Difusi Google Gemini: Revolusi yang tidak diperhatikan dalam generasi teks

Difusi Google Gemini: Revolusi yang tidak diperhatikan dalam generasi teks

Dunia kecerdasan buatan berada dalam gerakan konstan. Terobosan dan model baru disajikan hampir setiap hari yang menantang imajinasi kita. Tetapi di tengah-tengah hype tentang model suara yang mengesankan seperti GPT-4O, Claude 3 atau Google Gemini 2.5 Pro sendiri, baru-baru ini ada pengumuman yang secara mengejutkan sedikit perhatian, meskipun memiliki potensi untuk mengubah cara kita berpikir tentang generasi teks AI: difusi Google Gemini. Model inovatif ini menerapkan metode untuk pembuatan teks, yang sejauh ini kami miliki dari perolehan gambar - difusi. Dan itulah yang membuatnya begitu menarik dan berpotensi revolusioner.

Asal usul difusi: dari kebisingan digital hingga kecemerlangan visual

Untuk benar -benar memahami difusi Gemini, pertama -tama kita harus melihat teknologi dari mana ia memperoleh nama dan fungsinya: model difusi dalam pembuatan gambar. Model -model seperti difusi yang stabil, midjourney atau fluks telah memukau industri kreatif dan masyarakat umum dalam beberapa tahun terakhir. Anda dapat membuat gambar yang menakjubkan dan terperinci dari deskripsi teks sederhana (jadi -disebut "prompt").

"Difusi" dalam namanya mengacu pada yang sangat kompleks, tetapi secara metaforis mudah dipahami. Anda dapat membayangkannya seperti pematung yang, dalam hal ini, mengoceh patung terperinci dari blok yang mentah dan informal - dalam hal ini kebisingan digital. Proses dimulai dengan kebisingan yang sepenuhnya acak, semacam "kabut visual" atau "salju digital" yang tidak mengandung struktur yang dapat dikenali. Kebisingan ini dihasilkan dari "benih" yang disebut SO (angka acak yang menentukan distribusi terburu -buru output).

Dalam langkah-langkah kecil yang tak terhitung jumlahnya, yang disebut "iterasi", model AI kemudian mulai "kebisingan" kebisingan ini. Ini mengidentifikasi pola yang dapat mengkristal dari kebisingan dan secara bertahap mengubahnya menjadi struktur yang lebih jelas. Pertama, hanya kontur kabur dan bentuk kasar yang muncul yang hampir tidak menonjol dari latar belakang latar belakang. Tetapi dengan setiap langkah lebih lanjut, detailnya menjadi lebih tepat, warnanya lebih jelas dan garis -garisnya lebih tajam sampai gambar yang koheren dan seringkali secara mengejutkan realistis dibuat yang persis sesuai dengan deskripsi teks asli. Proses yang tidak lengkap berulang ini adalah jantung dari model difusi dan kunci kemampuan mereka untuk menciptakan dunia visual yang kompleks dari ketiadaan.

Difusi Gemini: Revolusi Pembuatan Teks dengan Tidak

Sensasi aktual dari difusi gemini adalah bahwa ia tidak menggunakan prinsip difusi ini - noise noise untuk menghasilkan konten - bukan untuk gambar, tetapi pada teks. Alih -alih piksel atau nilai warna, Gemini bekerja difusi dengan token. Token adalah blok bangunan dasar model suara: mereka dapat berupa kata -kata individual, bagian kalimat, fragmen kode pemrograman atau bahkan tanda baca.

Prosesnya juga dimulai di sini dengan "Wust" yang kacau dari token yang didistribusikan secara acak, "suara teks" yang sama sekali tidak dapat dipahami. Ini seperti radio yang hanya mencerminkan kebisingan statis atau salad surat yang tidak terbaca. Langkah demi langkah, difusi Gemini kemudian mulai "kebisingan" kebingungan token ini. Berdasarkan pola dan hubungan yang dipelajari model selama pelatihan tentang jumlah data teks yang raksasa, ia mengenali hubungan statistik dan membentuk token acak menjadi kata -kata, kalimat, dan akhirnya teks yang koheren atau kode pemrograman yang berfungsi.

Pendekatan ini pada dasarnya berbeda dari fungsionalitas model suara yang paling mapan yang kita ketahui saat ini model seperti GPT-4, seri Gemini (dengan pengecualian difusi Gemini itu sendiri), Llama atau Deepseek. Ini bekerja secara otomatis. Ini berarti bahwa Anda menghasilkan teks secara ketat satu demi satu, kata demi kata, token untuk token. Atas dasar kata -kata yang sudah dihasilkan, setiap kata baru dipilih sebagai kelanjutan yang paling statistik. Anda dapat membayangkan bahwa seperti menulis kalimat dari kiri ke kanan, di mana Anda selalu merujuk pada kata tertulis terakhir.

Batas model autorgresif: melihat ke belakang

Metode kompresif otomatis tidak diragukan lagi memberikan hasil yang mengesankan dan mendorong hype AI saat ini secara signifikan. Tapi dia juga membawa kelemahan yang melekat:

1. Intensitas Perhitungan dan Kelambatan

Karena setiap token harus dihitung secara berurutan dan model semakin besar, generasi kompresif otomatis seringkali sangat kompensasi -intensif dan, terutama untuk teks panjang, relatif lambat. Seluruh konteks harus dievaluasi kembali dengan setiap langkah.

2. Ketidaksetatan dan Ketidakfleksibelan

Bagian teks yang dihasilkan sekali tidak dapat dikoreksi secara retrospektif oleh model yang dikompresi penulis. Jika model menentukan dalam perjalanan generasi bahwa bagian teks sebelumnya tidak menguntungkan atau salah, itu tidak dapat lagi mengubahnya secara langsung. Begitulah, "buta" untuk masa depan teksnya sendiri. Ini sering mengarah pada ketidakkonsistenan logis atau istirahat gaya, terutama untuk teks yang lebih lama dan lebih kompleks. Beberapa model yang lebih baru mencoba mengatasi masalah ini dengan apa yang disebut metode "penalaran", seperti yang dapat ditemukan di Deepseek R1 atau GPT-4O. Model “berpikir” dalam beberapa tahap dengan segera dan mengumpulkan kesimpulan sebelum menghasilkan jawaban akhir. Namun, ini membutuhkan lebih banyak daya dan waktu komputasi, karena model berulang kali menghasilkan dan menolak konten.

3. Tantangan dalam Pemrosesan

Jika model penulis -kompresif adalah untuk mengedit teks yang sudah dihasilkan, sering kali harus menghasilkan seluruh teks dari awal, bahkan jika hanya perubahan kecil yang harus dilakukan. Ini tidak efisien dan menghabiskan waktu.

Kekuatan difusi gemini: kecepatan, fleksibilitas dan presisi

Metode difusi karena menggunakan difusi Gemini adalah jawaban untuk tantangan ini dalam banyak hal. Ini holistik dan berulang, yang berarti bahwa model tersebut pada saat yang sama dalam seluruh konten outputnya dengan masing -masing langkah individu.

1. Kecepatan yang mengesankan

Ini adalah salah satu keuntungan yang paling mencolok. Sementara GPT-4O menghasilkan sekitar 50 hingga 100 token per detik, Claude 3 soneta sekitar 77 dan Gemini 2.0 berkedip hingga 245 token, difusi Gemini mencapai kecepatan 500 hingga 1.000 token per detik. Menurut laporan pengguna pada platform seperti X (sebelumnya Twitter) dan Reddit, model ini bahkan dapat menghasilkan hingga 3.000 token per detik dalam kondisi optimal. Sebagai perbandingan: 1.000 token sesuai dengan sekitar 650 hingga 750 kata, yang berarti bahwa difusi Gemini dalam satu detik dapat membuat setengah hingga tiga perempat teks halaman DIN A4. Kecepatan ini sangat mengesankan ketika menghasilkan kode pemrograman, di mana model dapat sepenuhnya memainkan efisiensinya.

2. Koreksi holistik dan fleksibel

Karena model ini luar biasa pada saat yang sama, ia bereaksi terhadap setiap token yang terbentuk dari kebisingan laten di suatu tempat di jendela outputnya. Kata pembentukan di akhir teks dapat memengaruhi apa yang ditentukan pada langkah berikutnya di awal atau di tengah. Jika model menemukan kesalahan, ketidaktepatan atau kabur selama proses generasi, itu dapat diperbaiki dan dioptimalkan, di mana pun mereka muncul dalam teks. Ini adalah keunggulan yang menentukan dibandingkan model penulis -terkompresi yang memiliki "titik buta" untuk kesalahan di masa depan.

