この頃、文章作成や検索で使用する生成ＡＩはChatＧＰＴから
GoogleのＡＩGeminに移行しつつあります。
何と言っても、日本語の滑らかさが素晴らしく、言葉が丁寧なんですね。
Geminiは、他の大規模言語モデル（LLM）と比較して、いくつかの点で
優れているとされています。
◆Geminiが優れていると考えられる点
マルチモーダル能力: テキストだけでなく、画像や動画などの様々な種類の
データを処理し、理解することができます。
これにより、より複雑なタスクや、より人間らしい対話が可能になります。
専門知識の豊富さ: 特定の分野に関する深い知識を持っているため、
専門的な質問にも的確に答えられます。
例えば、科学論文やコードを理解し、それらに基づいた回答を生成する
ことができます。
論理的推論能力: 与えられた情報から論理的に考え、推論することができます。
複雑な問題を分析し、適切な解決策を提案することも可能です。
創造性: 新しいアイデアを生成したり、創造的な文章を作成したりすることができます。
適応性: 常に学習し、改善を続けているため、新しい情報や状況にも柔軟に対応できます。
◆Geminiの活用例
研究: 科学論文の要約、コードの生成、新たな仮説の生成
教育: 個別指導、言語学習、プログラミング学習Gemini
クリエイティブ: ストーリーの執筆、詩の生成、音楽の作曲
カスタマーサポート: 顧客からの質問への回答、問題解決
ただし、それぞれの大規模言語モデル（LLM）は、有料版、無料版によって
バージョンが異なるため、その違いを明確にして常にコストパーフォーマンスを
考えながら使うのが良いと思います。
◆総論
現在、小生はChatＧＰＴは月２０ドルの有料版を使っていてその万能さでは
満足しています。
Geminiは無料版で満足していましたが、今般ニーズがあって有料版約３０００円の
１カ月無料お試し版に入りました。
いやあ～ その凄さにびっくりです！
Gemini 1.5 PRO DEEP RESEARCH にGemini 1.5 PRO DEEP RESEARCH
について教えてくださいと聞いただけで、自分で１３個のウエーブを探し出して
以下にまとめました。
Gemini 1.5 PRO DEEP RESEARCH について
Google によって開発された次世代 AI モデル「Gemini」の最新バージョンである Gemini 1.5 Pro は、大規模なデータセットやドキュメントを効率的に探索、分析、理解することに特化しています。最大 1,500 ページ、100 万トークンという、従来の AI モデルをはるかに凌駕するコンテキストウィンドウを備え、複雑なトピックや長文ドキュメントの深い理解を可能にしています。また、数学や複雑なトピックに関するプロンプトに対して、より正確で質の高い応答を生成することが可能になっています。この進化は、Google の AI モデル開発アプローチにおける大きな転換点であり、Gemini 1.5 のトレーニングと提供をより効率的にするための研究開発とエンジニアリングの革新に基づいています。
Gemini 1.5 PRO DEEP RESEARCH の目的
Gemini 1.5 PRO DEEP RESEARCH は、従来の AI モデルの限界を超えて、より広範なタスクに対応できる AI モデルを目指して開発されました。具体的には、以下のような目的が挙げられます。
複雑な推論タスクを処理する: 従来の AI モデルでは困難であった、高度な推論や複雑な問題解決を可能にすることを目指しています。これは、科学的な発見、技術革新、意思決定支援など、様々な分野で AI の可能性を広げるために重要です。
大量のデータを効率的に処理する: 大量のテキストデータ、コード、画像、音声、動画などを迅速かつ効率的に処理し、分析、要約、分類などのタスクを効果的に実行することを目指しています。
マルチモーダルな入力に対応する: テキスト、画像、音声、動画など、様々な種類のデータを統合的に理解し、処理することを目指しています。これにより、現実世界の問題をより人間に近い形で AI によって解決することが可能になります。
高精度な応答を生成する: ユーザーの質問や要求に対して、より正確で、信頼性が高く、かつ有益な情報を提供することを目指しています。
Gemini 1.5 PRO DEEP RESEARCH の技術的な特徴
Gemini 1.5 PRO DEEP RESEARCH は、上記の目的を達成するために、以下の技術的な特徴を備えています。
大規模なコンテキストウィンドウ: 最大 100 万トークンのコンテキストウィンドウにより、長文のテキストや複雑なコードベース、長時間の動画などを一度に処理することが可能になっています。 入力トークン制限は 2,097,152 トークン、出力トークン制限は 8,192 トークンです。
マルチモーダル対応: テキスト、画像、音声、動画など、様々な種類のデータを入力として処理することが可能です。 最大画像数は 7,200、最大動画の長さは 2 時間、最大音声の長さは約 19 時間です。
Mixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャ: 効率的な学習と処理を可能にする新しいアーキテクチャを採用しています。2MoE アーキテクチャは、モデルを複数の専門家 (Expert) に分割し、各専門家が特定のタスクに特化することで、大規模なモデルであっても効率的に学習し、処理することを可能にします。これにより、Gemini 1.5 Pro は、幅広いタスクにおいて優れた性能とスケーラビリティを実現しています。
“In-context learning” 能力: 長文のプロンプトで提供される情報から新しいスキルを学習することができ、追加の微調整を必要としません。2 これは、Gemini 1.5 Pro が新しい状況やタスクに柔軟に対応できることを示しています。
システム命令、JSON モード、JSON スキーマのサポート: 開発者が Gemini 1.5 Pro をより柔軟に制御し、様々なアプリケーションに統合することを可能にします。
調整可能な安全設定とキャッシングのサポート: 安全性を確保し、効率的な利用を促進します。3
関数呼び出しとコード実行のサポート: より複雑なタスクを自動化し、ワークフローを効率化することができます。
双方向ストリーミングの非サポート: 現時点では、双方向ストリーミングはサポートされていません。3
Gemini 1.5 PRO DEEP RESEARCH が解決しようとしている課題
Gemini 1.5 PRO DEEP RESEARCH は、従来の AI モデルでは解決が難しかった、以下のような課題の解決を目指しています。
大量のデータの処理: 従来の AI モデルでは、一度に処理できるデータ量に限界がありました。Gemini 1.5 PRO DEEP RESEARCH は、大規模なコンテキストウィンドウにより、この限界を克服し、大量のデータを効率的に処理することを可能にします。4例えば、1,000 ページの PDF から情報を要約したり、10,000 行を超えるコードを含むリポジトリに関する質問に答えたり、1 時間の動画から有用なコンテンツを作成したりすることができます。
複雑な推論: 従来の AI モデルでは、複雑な推論タスクや、文脈を深く理解する必要があるタスクへの対応が困難でした。Gemini 1.5 PRO DEEP RESEARCH は、高度な推論能力により、これらの課題を解決し、より複雑な問題にも対応できる AI を目指しています。
マルチモーダルな理解: 従来の AI モデルは、テキストデータの処理に特化しているものが多く、画像や音声などのマルチモーダルなデータへの対応は限定的でした。Gemini 1.5 PRO DEEP RESEARCH は、マルチモーダル対応により、様々な種類のデータを統合的に理解し、より人間に近い形で情報を処理することを可能にします。 例えば、レストランで料理の写真を撮ってレシピを尋ねたり、数学の問題の写真を撮って解き方の手順を説明してもらったりすることができます。
まだまだ、続きますが、簡単なプロンプトでここまで調べ上げて、
まとめる能力は素晴らしいです。
小生、２つの調査による検討を実施しましたが、完全に人間を超えていると思いました。
このまま、有料版の継続もありうると思いました。
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