Google Gemini Diffusion：テキスト生成における気付かれていない革命

Google Gemini Diffusion：テキスト生成における気付かれていない革命

人工知能の世界は絶え間ない動きにあります。私たちの想像力に挑戦するほぼ毎日、新しいブレークスルーとモデルが提示されています。しかし、GPT-4o、Claude 3、Google自身のGemini 2.5 Proなどの印象的な音声モデルについての誇大広告の最中に、最近、AIテキスト生成について考える方法を変える可能性がありますが、Google Geminiの拡散については、驚くほど注意を払っていませんでした。この革新的なモデルは、テキスト生成にメソッドを適用します。これは、これまでのところ、これまでになく、拡散の獲得から主に知られています。そして、それがまさにそれをとても魅力的で潜在的に革新的なものにしているものです。

拡散の起源：デジタルノイズから視覚的な輝きへ

ジェミニの拡散を本当に理解するためには、まず、その名前と機能性を導き出す技術、つまり画像生成の拡散モデルを調べる必要があります。安定した拡散、ミッドジャーニー、フラックスなどのモデルは、近年創造的な業界と一般大衆を驚かせています。シンプルなテキストの説明から息をのむような詳細な画像を作成できます（そのため、「プロンプト」と呼ばれています）。

その名前の「拡散」とは、非常に複雑であるが比phor的に簡単に把握できることを指します。この場合、生の非公式のブロックからの詳細な彫刻を鳴らしている彫刻家のように想像できます。この場合、デジタルノイズです。このプロセスは、完全にランダムなノイズ、一種の「視覚的な霧」または「デジタルスノー」であり、認識可能な構造を含まない「デジタルスノー」から始まります。このノイズは、SO -CALLEDの「シード」（出力ラッシュ分布を決定する乱数）から生成されます。

数え切れないほどの小さなステップで、いわゆる「反復」で、AIモデルはこのノイズを「ノイズ」し始めます。ノイズから結晶化する可能性のあるパターンを識別し、それらを徐々により明確な構造に変換します。第一に、背景の背景からほとんど目立たない、ぼやけた輪郭と粗い形のみが生じます。しかし、さらにステップごとに、詳細がより正確になり、色がより明確になり、一貫性のある、しばしば驚くほどリアルな画像が作成されるまで、ラインはより鋭くなります。この反復プロセスは、拡散モデルの中心であり、何もないところから複雑な視覚世界を作成する能力の鍵です。

ジェミニ拡散：テキスト生成の革命

ジェミニ拡散の実際の感覚は、この拡散の原理 - ノイズのノイズではなく、画像ではなくテキストに使用しないことです。ピクセルや色の値の代わりに、ジェミニはトークンと拡散します。トークンは、音声モデルの基本的なビルディングブロックです。個々の単語、文の部分、プログラミングコードの断片、または句読点でさえあります。

また、このプロセスは、ランダムに分散されたトークンの混oticとした「ウスト」で始まります。これは、完全に理解できない「テキストの音」です。静的なノイズや判読できない文字サラダのみを反映するラジオのようなものです。段階的に、ジェミニ拡散はこのトークンの混乱を「ノイズ」し始めます。モデルが巨大な量のテキストデータに関するトレーニング中に学んだパターンと関係に基づいて、統計的な関係を認識し、ランダムなトークンを読み取り可能な単語、文、最後に一貫したテキストまたは機能するプログラミングコードに形成します。

このアプローチは、GPT-4、Geminiシリーズ（Gemini Diffusion自体を除く）、Llama、Deepseekなどの今日のモデルを知っているほとんどの確立された音声モデルの機能と根本的に異なります。これらの動作自動競合。これは、テキストを次々に厳密に生成することを意味します。既に生成された単語に基づいて、新しい単語はそれぞれ、最も統計的に最も可能性の高い継続として選択されます。あなたは、左から右への文を書くように、それによってあなたは常に最後の書かれた言葉を参照することを想像できます。

自己測定モデルの限界：振り返ります

自動圧縮法は、間違いなく印象的な結果をもたらし、現在のAIの誇大広告を大幅に推進しました。しかし、彼女はまた、固有の欠点をもたらします。

1。計算強度と遅延

各トークンを順次計算する必要があり、モデルが大きくなっているため、自動競合的な世代は非常に補償集中的であり、特に長いテキストの場合、比較的遅いことがよくあります。コンテキスト全体をすべてのステップで再評価する必要があります。

2。間違った柔軟性と柔軟性

一度生成されたテキストパーツは、著者に再抑制されたモデルによって遡及的に修正することはできません。モデルが世代の過程で、テキストの以前の部分が不利または間違っていると判断した場合、それを直接変更することはできません。いわば、彼自身のテキストの将来のために「盲目」です。これは、特により長く複雑なテキストの場合、論理的な矛盾または文体的な休憩につながることがよくあります。いくつかの新しいモデルは、DeepSeek R1またはGPT-4Oで見つけるなど、いわゆる「推論」方法でこの問題に対処しようとします。モデルは、いくつかの段階で1つを迅速に「考え」、最終回答を生成する前に結論を収集します。ただし、モデルはコンテンツを繰り返し生成および拒否するため、これにはさらに多くのコンピューティングパワーと時間が必要です。

3。処理の課題

著者の競争モデルが既に生成されたテキストを編集することである場合、小さな変更だけが行われたとしても、テキスト全体をゼロから生成する必要があることがよくあります。これは非効率的で時間を消費します。

ジェミニ拡散の強み：速度、柔軟性、精度

Gemini拡散を使用する拡散法は、これらの課題に対する多くの点での答えです。それは全体的で反復的です。つまり、モデルは、個々のステップで出力のコンテンツ全体に同時にあることを意味します。

1。印象的な速度

これは最も印象的な利点の1つです。 GPT-4oは1秒あたり約50〜100トークンを生成しますが、Claude 3 Sonnetは77前後、Gemini 2.0は245トークンまでフラッシュしますが、Gemini Diffusionは1秒あたり500〜1,000トークンの速度に達します。 X（以前のTwitter）やRedditなどのプラットフォームに関するユーザーのレポートによると、モデルは最適な条件下で最大3,000トークンあたりのトークンを生成することさえできます。比較のために：1,000トークンは約650〜750語に対応しています。つまり、1秒でGemini拡散により、DIN A4ページのテキストの半分から3分の3が作成される可能性があります。この速度は、モデルがその効率を完全に再生できるプログラミングコードを生成するときに特に印象的です。

2。全体的で柔軟な補正

モデルは同時に信じられないほどであるため、出力ウィンドウのどこかに潜在的なノイズから形成されるすべてのトークンに反応します。テキストの最後にある形成単語は、最初の次のステップまたは中央の次のステップで指定されているものに影響を与える可能性があります。モデルが生成プロセス中に間違い、不正確さ、またはぼやけていることを発見した場合、テキストのどこに表示されるかに関係なく、修正および最適化できます。これは、将来の間違いのために「死角」を持つ著者が構成したモデルよりも決定的な利点です。

3。ターゲット処理（テキストインペインティング）

画像拡散モデルと同様に、いわゆる「インペインティング」動作（画像内の領域をマークし、オブジェクトを追加または削除するために再生してもらいます）、ジェミニ拡散は非常に具体的に機能することもあります。テキスト全体を最初から最後まで再構築する必要はありません。代わりに、それは簡単に「荒れ果てた」、そして再び「ノイズ」してから「ノイズ」を「ノイズ」することができます。これにより、テキストの残りの部分に影響を与えることなく、選択したパッセージまたはパラグラフを調色またはスタイルで適応、翻訳、または最適化することができます。他の音声モデルでは、これは多くの場合、依然として挑戦であるか、不釣り合いに長い時間がかかります。これにより、効率的なテキスト処理と最適化のためのまったく新しい機会が開かれます。

4。自然な音声出力

古典的なテキストの生成はコードよりもやや遅くなる可能性がありますが、一部のユーザーは、Gemini拡散が他の主要な言語モデルのものよりも自然で人間に聞こえるテキストを作成すると報告しています。これは、全体的な働き方が原因である可能性があります。これにより、モデルはグローバルな一貫性とスタイルの一貫性をより適切に維持できます。

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テキスト拡散の課題と未解決の質問

その有望な可能性にもかかわらず、テキスト生成の拡散方法はまだ若く、独自の課題がないわけではありません。

1。ステップ数への依存

出力の品質は、モデルが実行するノイズステップの数に大きく依存します。画像モデルを使用すると、ユーザーはこれらの手順を手動で設定できます。これは、音声モデルに基づいた音声モデルでも可能です。理想的には、AIシステムはプロンプトの複雑さと目的のテキスト長に動的に適応する必要があります。

• 手順が少なすぎる：定性的に劣っている、未完成または「うるさい」結果につながります。テキストは一貫性がないか、断片化されているように見えます。
• 手順が多すぎる：混乱したり、矛盾したり、崩壊したりするテキストにつながる可能性があります。モデルは、実際にコンテンツを「義務付けています」。モデルが過剰に最適化され、コヒーレンスが失われるため、生成されたコンテンツが騒々しい状態に戻る非常に除去された崩壊崩壊が発生する可能性があります。これは、攻撃的すぎるフィルタリングのために突然抽象的になり、認識できない画像に匹敵します。

2。テキストの幻覚に相当します：

FluxやMinimax Image-01などの最大かつ最も高度なAIイメージジェネレーターは、モデルの弱点から生じることはできないが、拡散技術に起因するエラーに問題があります。これには、指を多すぎたり少なすぎたりするような物理的な異常、要素の任意の挿入、または歪んだ体と建築表現が含まれます。問題は、どの程度テキスト拡散モデルが同等の「幻覚」に苦しむ可能性があるかです。

• 論理的な矛盾：テキストはもっともらしく始まりますが、後のセクションは以前のステートメントと矛盾しています。
• 文体的および音色の壊れ：テキストのスタイルまたはトーンは、文または段落の途中で突然根拠がありません。
• 混oticとしたテキスト構造：段落または文は一貫性のないものに配置され、トピックの間をジャンプするか、不必要に自分自身を繰り返します。
• 完全に見逃されたトピック：テキストは文法的に正しいですが、元のトピックを逃したり、迅速に逃したりします。
• 事実の不正確さ：売春婦が主な目標ですが、モデルは統計パターンを解釈して、テキストに誤った情報を収集することができます。

これらの現象は、生成されたコンテンツへの信頼に影響を与える可能性があるため、集中的な研究の対象です。

プレゼンテーションのコンテキスト：新しいAIの発表の嵐

Gemini拡散が比較的少ない注意を受けたという事実は、逆説的に見えるかもしれませんが、彼のプレゼンテーションの文脈から説明することができます。 Googleは、毎年恒例のDeveloper Conference I/Oで発表しました。これは、伝統的にニュースの花火です。 2024年5月、Googleの発表の豊富さは実際に圧倒的でした。 Gemini拡散に加えて、Tech Groupは他の多くのトップクラスのプロジェクトやツールを発表しました。

Gemini 2.5 Pro

当時のGoogle独自のGeminiモデルの最もインテリジェントなバージョンであり、マルチモダリティとパフォーマンスにすでに感銘を受けています。

アストラ

Voiceコマンドを理解しているだけでなく、視覚情報をリアルタイムで処理および相互作用することができるAIアシスタントのGoogleのビジョン - 実際の「AIエージェント」に向けたステップ。

VEO（バージョン3）

テキストからビデオへの3回目の反復は、言語と音を作成することもできます。これにより、生成AIビデオの没入型スキルが大幅に拡大します。

スマートグラスオーラ

デジタル情報を現実世界にシームレスに隠す必要があるインテリジェントメガネのプロトタイプ。

3Dビデオ賢いシステムビーム

物理的な存在とデジタルの存在の境界を曖昧にするはずの没入型ビデオ通話のための革新的なシステム。

この画期的な革新の洪水を考慮して、「実験」は、それが有望であるかもしれないということで、必要な注意を引くことが困難でした。ある意味では、より大きくて該当する発表のh騒とbus騒は行われましたが、それは山の上に非常に気付かれていない音声モデルのパラダイムを投げる可能性があります。

急成長する研究の方向性：ジェミニ拡散の前身

Googleの拡散は、これまでのテキスト拡散分野で最大の実験かもしれませんが、それは最初とはほど遠いものです。テキストに拡散モデルを使用するというアイデアは、比較的新しいが徹底的に研究された方向です。

早くも2023年、中国のSoochow Universityのチームが画期的な研究を発表しました。その中で、それらは、特に堅牢性とエラーの修正に関して、拡散モデルが以前の音声モデルアーキテクチャを超える可能性があるという論文を表しています。同じ年に、最初の初歩的なモデルが続いて、テキストの拡散の概念を実践に入れました：拡散LMと最小限のテキスト拡散。これらの先駆者は、非常に初期の段階ではあるが、トークンの変形も一般にテキスト生成にも機能することを示した。

今年2月（2024年）に続いた別の興味深いモデル：Inception LabsのMercury Coder。このモデルは主にプログラミングコードの生成に焦点を当てており、この特別なアプリケーション領域の拡散モデルが従来の言語モデルを超える驚くべき速度を達成できることを証明しました。

Google I/Oの直前、2024年4月、香港大学とHuawei大学がHuaweiに寄付して、拡散大規模な言語モデルDream 7bを発表しました。 Gemini拡散のプレゼンテーションまで、Dream 7Bはテキストで利用可能な最大の拡散モデルでした。彼のスキルと基礎となる建築は、主要なAI研究者の注目を集めました。神経ネットワークに対する彼の深い洞察で知られている元Openaiの研究者であるAndrej Karpathyは、Dream 7bについてコメントしました。彼は、このモデルには、自己回帰モデルと比較して、まったく異なる「心理学」またはユニークな長所と短所を示す可能性があることを強調しました。

これらのプロジェクトはすべて、ジェミニの拡散の道を開いており、研究コミュニティがしばらくの間著者の境界を認められており、別のアプローチを探していたことを示しています。ジェミニ拡散のアイデアの後、名前でコメントしたくないAI研究者は、このモデルが「アプローチの関連性」と「この方向でさらに研究する必要がある」ことを確認しました。特に、彼は、拡散レムが「総ゲームチェンジャー」になる可能性のあるモバイルデバイスとあまり強力なサーバーで音声モデルの可能性を強調しました。この理由は、自動灰色モデルのシーケンシャルな性質よりも、特定のハードウェアアーキテクチャをよりよく分布させることができる、犯罪プロセスの固有の並列化性です。

革命的な意味と未来の覗き岩

ジェミニ拡散の導入は、たとえ他の巨人の陰であっても、人工知能の発達における重要なステップです。それは技術革新を表すだけでなく、音声モデルのアーキテクチャの潜在的なパラダイムシフトを示しています。

それは将来にとって何を意味するのでしょうか？

1.より効率的なAIアプリケーション

膨大な速度と正確な処理能力は、多くの分野で生成AIアプリケーションに革命をもたらす可能性があります。ビデオ通話でのリアルタイムのテキスト生産、開発環境での高速コード生成、または複雑なドキュメントの即時の要約について考えてください。

2。モバイルデバイスのAI

低パフォーマンスハードウェアについてすでに言及されている利点が重要です。スマートフォンまたはエッジデバイスで拡散モデルが効率的に実行できる場合、クラウドサーバーに依存することが少なくなるため、AIのアクセシビリティと利点が劇的に増加します。

3。クリエイティブテキスト編集

著者、ジャーナリスト、またはマーケティングの専門家は、文書全体の流れを破壊することなく、特定のテキストセクションでスタイル、サウンド、またはコンテンツを具体的に適応させるために、インペーティング機能の恩恵を受けることができます。これにより、改訂中の以前に比類のない精度と制御が可能になります。

4。堅牢で一貫したコンテンツ

「幻覚」の課題と「崩壊の除去」が習得されている場合、拡散モデルは、現在のモデルのそれよりも論理的に一貫性があり、スタイル的に一貫性のあるテキストを生成できます。これは、より信頼性の高いAI世代への大きな一歩です。

5。新しいAIスキル

全体的な作業方法により、拡散モデルは他のタイプのタスクをより適切に解決したり、新しいタイプの間違いを避けることができます。おそらく、複雑な物語構造を作成したり、スクリプトを書いたりするときなど、グローバルな一貫性が連続的な完璧さに配置されるタスクには恵まれているでしょう。

Gemini拡散：AIテキスト生成における静かな激動

ジェミニ拡散などの潜在的に先駆的なモデル（順番待ちリスト自体を介してすでに見られる）が一般大衆にほとんど気づかないという事実は、AIの領域における急速な発展を反映していることです。新しいモデルとパラダイムが表示される速度はめまいがします。しかし、特にレーダーの下を飛んでいる実験では、次の大きな革命の本当の可能性はしばしば隠されています。

テキスト領域の拡散モデルがどのように発展するか、そして確立された著者が再び構成されたアーキテクチャに実際に挑戦するか、さらには置き換えることができるかを観察することは、エキサイティングなままです。 GoogleがGemini拡散で始めたのは、単なる実験以上のものです。これは、より速く、より柔軟で、おそらくさらに直感的なテキスト生成の可能性のある未来へのガイドです。これは、AIの世界が母乳育児の1つをとったばかりであるが最も重要な措置を講じただけかもしれないので、この有望な方向を強調して追求するための研究の呼びかけです。

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