グーグルの次世代生成AIモデル「Gemini」

こんばんは。

本日はグーグルで次世代生成AIモデルについて解説していただきました。

以下AI作成

グーグルの次世代生成AIモデル「Gemini」について解説します。

Geminiとは

グーグルが開発中のマルチモーダルな生成AIモデルです。マルチモーダルとは、テキストだけでなく、画像や音声など様々なモードのデータを扱えることを意味します。Geminiは、グーグルのAI研究部門であるGoogle DeepMindが手がけており、2023年5月に開催された開発者会議「Google I/O」で初めて紹介されました。

Geminiの特徴は、グーグルが誇る囲碁のAI「AlphaGo」やその発展版「AlphaGo Zero」の技術と、大規模言語モデルを組み合わせたことです。AlphaGoは、強化学習という技術を使って、人間のプロ棋士を破るほどの高度な囲碁の戦略を習得しました。強化学習とは、ソフトウェアが自ら試行錯誤を繰り返し、その結果に対する報酬や罰を受け取りながら学習する手法です。大規模言語モデルとは、インターネットや書籍などの大量のテキストを解析して、言語のパターンを認識し、質問に答えたり、テキストを生成したりする能力を持つモデルです。Geminiは、これらの技術を融合することで、計画の立案や問題解決などの新しい能力を持つAIを目指しています。

Geminiの用途は、様々な分野に及びます。例えば、メールの下書きや歌詞、ニュース記事などをもとにテキストの要約を作ったり、あるいはオリジナルのテキストを生成したりすることができます。また、画像や音声などのモードのデータも扱えるので、写真から物語を作ったり、音楽を作曲したりすることも可能です。さらに、ロボティクスや神経科学などの分野の研究にも応用できると考えられています。Geminiは、人間や動物のように、世界における物理的な経験から学ぶことができるという点も、他のAIモデルとの違いです。

Geminiは、現在まだ開発中で、完成まであと数カ月かかると言われています。開発費用も、数千万ドルから数億ドルの規模になると推測されています。Geminiが完成すれば、グーグルは自社の消費者向けサービスに組み込んだり、クラウド部門を通じて企業に販売したりする予定です。また、外部の開発者もGeminiを利用できるようにすることで、AIのイノベーションを加速させることも目指しています。

Geminiのライバル

OpenAIの「GPT-4」や「ChatGPT」が挙げられます。これらも、大規模言語モデルをベースにした生成AIモデルで、テキストの生成やチャットボットなどに活用されています。しかし、Geminiは、強化学習やマルチモーダルなデータの扱いなどの点で、GPT-4やChatGPTを凌駕する可能性があると言われています。Google DeepMindのCEOであるデミス・ハサビス氏は、Geminiは「ChatGPTの性能を超えている」と発言しています。

Geminiは、グーグルが開発中のマルチモーダルな生成AIモデルで、囲碁のAI「AlphaGo」の技術と大規模言語モデルを組み合わせたものです。Geminiは、テキストだけでなく、画像や音声などのデータを扱えることや、計画の立案や問題解決などの新しい能力を持つことが特徴です。Geminiは、様々な分野に応用できると考えられており、グーグルは自社のサービスやクラウド部門に組み込む予定です。Geminiは、OpenAIの「GPT-4」や「ChatGPT」などのライバルとなるAIモデルで、グーグルのAI研究部門であるGoogle DeepMindが開発中です。

その他のAIモデル

AIモデルとは、人工知能（AI）が学習した結果を表現する仕組みのことです。AIモデルは、様々なデータやタスクに対応できるように、さまざまな種類やアルゴリズムがあります。例えば、以下のようなAIモデルがあります。

線形回帰モデル：数値データに対して、直線や曲線の関係を見つけるモデルです。例えば、広告費と売上の関係や、気温とアイスクリームの売れ行きの関係などを予測することができます。
決定木モデル：カテゴリーのデータに対して、分岐のルールを見つけるモデルです。例えば、花の種類や動物の種類を判別することができます。
ニューラルネットワークモデル：人間の脳の神経細胞を模したモデルで、多層のユニットが入力から出力までの信号を伝達します。例えば、画像や音声の認識や生成、自然言語の理解や生成などに用いられます。
強化学習モデル：環境との相互作用から学習するモデルで、行動に対する報酬や罰を受け取りながら最適な方策を見つけます。例えば、囲碁や将棋などのゲームや、ロボットの制御などに用いられます。

以上が、AIモデルの一部の例です。AIモデルは、データの種類や目的に応じて選択されます。