Google Gemini Diffusion: Revoluția neobservată în generarea de text

Google Gemini Diffusion: Revoluția neobservată în generarea de text

Lumea inteligenței artificiale este în continuă evoluție. Aproape zilnic, sunt dezvăluite noi descoperiri și modele care ne provoacă imaginația. Cu toate acestea, în mijlocul agitației din jurul unor modele lingvistice impresionante precum GPT-4o, Claude 3 sau Gemini 2.5 Pro de la Google, un anunț recent a primit surprinzător de puțină atenție, în ciuda potențialului său de a schimba fundamental modul în care gândim despre generarea de text prin inteligență artificială: Google Gemini Diffusion. Acest model inovator aplică o metodă de generare de text pe care o asociem în primul rând cu crearea de imagini - difuzia. Și tocmai asta îl face atât de fascinant și potențial revoluționar.

Originea difuziei: De la zgomotul digital la strălucirea vizuală

Pentru a înțelege cu adevărat Gemini Diffusion, trebuie mai întâi să analizăm tehnologia din care își trage numele și funcționalitatea: modelele de difuzie în generarea de imagini. Modele precum Stable Diffusion, Midjourney și Flux au uimit industria creativă și publicul larg deopotrivă în ultimii ani. Acestea pot genera imagini uimitoare și extrem de detaliate din descrieri textuale simple (așa-numitele „prompturi”).

„Difuzia” din denumirea sa se referă la un proces extrem de complex, dar metaforic ușor de înțeles. Poate fi imaginat ca un sculptor care dăltuiește treptat o sculptură detaliată dintr-un bloc brut, fără formă - în acest caz, zgomot digital. Procesul începe cu un zgomot complet aleatoriu, un fel de „ceață vizuală” sau „zăpadă digitală” care nu conține nicio structură perceptibilă. Acest zgomot este generat pornind de la o așa-numită „sămânță” (un număr aleatoriu care determină distribuția inițială a zgomotului).

În nenumărate etape minuscule, cunoscute sub numele de „iterații”, modelul de inteligență artificială începe apoi să „eliminare a zgomotului” prin eliminarea zgomotului. Identifică modelele care ar putea apărea din zgomot și le transformă treptat în structuri din ce în ce mai clare. La început, apar doar contururi neclare și forme brute, abia distincte de zgomotul de fundal. Dar, cu fiecare pas ulterior, detaliile devin mai precise, culorile mai clare, iar liniile mai ascuțite, până când, în final, apare o imagine coerentă și adesea uimitor de realistă, care corespunde exact descrierii textuale originale. Acest proces iterativ de eliminare a zgomotului este inima modelelor de difuzie și cheia capacității lor de a crea lumi vizuale complexe din nimic.

Gemini Diffusion: Revoluția în generarea de text prin reducerea zgomotului

Adevărata senzație a Gemini Diffusion constă în faptul că aplică tocmai acest principiu al difuziei – eliminarea zgomotului pentru a genera conținut – nu imaginilor, ci textului. În loc de pixeli sau valori de culoare, Gemini Diffusion lucrează cu token-uri. Token-urile sunt elementele fundamentale ale modelelor lingvistice: pot fi cuvinte individuale, fragmente de propoziții, fragmente de cod de programare sau chiar semne de punctuație.

Procesul începe și aici, cu o încurcătură haotică de jetoane distribuite aleatoriu, un „zgomot textual” complet de neînțeles. Este ca un radio care redă doar semnale statice sau un jargon ilizibil. Pas cu pas, Gemini Diffusion începe apoi să „reducă zgomotul” acestui haos de jetoane. Pe baza tiparelor și relațiilor pe care modelul le-a învățat în timpul antrenamentului său pe seturi de date text gigantice, recunoaște corelațiile statistice și modelează jetoanele aleatorii în cuvinte, propoziții și, în cele din urmă, text coerent sau cod de program funcțional.

Această abordare diferă fundamental de modul în care funcționează majoritatea modelelor lingvistice consacrate pe care le cunoaștem astăzi - modele precum GPT-4, seria Gemini (cu excepția Gemini Diffusion în sine), LLaMA sau DeepSeek. Aceste modele funcționează autoregresiv. Aceasta înseamnă că generează text strict secvențial, cuvânt cu cuvânt, token cu token. Fiecare cuvânt nou este selectat ca fiind cea mai probabilă continuare statistic, pe baza cuvintelor deja generate. Vă puteți imagina că este ca și cum ați scrie o propoziție de la stânga la dreapta, referindu-vă întotdeauna la ultimul cuvânt scris.

Limitele modelelor autoregresive: o retrospectivă

Metoda autoregresivă a oferit, fără îndoială, rezultate impresionante și a alimentat semnificativ popularitatea actuală a inteligenței artificiale. Cu toate acestea, are și dezavantaje inerente:

1. Intensitatea și lentoarea computațională

Deoarece fiecare token trebuie calculat secvențial, iar modelele devin din ce în ce mai mari, generațiile autoregresive necesită adesea foarte multă muncă de calcul și pot fi relativ lente, în special în cazul textelor lungi. Întregul context trebuie reevaluat la fiecare pas.

2. Culpă și inflexibilitate

Odată generate, segmentele de text nu pot fi corectate retrospectiv de un model autoregresiv. Dacă modelul detectează în timpul generării că o parte anterioară a textului a fost nefavorabilă sau incorectă, nu o poate modifica direct. Într-un fel, este „orb” față de viitorul propriului text. Acest lucru duce adesea la inconsecvențe logice sau rupturi stilistice, în special în textele mai lungi și mai complexe. Unele modele mai noi încearcă să abordeze această problemă cu o așa-numită metodă de „raționament”, așa cum se găsește, de exemplu, în DeepSeek R1 sau GPT-40. Aici, modelul „gândește” la o solicitare în mai multe etape și adună concluzii înainte de a genera răspunsul final. Cu toate acestea, acest lucru necesită și mai multă putere de calcul și timp, deoarece modelul generează și elimină în mod repetat conținut intern.

3. Provocări în procesare

Când un model autoregresiv trebuie să editeze text generat anterior, acesta trebuie adesea să regenereze întregul text de la zero, chiar dacă este necesară doar o mică modificare. Acest lucru este ineficient și consumă mult timp.

Punctele forte ale Gemini Diffusion: viteză, flexibilitate și precizie

Metoda de difuzie utilizată de Gemini Diffusion este, în multe privințe, un răspuns la aceste provocări. Este holistică și iterativă, ceea ce înseamnă că la fiecare pas modelul elimină simultan zgomotul și optimizează întregul conținut al rezultatului său.

1. Viteză impresionantă

Acesta este unul dintre cele mai remarcabile avantaje ale sale. În timp ce GPT-4o generează aproximativ 50 până la 100 de jetoane pe secundă, Claude 3 Sonnet în jur de 77, iar Gemini 2.0 Flash până la 245 de jetoane, Gemini Diffusion atinge viteze de 500 până la 1.000 de jetoane pe secundă. Conform rapoartelor utilizatorilor de pe platforme precum X (fostul Twitter) și Reddit, modelul poate genera chiar și până la 3.000 de jetoane pe secundă în condiții optime. Pentru comparație, 1.000 de jetoane corespund a aproximativ 650 până la 750 de cuvinte, ceea ce înseamnă că Gemini Diffusion poate genera jumătate până la trei sferturi dintr-o pagină de text DIN A4 într-o singură secundă. Această viteză este deosebit de impresionantă atunci când se generează cod de programare, unde modelul își poate demonstra pe deplin eficiența.

2. Corecție holistică și flexibilă

Deoarece modelul elimină simultan zgomotul din întregul text, acesta reacționează la fiecare element care se formează din zgomotul latent oriunde în fereastra sa de ieșire. Un cuvânt care se formează la sfârșitul textului poate influența ceea ce este apoi specificat la începutul sau la mijlocul pasului următor. Dacă modelul detectează o eroare, o inexactitate sau o imprecizie în timpul procesului de generare, o poate corecta și optimiza, indiferent de locul în care apare în text. Acesta este un avantaj crucial față de modelele autoregresive, care au un „punct orb” pentru erorile viitoare.

3. Editare țintită (text inpainting)

Similar modului în care modelele de difuzie a imaginilor utilizează „in-painting” (unde selectați o zonă din imagine și o regenerați pentru a adăuga sau elimina obiecte), Gemini Diffusion poate edita textul foarte precis. Nu este nevoie să reconstruiască întregul text de la început până la sfârșit. În schimb, poate pur și simplu „aplica zgomot” secțiunilor dorite și zonelor afectate de modificări, apoi le poate „elimina” selectiv din nou zgomotul. Acest lucru face posibilă ajustarea, traducerea sau optimizarea pasajelor sau paragrafelor selectate în ceea ce privește tonul sau stilul, fără a afecta restul textului. Cu alte modele lingvistice, acest lucru este adesea încă o provocare sau necesită o cantitate excesivă de timp. Aceasta deschide posibilități complet noi pentru editarea și optimizarea eficientă a textului.