3. Pemrosesan yang ditargetkan (inpainting teks)

Mirip dengan model difusi gambar, apa yang disebut "dalam melukis" berfungsi (tandai area dalam gambar dan biarkan regenerasi untuk menambah atau menghapus objek), difusi Gemini juga dapat bekerja dengan sangat spesifik. Itu tidak harus membangun kembali seluruh teks dari awal hingga akhir. Sebaliknya, ia dapat dengan mudah "sunyi" dan kemudian "noise" lagi dan kemudian "noise". Ini memungkinkan untuk beradaptasi, menerjemahkan, atau mengoptimalkan bagian atau paragraf yang dipilih dalam nada suara atau gaya Anda tanpa mempengaruhi sisa teks. Dalam model suara lain, ini sering masih merupakan tantangan atau membutuhkan waktu yang tidak proporsional. Ini membuka peluang yang sepenuhnya baru untuk pemrosesan dan optimasi teks yang efisien.

4. Output Pidato Alami

Meskipun generasi teks klasik bisa agak lebih lambat daripada dengan kode, beberapa pengguna melaporkan bahwa difusi Gemini membuat teks yang terdengar lebih alami dan manusia daripada model bahasa utama lainnya. Ini bisa disebabkan oleh cara kerja holistik, yang memungkinkan model untuk lebih mempertahankan koherensi global dan konsistensi gaya.

Mesin Rendering 3D AI & XR: Keahlian lima kali lipat dari Xpert.Digital dalam paket layanan komprehensif, R&D XR, PR & SEM - Gambar: Xpert.Digital

Xpert.Digital memiliki pengetahuan mendalam tentang berbagai industri. Hal ini memungkinkan kami mengembangkan strategi khusus yang disesuaikan secara tepat dengan kebutuhan dan tantangan segmen pasar spesifik Anda. Dengan terus menganalisis tren pasar dan mengikuti perkembangan industri, kami dapat bertindak dengan pandangan ke depan dan menawarkan solusi inovatif. Melalui kombinasi pengalaman dan pengetahuan, kami menghasilkan nilai tambah dan memberikan pelanggan kami keunggulan kompetitif yang menentukan.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Gunakan 5x keahlian Xpert.Digital dalam satu paket - mulai dari €500/bulan

Tantangan dan pertanyaan terbuka tentang difusi teks

Terlepas dari potensinya yang menjanjikan, metode difusi untuk generasi teks masih muda dan bukan tanpa tantangannya sendiri:

1. Ketergantungan pada jumlah langkah

Kualitas output sangat tergantung pada jumlah langkah kebisingan yang dilakukan model. Dengan model gambar, pengguna sering dapat mengatur langkah -langkah ini secara manual. Ini juga dimungkinkan untuk model suara berdasarkan model suara, idealnya sistem AI harus secara dinamis menyesuaikannya dengan kompleksitas prompt dan panjang teks yang diinginkan.

• Terlalu sedikit langkah: mengarah pada hasil yang lebih rendah secara kualitatif, belum selesai atau "berisik". Teks terlihat tidak jelas atau terfragmentasi.
• Terlalu banyak langkah: dapat menyebabkan teks yang bingung, kontradiktif atau bahkan runtuh. Model "mengamanatkan" konten dalam praktiknya. Keruntuhan denoising yang disebut SO dapat terjadi, di mana konten yang dihasilkan kembali ke keadaan yang bising karena modelnya sudah lebih dari yang dioptimalkan dan kehilangan koherensi. Ini sebanding dengan gambar yang tiba -tiba menjadi abstrak dan tidak dapat dikenali karena penyaringan yang terlalu agresif.

2. Setara dengan halusinasi dalam teks:

Generator gambar AI terbesar dan paling canggih seperti fluks atau minimax Image-01 masih memiliki masalah dengan kesalahan yang tidak dapat dihasilkan dari kelemahan model, tetapi dapat dihasilkan dari teknologi difusi. Ini termasuk anomali fisik seperti terlalu banyak atau terlalu sedikit jari, penyisipan elemen yang sewenang -wenang atau representasi tubuh dan arsitektur yang terdistorsi. Pertanyaannya adalah sejauh mana model difusi teks dapat menderita “halusinasi” yang setara:

• Inkonsistensi logis: Teks dimulai dengan masuk akal, tetapi bagian kemudian bertentangan dengan pernyataan sebelumnya.
• Istirahat gaya dan nada: Gaya atau nada teks tiba -tiba dan tidak berdasar di tengah kalimat atau paragraf.
• Struktur Teks yang kacau: Paragraf atau kalimat diatur secara tidak jelas, melompat di antara topik atau mengulangi diri mereka sendiri.
• Topik yang benar -benar dirindukan: Meskipun teksnya benar secara tata bahasa, ia melewatkan topik asli atau segera.
• Ketidakakuratan faktual: Meskipun pelacur adalah tujuan utama, model ini dapat menafsirkan pola statistik sehingga mereka mengumpulkan informasi yang salah ke dalam teks.

Fenomena ini adalah subjek penelitian intensif karena mereka dapat memengaruhi kepercayaan pada konten yang dihasilkan.

Konteks presentasi: badai pengumuman AI baru

Fakta bahwa difusi Gemini menerima perhatian yang relatif sedikit mungkin tampak paradoks, tetapi dapat dijelaskan dari konteks presentasinya. Google mempresentasikannya di Konferensi Pengembang tahunan I/O, yang secara tradisional merupakan kembang api berita. Pada Mei 2024, banyak pengumuman Google memang luar biasa. Selain difusi Gemini, kelompok teknologi menyajikan sejumlah proyek dan alat kelas atas lainnya:

Gemini 2.5 Pro

Versi paling cerdas dari model Gemini Google sendiri pada saat itu, yang sudah mengesankan dengan multimodality dan kinerjanya.

Astra

Visi Google tentang asisten AI yang tidak hanya memahami perintah suara, tetapi juga dapat memproses dan berinteraksi informasi visual secara real time-langkah menuju "agen AI" nyata.

Veo (versi 3)

Iterasi ketiga dari KI teks-ke-video, yang sekarang juga dapat membuat bahasa dan suara, yang secara signifikan memperluas keterampilan mendalam dari video AI generatif.

Kacamata pintar aura

Prototipe kacamata cerdas yang harus menyembunyikan informasi digital dengan mulus ke dunia nyata.

3D Video Clever System Beam

Sistem inovatif untuk panggilan video mendalam yang harus mengaburkan batas antara kehadiran fisik dan digital.

Mengingat banjir inovasi inovatif ini, sulit untuk "percobaan", sama menjanjikannya, sulit untuk mendapatkan perhatian yang diperlukan. Di satu sisi, keramaian dan kesibukan pengumuman yang lebih besar, segera berlaku, meskipun berpotensi melempar paradigma dari model suara yang banyak diutarakan di atas tumpukan.

Arah Penelitian yang Berkembang: Para pendahulu difusi Gemini

Difusi Google mungkin merupakan percobaan terbesar di bidang difusi teks sejauh ini, tetapi jauh dari yang pertama. Gagasan menggunakan model difusi untuk teks adalah arah yang relatif baru tetapi sangat diteliti.

Pada awal 2023, sebuah tim dari Soochow University di China menerbitkan studi inovatif. Di dalamnya, mereka mewakili tesis bahwa model difusi dapat melebihi arsitektur model suara sebelumnya, terutama yang berkaitan dengan ketahanan dan koreksi kesalahan. Pada tahun yang sama, model dasar pertama diikuti yang mempraktikkan konsep difusi teks: difusi-LM dan difusi teks minimal. Pelopor ini menunjukkan bahwa deformasi token umumnya juga berfungsi untuk pembuatan teks, meskipun pada tahap yang sangat awal.

Model menarik lainnya diikuti pada bulan Februari tahun ini (2024): Mercury Coder dari Inception Labs. Model ini terutama berfokus pada pembuatan kode pemrograman dan membuktikan bahwa model difusi dalam bidang aplikasi khusus ini dapat mencapai kecepatan luar biasa yang melebihi model bahasa konvensional.

Sesaat sebelum Google I/O, pada bulan April 2024, University of Hong Kong dan Huawei -Belonging ke Huawei menyajikan Difusion Bahasa Model Bahasa Dream 7b. Sampai presentasi difusi Gemini, Dream 7B adalah model difusi terbesar yang tersedia untuk teks. Keahliannya dan arsitektur yang mendasarinya menarik perhatian para peneliti AI terkemuka. Andrej Karpathy, mantan peneliti Openai yang dikenal karena wawasannya yang mendalam tentang jaringan saraf, mengomentari Dream 7B. Dia menekankan bahwa model ini memiliki potensi untuk menunjukkan "psikologi" yang sama sekali berbeda atau kekuatan dan kelemahan yang unik dibandingkan dengan model autoregresif.

Semua proyek ini membuka jalan bagi difusi Gemini dan menunjukkan bahwa komunitas riset telah diakui untuk beberapa waktu sekarang batas -batas model penulis -terkompresi dan mencari pendekatan alternatif. Setelah gagasan difusi Gemini, seorang peneliti AI yang tidak ingin berkomentar dengan nama mengkonfirmasi bahwa model ini sekarang "relevansi dari pendekatan" bukti dan "harus diteliti lebih lanjut dalam arah ini". Secara khusus, ia menekankan potensi model suara pada perangkat seluler dan server yang kurang kuat, di mana difusi-lems bisa menjadi "pengubah permainan total". Alasan untuk ini adalah paralelisasi yang melekat dari proses yang memberatkan, yang dapat didistribusikan lebih baik daripada arsitektur perangkat keras tertentu daripada sifat berurutan dari model abu-abu.

Implikasi revolusioner dan melihat ke masa depan

Pengenalan difusi Gemini, bahkan jika itu berada di bawah naungan raksasa lain, adalah langkah yang signifikan dalam pengembangan kecerdasan buatan. Ini tidak hanya mewakili inovasi teknologi, tetapi juga menandakan potensi perubahan paradigma dalam arsitektur model suara.

Apa artinya itu untuk masa depan?

1. Aplikasi AI yang lebih efisien

Kecepatan besar dan kemampuan untuk memproses yang tepat dapat merevolusi aplikasi AI generatif di banyak bidang. Pikirkan produksi teks real-time dalam panggilan video, pembuatan kode cepat di lingkungan pengembangan atau ringkasan langsung dari dokumen yang kompleks.

2. AI di perangkat seluler

Keuntungan yang telah disebutkan untuk perangkat keras performa rendah sangat penting. Jika model difusi dapat berjalan secara efisien pada smartphone atau perangkat tepi, ini akan meningkatkan aksesibilitas dan manfaat AI secara dramatis, karena lebih sedikit akan tergantung pada server cloud.

3. Pengeditan Teks Kreatif

Penulis, jurnalis, atau pakar pemasaran dapat mengambil manfaat dari fungsi in-lukisan untuk secara khusus mengadaptasi gaya, suara atau konten di bagian teks tertentu tanpa menghancurkan aliran seluruh dokumen. Ini memungkinkan presisi dan kontrol yang sebelumnya tidak tertandingi dalam revisi.

4. Konten yang kuat dan konsisten

Jika tantangan "halusinasi" dan "keruntuhan denoising" dikuasai, model difusi dapat menghasilkan teks yang lebih konsisten secara logis dan koheren secara gaya daripada model saat ini. Ini akan menjadi langkah besar menuju generasi AI yang lebih andal.

5. Keterampilan AI Baru

Cara kerja holistik dapat memungkinkan model difusi untuk menyelesaikan jenis tugas lain dengan lebih baik atau untuk menghindari jenis kesalahan baru. Mungkin Anda ditakdirkan untuk tugas -tugas di mana konsistensi global ditempatkan pada kesempurnaan berurutan, seperti saat membuat struktur naratif yang kompleks atau menulis skrip.

Difusi Gemini: pergolakan diam dalam generasi teks AI

Fakta bahwa model perintis yang berpotensi seperti difusi Gemini - yang sudah dapat dilihat melalui daftar tunggu itu sendiri - hampir tidak diperhatikan dalam masyarakat umum adalah cerminan dari perkembangan cepat di bidang AI. Kecepatan model dan paradigma baru muncul memusingkan. Tetapi terutama dalam percobaan yang terbang di bawah radar, potensi nyata untuk revolusi besar berikutnya sering disembunyikan.

Masih menarik untuk mengamati bagaimana model difusi di area teks berkembang dan apakah mereka benar -benar dapat menantang atau bahkan menggantikan arsitektur penulis -kompresi yang mapan. Apa yang diprakarsai Google dengan difusi Gemini lebih dari sekadar percobaan; Ini adalah panduan untuk kemungkinan masa depan generasi teks yang lebih cepat, lebih fleksibel dan mungkin bahkan lebih intuitif. Ini adalah panggilan untuk meneliti untuk mengejar arah yang menjanjikan ini dengan penekanan, karena dunia AI mungkin baru saja mengambil salah satu langkah menyusui tetapi paling penting.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi AI

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus