần đúng một số chức năng này. Những mô hình này đôi khi có thể thực hiện tốt một số nhiệm vụ nhất định, chẳng hạn như mô tả hình ảnh, nhưng lại gặp khó khăn trong việc lập luận phức tạp và mang tính khái niệm hơn.
Chúng tôi đã thiết kế Gemini để trở thành người đa phương thức, được đào tạo trước ngay từ đầu về các phương thức khác nhau. Sau đó, chúng tôi tinh chỉnh nó bằng dữ liệu đa phương thức bổ sung để cải tiến hơn nữa tính hiệu quả của nó. Điều này giúp Gemini hiểu và suy luận một cách liền mạch về tất cả các loại đầu vào ngay từ đầu, tốt hơn nhiều so với các mô hình đa phương thức hiện có — và khả năng của nó là hiện đại trong hầu hết mọi lĩnh vực.
Xem thêm