4. Redare vocală mai naturală

Deși generarea de text clasic poate fi ceva mai lentă decât prin codare, unii utilizatori raportează că Gemini Diffusion produce texte care sună mai natural și mai uman decât cele ale altor modele lingvistice majore. Acest lucru s-ar putea datora abordării sale holistice, care permite modelului să mențină mai bine coerența globală și consecvența stilistică.

Beneficiați de expertiza extinsă, în cinci domenii, a Xpert.Digital într-un pachet complet de servicii | Cercetare și dezvoltare, XR, PR și optimizare a vizibilității digitale - Imagine: Xpert.Digital

Xpert.Digital deține cunoștințe aprofundate în diverse industrii. Acest lucru ne permite să dezvoltăm strategii personalizate, aliniate cu precizie cerințelor și provocărilor segmentului dumneavoastră specific de piață. Prin analiza continuă a tendințelor pieței și monitorizarea evoluțiilor din industrie, putem acționa proactiv și oferi soluții inovatoare. Combinația dintre experiență și expertiză generează valoare adăugată și oferă clienților noștri un avantaj competitiv decisiv.

Mai multe informații aici:

• Beneficiați de cele 5 domenii de expertiză ale Xpert.Digital într-un singur pachet – începând de la doar 500 €/lună

Provocări și întrebări deschise ale difuziei textului

În ciuda potențialului său promițător, metoda de difuzie pentru generarea de text este încă la început și nu lipsită de propriile provocări:

1. Dependența de numărul de pași

Calitatea rezultatului depinde semnificativ de numărul de etape de eliminare a zgomotului efectuate de model. În cazul modelelor de imagine, utilizatorii pot adesea ajusta manual aceste etape. Deși acest lucru este posibil și cu modelele de vorbire bazate pe difuzie, în mod ideal, sistemele de inteligență artificială ar trebui să adapteze dinamic aceste etape la complexitatea solicitării și la lungimea dorită a textului.

• Prea puțini pași duc la rezultate de calitate scăzută, neterminate sau „zgomotoase”. Textul apare incoerent sau fragmentat.
• Prea mulți pași pot duce la confuzie, contradicții sau chiar la prăbușirea unui text. Practic, modelul „gândește prea mult” conținutul. Acest lucru poate duce la așa-numita „denoising collapse”, în care conținutul generat revine la o stare frenetică, deoarece modelul supraoptimizează și își pierde coerența. Acest lucru este comparabil cu o imagine care devine brusc abstractă și de nerecunoscut din cauza unei filtrări excesiv de agresive.

2. Echivalente textuale ale halucinațiilor:

Cele mai mari și mai avansate generatoare de imagini bazate pe inteligență artificială, cum ar fi Flux sau Minimax Image-01, încă se confruntă cu erori care pot proveni nu din slăbiciunile modelului, ci din tehnica de difuzie în sine. Acestea includ anomalii fizice, cum ar fi prea multe sau prea puține degete, inserarea arbitrară de elemente sau reprezentări distorsionate ale corpurilor și arhitecturii. Întrebarea este în ce măsură modelele de difuzie text ar putea suferi de „halucinații” echivalente

• Inconsecvențe logice: Textul începe plauzibil, dar secțiunile ulterioare contrazic afirmațiile anterioare.
• Rupturi stilistice și tonale: Stilul sau tonul textului se schimbă brusc și fără motiv în mijlocul unei propoziții sau al unui paragraf.
• Structura haotică a textului: Paragrafele sau propozițiile sunt aranjate incoerent, alternează între subiecte sau se repetă inutil.
• Complet în afara subiectului: Deși textul este corect din punct de vedere gramatical, omite complet subiectul sau sugestia originală.
• Inexactități factuale: Deși eliminarea zgomotului este obiectivul principal, modelul ar putea interpreta tiparele statistice în așa fel încât să introducă informații false în text.

Aceste fenomene fac obiectul unor cercetări intensive, deoarece ar putea afecta încrederea în conținutul generat.

Contextul prezentării: O avalanșă de noi anunțuri privind inteligența artificială

Faptul că Gemini Diffusion a primit relativ puțină atenție poate părea paradoxal, dar poate fi explicat prin contextul prezentării sale. Google l-a dezvăluit la conferința anuală a dezvoltatorilor I/O, care este în mod tradițional un adevărat spectacol de artificii cu noi funcții. În mai 2024, numărul mare de anunțuri Google a fost într-adevăr copleșitor. Alături de Gemini Diffusion, gigantul tehnologic a prezentat o serie de alte proiecte și instrumente de mare anvergură:

Gemeni 2.5 Pro

Cea mai inteligentă versiune la momentul respectiv a modelului Gemini al Google, care impresiona deja prin multimodalitatea și performanța sa.

Astra

Viziunea Google despre un asistent AI care nu numai că înțelege comenzile vocale, dar poate și procesa și interacționa cu informații vizuale în timp real – un pas către adevărați „agenți AI”.

Veo (Versiunea 3)

A treia iterație a inteligenței artificiale text-video, care este acum capabilă și să genereze vorbire și sunet, extinzând semnificativ capacitățile imersive ale videoclipurilor generative cu inteligență artificială.

Ochelari inteligenți Aura

Un prototip de ochelari inteligenți concepuți pentru a integra perfect informațiile digitale în lumea reală.

Sistem de apeluri video Beam 3D

Un sistem inovator pentru apeluri video imersive, conceput pentru a estompa granițele dintre prezența fizică și cea digitală.

Având în vedere acest avalanș de inovații revoluționare, a fost dificil ca un „experiment”, oricât de promițător, să obțină atenția necesară. Într-un fel, s-a pierdut în vacarmul unor anunțuri mai ample, imediat aplicabile, chiar dacă are potențialul de a răsturna paradigmele modelelor lingvistice urmate pe scară largă.

Un domeniu de cercetare emergent: Predecesorii difuziei Gemini

Google Diffusion este poate cel mai mare experiment de difuzie textuală de până acum, dar este departe de a fi primul. Ideea de a utiliza modele de difuzie pentru text este o direcție relativ nouă, dar intens cercetată.

Încă din 2023, o echipă de la Universitatea Soochow din China a publicat un studiu inovator. În acesta, au susținut că modelele de difuzie ar putea depăși arhitecturile modelelor lingvistice existente, în special în ceea ce privește robustețea și corectarea erorilor. În același an, au urmat primele modele rudimentare care pun în practică conceptul de difuzie a textului: Diffusion-LM și Minimal Text Diffusion. Aceste proiecte de pionierat au demonstrat că eliminarea zgomotului prin token-uri este fundamental posibilă pentru generarea de text, deși încă într-un stadiu foarte incipient.

În februarie anul acesta (2024), a urmat un alt model interesant: Mercury Coder de la Inception Labs. Acest model s-a concentrat în principal pe generarea de cod de programare și a demonstrat că modelele de difuzie în această arie specifică de aplicare pot atinge o viteză remarcabilă, depășind modelele de limbaj tradiționale.

Cu puțin timp înainte de Google I/O din aprilie 2024, Universitatea din Hong Kong și Noah's Ark Lab de la Huawei au dezvăluit modelul de limbaj larg Diffusion Dream 7B. Până la prezentarea modelului Gemini Diffusion, Dream 7B era cel mai mare model de difuzie disponibil pentru text. Capacitățile și arhitectura sa subiacentă au atras atenția cercetătorilor de renume în domeniul inteligenței artificiale. Andrej Karpathy, un fost cercetător OpenAI, cunoscut pentru cunoștințele sale profunde despre rețelele neuronale, a comentat Dream 7B, subliniind potențialul său de a dezvălui o „psihologie” complet diferită sau puncte forte și puncte slabe unice, în comparație cu modelele autoregresive.

Toate aceste proiecte au deschis calea pentru Gemini Diffusion și demonstrează că comunitatea de cercetare a recunoscut de mult timp limitele modelelor autoregresive și a căutat abordări alternative. Un cercetător în domeniul inteligenței artificiale, care a dorit să rămână anonim, a confirmat după prezentarea Gemini Diffusion că acest model dovedește acum „relevanța abordării” și că „ar trebui efectuate cercetări suplimentare în această direcție”. El a subliniat în special potențialul modelelor de vorbire pe dispozitive mobile și servere mai puțin puternice, unde LLM-urile bazate pe difuzie ar putea fi „o schimbare totală”. Acest lucru se datorează paralelizabilității inerente a procesului de eliminare a zgomotului, care poate fi distribuit mai eficient între arhitecturi hardware specifice decât natura secvențială a modelelor autoregresive.

Implicațiile revoluționare și privirea spre viitor

Introducerea Gemini Diffusion, chiar dacă a fost eclipsată de alți giganți, este un pas semnificativ în dezvoltarea inteligenței artificiale. Nu numai că reprezintă o inovație tehnologică, dar semnalează și o potențială schimbare de paradigmă în arhitectura modelelor lingvistice.

Ce ar putea însemna asta pentru viitor?

1. Aplicații IA mai eficiente

Viteza enormă și capacitatea de a procesa datele cu precizie ar putea revoluționa aplicațiile de inteligență artificială generativă în multe domenii. Gândiți-vă la generarea de text în timp real în apelurile video, generarea rapidă de cod în mediile de dezvoltare sau rezumatele instantanee ale documentelor complexe.

2. Inteligența artificială pe dispozitive mobile

Avantajul menționat anterior pentru hardware mai puțin puternic este crucial. Dacă modelele de difuzie pot rula eficient pe smartphone-uri sau dispozitive edge, acest lucru ar crește dramatic accesibilitatea și utilitatea inteligenței artificiale, deoarece ar reduce dependența de serverele cloud.

3. Editare creativă de text

Autorii, jurnaliștii sau experții în marketing ar putea beneficia de funcția In-Painting pentru a ajusta selectiv stilul, tonul sau conținutul în anumite secțiuni de text, fără a perturba fluxul întregului document. Acest lucru permite un nivel fără precedent de precizie și control în timpul revizuirii.

4. Conținut robust și consistent

Dacă provocările reprezentate de „halucinații” și „colapsul dezgomotului” sunt depășite, modelele de difuzie ar putea genera texte care sunt logic consistente și stilistic coerente decât cele ale modelelor actuale. Acesta ar fi un pas major către o generare mai fiabilă a inteligenței artificiale.

5. Capacități noi ale inteligenței artificiale

Abordarea holistică ar putea permite modelelor de difuzie să rezolve mai bine alte tipuri de sarcini sau să evite noi tipuri de erori. Acestea pot fi deosebit de potrivite pentru sarcinile în care consecvența globală este prioritizată în detrimentul perfecțiunii secvențiale, cum ar fi crearea de structuri narative complexe sau scrierea de scenarii.

Gemini Diffusion: Revoluția silențioasă în generarea de text prin inteligență artificială

Faptul că un model potențial revoluționar precum Gemini Diffusion – care, întâmplător, poate fi deja vizualizat prin intermediul unei liste de așteptare – primește atât de puțină atenție publică reflectă dezvoltarea rapidă din domeniul inteligenței artificiale. Viteza cu care apar noi modele și paradigme este amețitoare. Cu toate acestea, tocmai în astfel de experimente care „trec neobservate” se ascunde adesea adevăratul potențial pentru următoarea mare revoluție.

Va fi interesant să vedem cum vor continua să se dezvolte modelele de difuzie în domeniul textului și dacă acestea pot de fapt să conteste sau chiar să înlocuiască arhitecturile autoregresive consacrate. Ceea ce a inițiat Google cu Gemini Diffusion este mai mult decât un simplu experiment; este un indiciu către un posibil viitor al generării de text care este mai rapid, mai flexibil și poate chiar mai intuitiv. Este un apel către cercetare pentru a urmări cu vigoare această direcție promițătoare, deoarece lumea inteligenței artificiale s-ar putea să fi făcut unul dintre cei mai liniștiți, dar și cei mai semnificativi pași ai săi.

☑️ Suport pentru IMM-uri în strategie, consultanță, planificare și implementare

☑️ Crearea sau realinierea strategiei de inteligență artificială

☑️ Dezvoltare de afaceri pionieră

Konrad Wolfenstein

Aș fi bucuros să vă servesc drept consilier personal.

Mă puteți contacta completând formularul de contact de mai jos sau pur și simplu sunându-mă la +49 89 89 674 804 (München) .

Aștept cu nerăbdare proiectul nostru comun.

Xpert.Digital este un hub pentru industrie, axat pe digitalizare, inginerie mecanică, logistică/intralogistică și fotovoltaică.

Cu soluția noastră de Dezvoltare Afaceri 360°, sprijinim companii renumite, de la achiziții noi până la post-vânzare.

Inteligența de piață, smarketing-ul, automatizarea marketingului, dezvoltarea de conținut, PR-ul, campaniile de e-mail, social media personalizate și cultivarea lead-urilor fac parte din instrumentele noastre digitale.

Puteți găsi mai multe informații la: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus