در ۱۵ فوریه ۲۰۲۴، گوگل از Gemini 1.5 Pro با پنجره پردازش یک میلیون توکنی رونمایی کرد. این مدل چندوجهی با معماری MoE، استاندارد جدیدی در پردازش حجم عظیم اطلاعات تعریف کرده است.
تیم تخصصی راهیانا در حوزه هوش مصنوعی و API
تاریخ انتشار: ۱۵ فوریه ۲۰۲۴
نویسنده: تیم راهیانا
در ۱۵ فوریه ۲۰۲۴، گوگل با رونمایی از جدیدترین مدل زبان بزرگ خود، Gemini 1.5 Pro، دنیای هوش مصنوعی را شگفت‌زده کرد. این مدل که نسل بعدی خانواده Gemini به شمار می‌رود، با پنجره پردازش (Context Window) یک میلیون توکنی خود، رکورد جدیدی در این صنعت به ثبت رسانده است. Gemini 1.5 Pro نه‌تنها قادر به پردازش حجم عظیمی از اطلاعات است، بلکه می‌تواند به صورت همزمان داده‌های متنی، تصویری، صوتی و ویدیویی را تحلیل کند و به همین دلیل، یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های چندوجهی (Multimodal) حال حاضر جهان محسوب می‌شود.
Gemini 1.5 Pro بر پایه معماری نوآورانه Mixture-of-Experts (MoE) توسعه یافته است که به آن اجازه می‌دهد حجم عظیمی از داده‌ها را به شکلی کارآمد پردازش کند. در این معماری، به جای فعال‌سازی کل شبکه عصبی برای پردازش یک ورودی، تنها بخش‌های مرتبط و متخصص (Expert) برای آن وظیفه فعال می‌شوند. این رویکرد هوشمندانه، مصرف منابع محاسباتی را به شکل چشمگیری کاهش می‌دهد.
قابلیت‌های کلیدی Gemini 1.5 Pro:
نوآوری‌های معماری:
معماری Mixture-of-Experts (MoE) یکی از مهم‌ترین نوآوری‌های به کار رفته در Gemini 1.5 Pro است. این معماری با تقسیم شبکه عصبی به زیرمجموعه‌هایی از پارامترهای متخصص، به مدل اجازه می‌دهد تا برای هر وظیفه، بهترین و کارآمدترین بخش شبکه را به کار گیرد. این رویکرد نه‌تنها بهره‌وری محاسباتی را افزایش می‌دهد، بلکه راه را برای ساخت مدل‌هایی با ظرفیت بالاتر و توانایی‌های گسترده‌تر هموار می‌سازد.
انتشار Gemini 1.5 Pro می‌تواند تأثیرات عمیقی بر صنعت هوش مصنوعی داشته باشد:
رونمایی از Gemini 1.5 Pro با واکنش‌های گسترده‌ای در جامعه فناوری همراه بود:
Gemini 1.5 Pro یک جهش کیفی در مسیر تکامل مدل‌های زبان بزرگ محسوب می‌شود. پنجره پردازش یک میلیون توکنی، نه فقط یک دستاورد فنی چشمگیر، بلکه بستری برای خلق امکانات جدید و کاربردهای عملی در دنیای هوش مصنوعی است.
از دیدگاه فنی، موفقیت در پیاده‌سازی معماری Mixture-of-Experts نشان می‌دهد که می‌توان مدل‌هایی با قابلیت‌های بسیار بالا و در عین حال بهینه از نظر محاسباتی طراحی کرد. این رویکرد می‌تواند به الگویی برای نسل‌های آینده مدل‌های هوش مصنوعی تبدیل شود.
با این حال، چالش‌هایی نیز در این مسیر وجود دارد. مدیریت و پردازش این حجم از اطلاعات نیازمند زیرساخت‌های قدرتمند است و مسائل مربوط به حریم خصوصی و امنیت داده‌ها باید با دقت بیشتری مورد بررسی قرار گیرند.
علاوه بر این، توانایی پردازش حجم زیاد اطلاعات، چالش‌های جدیدی در زمینه کنترل کیفیت خروجی‌ها و تضمین صحت اطلاعات ایجاد می‌کند. این موضوع، اهمیت توسعه روش‌های ارزیابی و اعتبارسنجی پیشرفته برای چنین مدل‌هایی را دوچندان می‌سازد.
[1] Google Blog. (2024, February 15). Our next-generation model: Gemini 1.5. Retrieved from https://blog.google/technology/ai/google-gemini-next-generation-model-february-2024/
چگونه ادغام هوش مصنوعی و APIها به ساخت برنامه‌های هوشمندتر و کارآمدتر کمک می‌کند؟ با الگوهای رایج معماری و کاربردهای واقعی این ادغام آشنا شوید.
