Google Gemini Diffúzió: Az észrevétlen forradalom a szöveggenerációban

Google Gemini Diffúzió: Az észrevétlen forradalom a szöveggenerációban

A mesterséges intelligencia világa állandó mozgásban van. Az új áttöréseket és modelleket szinte minden nap mutatják be, amelyek megkérdőjelezik a képzeletünket. De a lenyűgöző hangmodellek, például a GPT-4O, a Claude 3 vagy a Google Gemini 2.5 Pro, a közelmúltban egy olyan bejelentés volt, amely meglepően kevés figyelmet fordított, bár ez megváltoztathatja az AI szöveggeneráció: Google Gemini diffúziójának módját. Ez az innovatív modell egy módszert alkalmaz a szöveggenerálásra, amelyet eddig főleg a kép megszerzéséből - a diffúzióból - ismertek. És pontosan ez teszi annyira lenyűgözővé és potenciálisan forradalmivá.

A diffúzió eredete: a digitális zajtól a vizuális ragyogásig

Annak érdekében, hogy valóban megértsük a Gemini diffúziót, először meg kell vizsgálnunk azt a technológiát, amelyből a nevét és funkcionalitását származik: a diffúziós modellek a képgenerációban. Az olyan modellek, mint a stabil diffúzió, a Midjourney vagy a Flux, az utóbbi években meghökkenték a kreatív ipart és a nagyközönséget. Lélegzetelállító és részletes képeket hozhat létre az egyszerű szöveges leírásokból (tehát úgynevezett „prompt”).

A nevében szereplő „diffúzió” egy rendkívül összetett, de metaforikusan könnyen megérthető. El tudod képzelni, mint egy szobrász, aki ebben az esetben egy részletes szobrot készít egy nyers, informális blokkból - ebben az esetben egy digitális zaj. A folyamat teljesen véletlenszerű zajjal, egyfajta „vizuális köd” vagy „digitális hóval” kezdődik, amely nem tartalmaz felismerhető struktúrát. Ezt a zajt egy úgynevezett „vetőmagból” (egy véletlenszerű szám, amely meghatározza a kimeneti rohanási eloszlást).

Számtalan apró lépésben, az úgynevezett „iterációk”, az AI modell ezután elkezdi „zajt” folytatni ezt a zajt. Olyan mintákat azonosít, amelyek ki lehet kristályosodni a zajból, és fokozatosan átalakítják őket egyre világosabb struktúrákká. Először is, csak homályos kontúrok és durva alakzatok merülnek fel, amelyek alig vannak kiemelkedve a háttér hátteréből. De minden további lépésnél a részletek pontosabbá válnak, a színek tisztábbak és a vonalak élesebbek, amíg egy koherens és gyakran meglepően valósághű kép jön létre, amely pontosan megfelel az eredeti szövegleírásnak. Ez az iteratív hiányos folyamat a diffúziós modellek szíve és a kulcsa annak képességéhez, hogy összetett vizuális világokat hozzon létre semmiből.

Ikrek diffúziója: A szöveggeneráció forradalma nem

A Gemini diffúzió tényleges érzése az, hogy nem használja ezt a diffúzió ezt az elvét - a zaj zaját a tartalom generálására - nem a képekre, hanem a szövegre. Pixelek vagy színértékek helyett a Gemini diffúziót működtet a tokenekkel. A token a hangmodellek alapvető építőelemei: lehetnek egyedi szavak, mondat alkatrészek, programozási kódfragmensek vagy akár írásjelek.

A folyamat itt is kezdődik a véletlenszerűen elosztott tokenek kaotikus „Wust” -val is, amely egy „szöveg hangja”, amely teljesen érthetetlen. Olyan, mint egy rádió, amely csak a statikus zajt vagy az olvashatatlan betűsalátát tükrözi. Lépésről lépésre az Ikrek diffúziója ezután elkezdi "zajt" folytatni ezt a token zavart. A minták és kapcsolatok alapján, amelyeket a modell megtanult a gigantikus szöveges adatokkal kapcsolatos képzés során, felismeri a statisztikai kapcsolatokat, és a véletlenszerű tokeneket olvasható szavakba, mondatokká, és végül egy koherens vagy működő programozási kódba formálja.

Ez a megközelítés alapvetően különbözik a legelterjedtebb hangmodellek funkcionalitásától, amelyet a mai modellek, például a GPT-4, a Gemini sorozat (maga a Gemini Diffúzió kivételével), a Llama vagy a DeepSeek. Ezek az automatikus kompresszív munkák. Ez azt jelenti, hogy szöveget generál egymás után, szó szerint, token tokenek. A már generált szavak alapján minden új szót a legvalószínűbb folytatásnak választanak. El tudod képzelni, hogy például balról jobbra írni egy mondatot, ahol mindig az utolsó írott szóra utal.

Az autorgresszív modellek korlátai: Visszatekintés

Az automatikus kompresszív módszer kétségtelenül lenyűgöző eredményeket hozott, és jelentősen meghozta a jelenlegi AI hype-t. De ő is magában foglaló hátrányokat hoz:

1. Számítási intenzitás és lassúság

Mivel az egyes tokeneket szekvenciálisan kell kiszámítani, és a modellek egyre nagyobbak, az automatikus kompresszív generációk gyakran nagyon kompenzáció -intenzívek, és különösen a hosszú szövegek esetében viszonylag lassúak. A teljes kontextust minden lépéssel meg kell értékelni.

2. Helytelen és rugalmatlan

Az egyszer generált szöveges alkatrészeket nem lehet visszamenőlegesen kijavítani a szerző által megnyomott modell. Ha a modell a generáció során meghatározza, hogy a szöveg korábbi része kedvezőtlen vagy rossz volt, akkor már nem változtathatja meg közvetlenül. Úgy mondjuk, hogy „vak” a saját szövegének jövőjére. Ez gyakran logikai következetlenségekhez vagy stílusos szünetekhez vezet, különösen hosszabb és összetettebb szövegek esetén. Néhány újabb modell megpróbálja kezelni ezt a problémát egy úgynevezett „érvelési” módszerrel, például a DeepSeek R1-ben vagy a GPT-4O-ban. A modell „gondolkodik” több szakaszban, azonnal, és következtetéseket gyűjt, mielőtt a végső választ generálja. Ehhez azonban még több számítástechnikai energiát és időt igényel, mivel a modell többször generálja és elutasítja a tartalmat.

3. Kihívások a feldolgozásban

Ha egy szerző -kompresszív modell egy már generált szöveg szerkesztése, akkor gyakran a teljes szöveget a semmiből kell előállítania, még akkor is, ha csak egy kis változtatást kell végrehajtani. Ez nem hatékony és időigényes.

A Gemini diffúzió erősségei: sebesség, rugalmasság és pontosság

A diffúziós módszer, amikor a Gemini Diffúziót használja, sok szempontból választ ad ezekre a kihívásokra. Holisztikus és iteratív, ami azt jelenti, hogy a modell ugyanakkor a kimenet teljes tartalmában van, az egyes lépésekkel.

1. Lenyűgöző sebesség

Ez az egyik legszembetűnőbb előnye. Míg a GPT-4O másodpercenként mintegy 50-100 tokent generál, a Claude 3 szonett 77 körül, és a Gemini 2,0 245 tokenig villog, addig a Gemini Diffúzió eléri az 500–1000 token sebességet másodpercenként. Az olyan platformon lévő felhasználókról szóló jelentések szerint, mint például az X (korábban Twitter) és a Reddit, a modell optimális körülmények között akár 3000 tokenst is előállíthat másodpercenként. Összehasonlításképpen: 1000 token megfelel körülbelül 650-750 szónak, ami azt jelenti, hogy a Gemini diffúzió egy másodpercben fél -háromnegyedet hozhat létre egy DIN A4 oldal szövegének. Ez a sebesség különösen lenyűgöző a programozási kód generálásakor, ahol a modell teljes mértékben lejátszhatja a hatékonyságot.

2. Holisztikus és rugalmas korrekció

Mivel a modell ugyanakkor hihetetlen, reagál minden olyan tokenre, amely a látens zajból kialakul, a kimeneti ablakban. A szöveg végén egy formáló szó befolyásolhatja azt, amit a következő lépésben vagy a közepén megadunk. Ha a modell hibát, pontatlanságot vagy elmosódást fedez fel a generációs folyamat során, akkor kijavítható és optimalizálható, függetlenül attól, hogy hol jelennek meg a szövegben. Ez egy döntő előnye a szerző által kompresszált modellekhez képest, amelyek „vak helyük van” a jövőbeli hibákhoz.

3. Célzott feldolgozás (szövegfestés)

A kép diffúziós modelljeihez hasonlóan az úgynevezett „festésen belül” működik (jelölje meg a képen egy területet, és hagyja, hogy regenerálódjon az objektumok hozzáadásához vagy eltávolításához), a Gemini diffúzió is nagyon konkrétan működhet. Nem kell a teljes szöveget az elejétől a végéig újjáépíteni. Ehelyett könnyen „elhagyatható”, majd ismét „zaj”, majd „zaj” lehet. Ez lehetővé teszi a kiválasztott részek vagy bekezdések adaptálását, lefordítását vagy optimalizálását tonalitásában vagy stílusában, anélkül, hogy a szöveg többi részét befolyásolná. Más hangmodellekben ez gyakran még mindig kihívás, vagy aránytalanul hosszú időt vesz igénybe. Ez teljesen új lehetőségeket kínál a hatékony szövegfeldolgozás és optimalizálás érdekében.

4. Természetes beszédkimenet

Noha a klasszikus szöveg generációja kissé lassabb lehet, mint a kóddal, egyes felhasználók beszámolnak arról, hogy a Gemini Diffúzió olyan szövegeket hoz létre, amelyek természetesebbnek és embernek hangzik, mint a többi fő nyelvi modell. Ennek oka lehet a holisztikus munkamódszer, amely lehetővé teszi a modell számára, hogy jobban megőrizze a globális koherenciát és a stilisztikai konzisztenciát.

AI & XR 3D renderelő gép: Ötszörös szakértelem az Xpert.Digitaltól egy átfogó szolgáltatási csomagban, K+F XR, PR és SEM - Kép: Xpert.Digital

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.

Bővebben itt:

• Használja ki az Xpert.Digital ötszörös szakértelmét egy csomagban – mindössze 500 €/hó áron

Kihívások és nyitott kérdések a szöveg diffúziójáról

Ígéretes potenciálja ellenére a szöveges generáció diffúziós módszere még mindig fiatal, és nem a saját kihívásai nélkül:

1. A lépések számától való függőség

A kimenet minősége nagymértékben függ a modell végrehajtásától. A képmodellekkel a felhasználók ezeket a lépéseket gyakran manuálisan állíthatják be. Ez a hangmodelleken alapuló hangmodellek esetében is lehetséges, ideális esetben az AI rendszereknek dinamikusan adaptálnia kell őket a prompt bonyolultságához és a kívánt szöveghosszhoz.

• Túl kevés lépés: Minőségi szempontból alacsonyabb szintű, befejezetlen vagy "zajos" eredményekhez vezet. A szöveg inkoherensen vagy széttöredezettnek tűnik.
• Túl sok lépés: vezethet egy szöveget, amely zavaros, ellentmondásos vagy akár összeomlott. A modell „kötelezi” a tartalmat a gyakorlatban. Egy úgynevezett denoising összeomlás fordulhat elő, amelyben a generált tartalom zajos állapotba esik, mivel a modell túl van optimalizálva, és elveszíti a koherenciát. Ez összehasonlítható egy olyan képpel, amely hirtelen elvont és felismerhetetlenné válik a túl agresszív szűrés miatt.

2.

A legnagyobb és legfejlettebb AI képgenerátorok, például a Flux vagy a Minimax Image-01 továbbra is problémákkal küzdenek olyan hibákkal, amelyek nem eredményezhetnek modellgyengeségeket, hanem diffúziós technológiából származhatnak. Ez magában foglalja a fizikai rendellenességeket, mint túl sok vagy túl kevés ujj, az elemek vagy torzított test és építészeti ábrázolások önkényes beillesztése. A kérdés az, hogy a szöveges diffúziós modellek milyen mértékben szenvedhetnek ekvivalens „hallucinációkkal”:

• Logikai következetlenségek: A szöveg valószínűleg megkezdődik, de a későbbi szakaszok ellentmondnak a korábbi állításoknak.
• Stilisztikus és tonális szünetek: A szöveg stílusának vagy hangja hirtelen és megalapozatlan a mondat vagy a bekezdés közepén.
• Kaotikus szövegszerkezet: A bekezdések vagy mondatok következetesen vannak elrendezve, a témák között ugrálnak, vagy szükségtelenül ismételik meg magukat.
• Teljesen elmulasztott téma: Noha a szöveg nyelvtanilag helyes, hiányzik az eredeti téma vagy azonnal.
• Tényleges pontatlanságok: Noha a prostituált az elsődleges cél, a modell a statisztikai mintákat úgy értelmezheti, hogy helytelen információkat gyűjtsenek a szövegbe.

Ezeket a jelenségeket intenzív kutatás tárgya, mivel befolyásolhatják a generált tartalom iránti bizalmat.

A bemutató kontextusa: az új AI bejelentések vihara

Az a tény, hogy a Gemini Diffúzió viszonylag kevés figyelmet kapott, paradoxnak tűnhet, de bemutatása a bemutató kontextusából magyarázható. A Google bemutatta azt az éves fejlesztői konferencián, az I/O -ban, amely hagyományosan a hírek tűzijátékja. 2024 májusában a Google bejelentéseinek bősége valóban elsöprő volt. A Gemini Diffúzió mellett a Tech Group számos más csúcskategóriás projektet és eszközt mutatott be:

Ikrek 2.5 Pro

A Google saját Ikrek modelljének leg intelligensebb verziója, amely már lenyűgözi a multimodalitását és teljesítményét.

Astra

A Google elképzelése az AI asszisztensről, aki nem csak megérti a hangparancsokat, hanem valós időben is feldolgozhatja és kölcsönhatásba léphet a vizuális információkra-a valódi „AI-ügynökök” felé.

VEO (3. verzió)

A szöveg-video-ki harmadik iterációja, amely most már képes nyelvet és hangot létrehozni, amely jelentősen bővíti a generatív AI videók magával ragadó képességeit.

Intelligens szemüveg aura

Az intelligens szemüveg prototípusa, amelynek zökkenőmentesen el kell rejtenie a digitális információkat a való világba.

3D videó okos rendszer gerenda

Innovatív rendszer a magával ragadó videohívásokhoz, amelyeknek el kell tévesztenie a fizikai és a digitális jelenlét közötti határokat.

Tekintettel az úttörő innovációk ezen árvízére, nehéz volt a „kísérlet” számára, amennyire csak lehet, nehéz volt a szükséges figyelmet kapni. Bizonyos értelemben a nagyobb, azonnal alkalmazandó bejelentések nyüzsgése alávetett, bár lehetősége van arra, hogy a sokszoros hangmodellek paradigmáit a halom fölé dobja.

Egyre növekvő kutatási irány: A Gemini diffúzió elődei

A Google diffúzió lehet a legnagyobb kísérlet a szöveg diffúziójának eddig, de ez messze van az elsőtől. A diffúziós modellek szöveghez történő használatának gondolata viszonylag új, de intenzíven kutatott irány.

Már 2023 -ban a kínai Soochow Egyetemen működő csapat úttörő tanulmányt tett közzé. Ebben képviselték azt a tézist, hogy a diffúziós modellek meghaladhatják az előző hangmodell -architektúrákat, különös tekintettel a robusztusságra és a hibajavításra. Ugyanebben az évben az első kezdetleges modellek, amelyek a szöveg diffúziójának fogalmát a gyakorlatba helyezték: diffúzió-LM és minimális szöveges diffúzió. Ezek az úttörők azt mutatták, hogy a zsetonok deformációja általában a szöveges generációhoz is működik, bár nagyon korai szakaszban.

Egy másik érdekes modell követte ez év februárjában (2024): A Mercury Coder az Inception Labs -tól. Ez a modell elsősorban a programozási kód generálására összpontosított, és bebizonyította, hogy a diffúziós modellek ezen a speciális alkalmazás területén figyelemre méltó sebességet érhetnek el, amely meghaladja a hagyományos nyelvi modelleket.

Röviddel a Google I/O előtt, 2024 áprilisában, a Hongkongi Egyetem és a Huawei -huawei -hez mutatta be a Diffusion nagy nyelvi modelljét, a Dream 7B -t. A Gemini Diffúzió bemutatásáig a Dream 7B volt a legnagyobb rendelkezésre álló diffúziós modell a szöveghez. Képességei és az alapjául szolgáló építészet felhívta a figyelmet az AI vezető kutatókra. Andrej Karpathy, az Openai volt kutatója, aki ismert a neurális hálózatokba való mély betekintéséről, kommentálta a Dream 7B -t. Hangsúlyozta, hogy ez a modell teljesen eltérő „pszichológiát” vagy egyedi erősségeket és gyengeségeket mutat be az autoregresszív modellekhez képest.

Mindezek a projektek előkészítették az utat az Ikrek diffúziójához, és megmutatják, hogy a kutató közösséget egy ideje elismerték a szerző által kompresszált modellek határain, és alternatív megközelítéseket kerestek. A Gemini diffúzió gondolata után egy olyan AI kutató, aki nem akarta a név szerint kommentálni, megerősítette, hogy ez a modell "a megközelítés relevanciája" bizonyítékok és "tovább kell kutatni ebben az irányban". Különösen hangsúlyozta a hangmodellek potenciálját a mobil eszközökön és a kevésbé nagy teljesítményű szervereken, ahol a diffúziós lemezek „teljes játékváltó” lehetnek. Ennek oka a vádló folyamat velejáró párhuzamossága, amely jobban el lehet osztani bizonyos hardver-architektúrákban, mint az auto-szürke modellek szekvenciális jellege.

A forradalmi következmények és a jövő pillantása

A Gemini diffúzió bevezetése, még akkor is, ha más óriások árnyékában volt, jelentős lépés a mesterséges intelligencia fejlesztésében. Ez nemcsak technológiai innovációt képvisel, hanem egy potenciális paradigmaváltást is jelez a hangmodellek építészetében.

Mit jelenthet ez a jövő számára?

1. hatékonyabb AI alkalmazások

A hatalmas sebesség és a pontos feldolgozásának képessége számos területen forradalmasíthatja a generációs AI alkalmazásokat. Gondoljon a valós idejű szöveges előállításra a videohívásokban, a gyors kódgenerálás a fejlesztési környezetben vagy az összetett dokumentumok azonnali összefoglalójában.

2. AI mobil eszközökön

Az alacsony teljesítményű hardver esetében már említett előnye döntő jelentőségű. Ha a diffúziós modellek hatékonyan futhatnak az okostelefonokon vagy az Edge készülékeken, ez drasztikusan növeli az AI hozzáférhetőségét és előnyeit, mivel kevesebb lenne a felhőkiszolgálóktól.

3. Kreatív szövegszerkesztés

A szerzők, az újságírók vagy a marketing szakértők részesülhetnek a festési funkcióból, hogy kifejezetten a stílust, a hangot vagy a tartalmat adaptálják az egyes szövegrészekben anélkül, hogy megsemmisítenék a teljes dokumentum áramlását. Ez lehetővé teszi a korábban páratlan pontosságot és irányítást a felülvizsgálatban.

4. Robusztus és következetes tartalom

Ha a „hallucinációk” és a „denoising összeomlás” kihívásait elsajátítják, a diffúziós modellek olyan szövegeket generálhatnak, amelyek logikailag következetesebbek és stilisztikailag koherensek, mint a jelenlegi modelleké. Ez nagy lépés lenne a megbízhatóbb AI generáció felé.

5. Új AI készségek

A holisztikus munkamódszer lehetővé teheti a diffúziós modelleket, hogy jobban megoldják más típusú feladatokat vagy elkerüljék az új típusú hibákat. Lehet, hogy előre meghatározta azokat a feladatokat, amelyekben a globális konzisztencia szekvenciális tökéletességre kerül, például összetett narratív struktúrák létrehozása vagy szkriptek írásakor.

Ikrek diffúziója: Az AI szöveges generáció csendes forradalma

Az a tény, hogy egy ilyen potenciálisan úttörő modell, mint a Gemini diffúzió - amelyet már maga a várakozási listán láthatunk - a nagyközönségben alig veszik észre az AI területén a gyors fejlődés tükrözése. Az új modellek és paradigmák megjelenésének sebessége szédítő. De különösen azokban a kísérletekben, amelyek a radar alatt repülnek, a következő nagy forradalom valódi potenciálja gyakran rejtett.

Izgalmas továbbra is megfigyelni, hogy a szöveges terület diffúziós modelljei hogyan alakulnak, és hogy valóban kihívást jelenthetnek, vagy akár helyettesíthetik -e a bevált szerző által kompresszált architektúrákat. Amit a Google kezdeményezett a Gemini diffúzióval, nem csupán kísérlet; Ez egy útmutató a szöveges generáció lehetséges jövőjéhez, amely gyorsabb, rugalmasabb és talán még intuitívabb. Ez egy kutatás felhívása, hogy hangsúlyosan kövesse ezt az ígéretes irányt, mert az AI világa valószínűleg csak az egyik szoptatási, de legfontosabb lépéssel megtette.

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Az AI stratégia létrehozása vagy átrendezése

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

Konrad Wolfenstein

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus