Google Gemini Diffusion: Непомітна революція в генерації тексту

Google Gemini Diffusion: Непомітна революція в генерації тексту

Світ штучного інтелекту постійно розвивається. Майже щодня з'являються нові прориви та моделі, які кидають виклик нашій уяві. Однак, серед ажіотажу навколо вражаючих мовних моделей, таких як GPT-4o, Claude 3 або власної Gemini 2.5 Pro від Google, нещодавнє оголошення отримало напрочуд мало уваги, незважаючи на його потенціал докорінно змінити наше уявлення про генерацію тексту за допомогою штучного інтелекту: Google Gemini Diffusion. Ця інноваційна модель застосовує метод генерації тексту, який ми в основному асоціюємо зі створенням зображень – дифузію. І саме це робить її такою захопливою та потенційно революційною.

Походження дифузії: від цифрового шуму до візуальної яскравості

Щоб по-справжньому зрозуміти Gemini Diffusion, нам спочатку потрібно розглянути технологію, від якої вона отримала свою назву та функціональність: моделі дифузії у створенні зображень. Такі моделі, як Stable Diffusion, Midjourney та Flux, вразили як креативну індустрію, так і широку публіку в останні роки. Вони можуть створювати приголомшливі та дуже деталізовані зображення з простих текстових описів (так званих «підказок»).

«Дифузія» в назві стосується надзвичайно складного, проте метафорично легкого для розуміння процесу. Його можна уявити як скульптора, який поступово вирізає детальну скульптуру з необробленого, безформного блоку — у цьому випадку, цифрового шуму. Процес починається з абсолютно випадкового шуму, своєрідного «візуального туману» або «цифрового снігу», який не містить помітної структури. Цей шум генерується, починаючи з так званого «насіння» (випадкового числа, яке визначає початковий розподіл шуму).

За допомогою незліченних крихітних кроків, відомих як «ітерації», модель штучного інтелекту починає «знищувати» цей шум. Вона визначає шаблони, які можуть виникнути з шуму, і поступово перетворює їх на дедалі чіткіші структури. Спочатку з'являються лише розмиті контури та грубі форми, ледве помітні на тлі фонового шуму. Але з кожним наступним кроком деталі стають точнішими, кольори чіткішими, а лінії різкішими, доки нарешті не з'явиться цілісне та часто вражаюче реалістичне зображення, яке точно відповідає оригінальному текстовому опису. Цей ітеративний процес зникнення шуму є основою моделей дифузії та ключем до їхньої здатності створювати складні візуальні світи з нічого.

Gemini Diffusion: Революція в генерації тексту за допомогою шумозаглушення

Справжня перевага Gemini Diffusion полягає в тому, що він застосовує саме цей принцип дифузії – шумозаглушення для генерації контенту – не до зображень, а до тексту. Замість пікселів чи значень кольорів Gemini Diffusion працює з токенами. Токени є фундаментальними будівельними блоками мовних моделей: це можуть бути окремі слова, фрагменти речень, фрагменти програмного коду або навіть розділові знаки.

Процес починається і тут, з хаотичного нагромадження випадково розподілених токенів, «текстового шуму», який абсолютно незрозумілий. Це як радіо, яке відтворює лише статику або нечитабельну тарабарщину. Крок за кроком Gemini Diffusion починає «знищувати шум» у цьому хаосі токенів. На основі закономірностей та зв'язків, які модель вивчила під час навчання на гігантських текстових наборах даних, вона розпізнає статистичні кореляції та формує випадкові токени у читабельні слова, речення та, зрештою, зв'язний текст або функціонуючий програмний код.

Цей підхід принципово відрізняється від того, як працюють більшість усталених мовних моделей, які ми знаємо сьогодні, — таких як GPT-4, серія Gemini (за винятком самої Gemini Diffusion), LLaMA або DeepSeek. Ці моделі працюють авторегресивно. Це означає, що вони генерують текст суворо послідовно, слово за словом, токен за токеном. Кожне нове слово вибирається як статистично найімовірніше продовження на основі вже згенерованих слів. Ви можете уявити це як написання речення зліва направо, завжди повертаючись до останнього написаного слова.

Обмеження авторегресивних моделей: погляд назад

Метод авторегресії, безсумнівно, дав вражаючі результати та значно посилив нинішній ажіотаж навколо штучного інтелекту. Однак він також має притаманні йому недоліки:

1. Інтенсивність та повільність обчислень

Оскільки кожен токен має обчислюватися послідовно, а моделі стають дедалі більшими, авторегресивні генерації часто є дуже обчислювально ресурсоємними та можуть бути відносно повільними, особливо з довгими текстами. Весь контекст необхідно переоцінювати на кожному кроці.

2. Вина та негнучкість

Після генерації текстові сегменти не можуть бути ретроспективно виправлені авторегресивною моделлю. Якщо модель під час генерації виявляє, що попередня частина тексту була несприятливою або неправильною, вона не може безпосередньо її змінити. Вона, певним чином, «сліпа» до майбутнього власного тексту. Це часто призводить до логічних невідповідностей або стилістичних розривів, особливо в довших і складніших текстах. Деякі новіші моделі намагаються вирішити цю проблему за допомогою так званого методу «міркування», як це можна знайти, наприклад, у DeepSeek R1 або GPT-40. Тут модель «думає» над підказкою в кілька етапів і збирає висновки, перш ніж згенерувати остаточну відповідь. Однак це вимагає ще більшої обчислювальної потужності та часу, оскільки модель неодноразово генерує та відкидає контент внутрішньо.

3. Труднощі в обробці

Коли авторегресивна модель має редагувати раніше згенерований текст, їй часто доводиться перебудовувати весь текст з нуля, навіть якщо потрібна лише невелика зміна. Це неефективно та займає багато часу.

Сильні сторони Gemini Diffusion: швидкість, гнучкість та точність

Метод дифузії, який використовується Gemini Diffusion, багато в чому є відповіддю на ці виклики. Він є цілісним та ітеративним, тобто на кожному кроці модель одночасно усуває шум та оптимізує весь вміст свого виводу.

1. Вражаюча швидкість

Це одна з його найвражаючих переваг. У той час як GPT-4o генерує приблизно від 50 до 100 токенів за секунду, Claude 3 Sonnet – близько 77, а Gemini 2.0 Flash – до 245 токенів, Gemini Diffusion досягає швидкості від 500 до 1000 токенів за секунду. Згідно зі звітами користувачів на таких платформах, як X (раніше Twitter) та Reddit, модель може генерувати навіть до 3000 токенів за секунду за оптимальних умов. Для порівняння, 1000 токенів відповідають приблизно 650-750 словам, а це означає, що Gemini Diffusion може генерувати від половини до трьох чвертей сторінки тексту формату DIN A4 за одну секунду. Така швидкість особливо вражає під час генерації програмного коду, де модель може повною мірою продемонструвати свою ефективність.

2. Цілісна та гнучка корекція

Оскільки модель одночасно усуває шум з усього тексту, вона реагує на кожен токен, що утворюється з прихованого шуму будь-де в межах її вікна виведення. Слово, що утворюється в кінці тексту, може впливати на те, що потім визначається на початку або в середині наступного кроку. Якщо модель виявляє помилку, неточність або неточність під час процесу генерації, вона може виправити та оптимізувати її, незалежно від того, де вона зустрічається в тексті. Це вирішальна перевага над авторегресивними моделями, які мають «сліпу зону» для майбутніх помилок.

3. Цільове редагування (замальовування тексту)

Подібно до того, як моделі дифузії зображень використовують «внутрішнє малювання» (де ви вибираєте область на зображенні та регенеруєте її для додавання або видалення об’єктів), Gemini Diffusion також може дуже точно редагувати текст. Йому не потрібно перебудовувати весь текст від початку до кінця. Натомість він може просто «зашумити» потрібні розділи та області, на які вплинули зміни, а потім вибірково знову «знищити» їх шум. Це дає змогу коригувати, перекладати або оптимізувати вибрані уривки чи абзаци з точки зору тону чи стилю, не впливаючи на решту тексту. З іншими мовними моделями це часто залишається складним завданням або займає надмірно багато часу. Це відкриває абсолютно нові можливості для ефективного редагування та оптимізації тексту.

4. Більш природний мовленнєвий вивід

Хоча генерація класичного тексту може бути дещо повільнішою, ніж за допомогою коду, деякі користувачі повідомляють, що Gemini Diffusion створює тексти, які звучать більш природно та людськи, ніж тексти інших основних мовних моделей. Це може бути пов'язано з його цілісним підходом, який дозволяє моделі краще підтримувати глобальну узгодженість та стилістичну послідовність.

Скористайтеся перевагами великого, п'ятикратного досвіду Xpert.Digital у комплексному пакеті послуг | Дослідження та розробки, XR, PR та оптимізація цифрової видимості - Зображення: Xpert.Digital

Xpert.digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробити кравці, розроблені стратегії, пристосовані до вимог та проблем вашого конкретного сегменту ринку. Постійно аналізуючи тенденції на ринку та здійснюючи розвиток галузі, ми можемо діяти з передбаченням та пропонувати інноваційні рішення. З поєднанням досвіду та знань ми створюємо додаткову цінність та надаємо своїм клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Детальніше про це тут:

• Використовуйте 5 -разову компетентність xpert.digital в одній упаковці - від 500 € на місяць

Проблеми та відкриті питання поширення тексту

Незважаючи на свій багатообіцяючий потенціал, метод дифузії для генерації тексту все ще молодий і не позбавлений власних проблем:

1. Залежність від кількості кроків

Якість результату значною мірою залежить від кількості кроків шумозаглушення, які виконує модель. У моделях зображень користувачі часто можуть налаштовувати ці кроки вручну. Хоча це також можливо з моделями мовлення на основі дифузії, в ідеалі системи штучного інтелекту повинні динамічно адаптувати ці кроки до складності підказки та бажаної довжини тексту.

• Занадто мало кроків призводить до низької якості, незавершеності або «шуму» результатів. Текст виглядає незв’язним або фрагментарним.
• Занадто багато кроків може призвести до того, що текст стане заплутаним, суперечливим або навіть згорнеться сам у себе. Модель, по суті, «надмірно обмірковує» контент. Це може призвести до так званого колапсу шумозаглушення, коли згенерований контент повертається до шаленого стану, оскільки модель надмірно оптимізується та втрачає зв'язність. Це можна порівняти із зображенням, яке раптово стає абстрактним і невпізнанним через надмірно агресивну фільтрацію.

2. Текстові еквіваленти галюцинацій:

Найбільші та найдосконаліші генератори зображень на основі штучного інтелекту, такі як Flux або Minimax Image-01, досі стикаються з помилками, які можуть виникати не через недоліки моделі, а через саму техніку дифузії. До них належать фізичні аномалії, такі як занадто багато або занадто мало пальців, довільне вставлення елементів або спотворене зображення тіл та архітектури. Питання полягає в тому, якою мірою моделі дифузії тексту можуть страждати від еквівалентних «галюцинацій»

• Логічні невідповідності: текст починається правдоподібно, але наступні розділи суперечать попереднім твердженням.
• Стилістичні та тональні розриви: стиль або тон тексту змінюється раптово та без причини посеред речення чи абзацу.
• Хаотична структура тексту: абзаци або речення розташовані незв'язно, перестрибують між темами або повторюються без потреби.
• Зовсім не по темі: Хоча текст граматично правильний, він повністю не стосується оригінальної теми чи підказки.
• Фактичні неточності: Хоча основною метою є усунення шуму, модель може інтерпретувати статистичні закономірності таким чином, що внесе в текст неправдиву інформацію.

Ці явища є предметом інтенсивних досліджень, оскільки вони можуть погіршити довіру до створеного контенту.

Контекст презентації: Шквал нових анонсів у сфері штучного інтелекту

Те, що Gemini Diffusion отримала порівняно мало уваги, може здатися парадоксальним, але це можна пояснити контекстом її презентації. Google представила її на своїй щорічній конференції розробників I/O, яка традиційно є справжнім феєрверком нових функцій. У травні 2024 року сама кількість анонсів Google була справді приголомшливою. Поряд з Gemini Diffusion, технологічний гігант представив низку інших гучних проектів та інструментів:

Близнюки 2.5 Про

Найрозумніша на той час версія власної моделі Gemini від Google, яка вже вражала своєю мультимодальністю та продуктивністю.

Астра

Бачення Google про асистента на базі штучного інтелекту, який не лише розуміє голосові команди, але й може обробляти візуальну інформацію та взаємодіяти з нею в режимі реального часу – крок до справжніх «агентів штучного інтелекту».

Veo (версія 3)

Третя ітерація штучного інтелекту для перетворення тексту на відео, яка тепер також здатна генерувати мову та звук, значно розширюючи захопливі можливості генеративних відео на основі штучного інтелекту.

Розумні окуляри Aura

Прототип розумних окулярів, розроблених для безперешкодної інтеграції цифрової інформації в реальний світ.

Система відеодзвінків Beam 3D

Інноваційна система для захопливих відеодзвінків, розроблена для розмиття меж між фізичною та цифровою присутністю.

З огляду на цей потік новаторських інновацій, «експерименту», яким би перспективним він не був, було важко привернути необхідну увагу. Він, певною мірою, загубився в галасі масштабніших, негайно застосовних оголошень, навіть попри те, що має потенціал перевернути парадигми широко поширених мовних моделей.

Нова галузь досліджень: попередники Gemini Diffusion

Google Diffusion, можливо, є найбільшим експериментом з дифузії тексту на сьогоднішній день, але він далеко не перший. Ідея використання моделей дифузії для тексту — це відносно новий, але інтенсивно досліджуваний напрямок.

Ще у 2023 році команда з Сучжоуського університету в Китаї опублікувала новаторське дослідження. У ньому вони стверджували, що моделі дифузії можуть перевершити існуючі архітектури мовних моделей, зокрема з точки зору стійкості та виправлення помилок. Того ж року з'явилися перші рудиментарні моделі, що втілюють концепцію дифузії тексту на практиці: Diffusion-LM та Minimal Text Diffusion. Ці новаторські проекти продемонстрували, що шумозаглушення токенів принципово можливе для генерації тексту, хоча й ще перебуває на дуже ранній стадії.

У лютому цього року (2024) з'явилася ще одна цікава модель: Mercury Coder від Inception Labs. Ця модель зосереджувалася переважно на генерації програмного коду та довела, що дифузійні моделі в цій конкретній області застосування можуть досягати вражаючої швидкості, яка перевершує традиційні мовні моделі.

Незадовго до Google I/O у квітні 2024 року, Університет Гонконгу та Лабораторія Noah's Ark компанії Huawei представили модель великої мови дифузії Dream 7B. До презентації Gemini Diffusion, Dream 7B була найбільшою доступною моделлю дифузії для тексту. Її можливості та базова архітектура привернули увагу провідних дослідників штучного інтелекту. Андрій Карпатій, колишній дослідник OpenAI, відомий своїми глибокими знаннями про нейронні мережі, прокоментував Dream 7B, підкресливши її потенціал для виявлення зовсім іншої «психології» або унікальних сильних та слабких сторін порівняно з авторегресивними моделями.

Усі ці проекти проклали шлях для Gemini Diffusion та демонструють, що дослідницька спільнота давно визнала обмеження авторегресивних моделей та шукала альтернативні підходи. Дослідник штучного інтелекту, який побажав залишитися анонімним, підтвердив після презентації Gemini Diffusion, що ця модель тепер доводить «актуальність підходу» та що «слід проводити подальші дослідження в цьому напрямку». Він особливо наголосив на потенціалі моделей мовлення на мобільних пристроях та менш потужних серверах, де LLM на основі дифузії можуть «повністю змінити правила гри». Це пов'язано з притаманною паралелізацією процесу шумозаглушення, який можна ефективніше розподілити між певними апаратними архітектурами, ніж послідовний характер авторегресивних моделей.

Революційні наслідки та погляд у майбутнє

Впровадження Gemini Diffusion, хоча й було затьмарене іншими гігантами, є значним кроком у розвитку штучного інтелекту. Воно не лише являє собою технологічну інновацію, але й сигналізує про потенційну зміну парадигми в архітектурі мовних моделей.

Що це може означати для майбутнього?

1. Більш ефективні програми штучного інтелекту

Величезна швидкість і здатність точно обробляти дані можуть революціонізувати генеративні застосунки штучного інтелекту в багатьох сферах. Уявіть собі генерацію тексту в режимі реального часу під час відеодзвінків, швидку генерацію коду в середовищах розробки або миттєві резюме складних документів.

2. Штучний інтелект на мобільних пристроях

Згадана вище перевага менш потужного обладнання є вирішальною. Якщо моделі дифузії зможуть ефективно працювати на смартфонах або периферійних пристроях, це значно підвищить доступність та корисність штучного інтелекту, оскільки зменшить залежність від хмарних серверів.

3. Креативне редагування тексту

Автори, журналісти чи маркетологи можуть скористатися функцією In-Painting для вибіркового налаштування стилю, тону чи вмісту в певних розділах тексту, не порушуючи плавності всього документа. Це забезпечує безпрецедентний рівень точності та контролю під час редагування.

4. Надійний та послідовний контент

Якщо подолати проблеми «галюцинацій» та «шумового колапсу», моделі дифузії зможуть генерувати тексти, які є логічно узгодженими та стилістично зв'язними, ніж ті, що використовуються сучасними моделями. Це буде важливим кроком до більш надійної генерації ШІ.

5. Новітні можливості штучного інтелекту

Цілісний підхід може дозволити моделям дифузії краще вирішувати інші типи завдань або уникати нових типів помилок. Вони можуть бути особливо підходящими для завдань, де глобальна узгодженість має пріоритет над послідовною досконалістю, таких як створення складних наративних структур або написання сценаріїв.

Gemini Diffusion: Тиха революція у генерації тексту за допомогою штучного інтелекту

Той факт, що потенційно новаторська модель, така як Gemini Diffusion – яку, до речі, вже можна переглянути через список очікування – отримує так мало уваги громадськості, відображає швидкий розвиток у галузі штучного інтелекту. Швидкість, з якою виникають нові моделі та парадигми, вражає. Однак саме в таких експериментах, що проходять «непомітно», часто приховується справжній потенціал для наступної великої революції.

Буде цікаво спостерігати, як моделі дифузії в галузі тексту продовжуватимуть розвиватися, і чи зможуть вони насправді кинути виклик усталеним авторегресивним архітектурам або навіть замінити їх. Те, що Google розпочала з Gemini Diffusion, — це більше, ніж просто експеримент; це дороговказ до можливого майбутнього генерації тексту, яке буде швидшим, гнучкішим і, можливо, навіть інтуїтивнішим. Це заклик до досліджень енергійно розвиватися в цьому перспективному напрямку, оскільки світ штучного інтелекту, можливо, щойно зробив один зі своїх найспокійніших, але найважливіших кроків.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка стратегії AI

☑ Піонерський розвиток бізнесу

Konrad Wolfenstein

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus