ที่ Google DeepMind การแสวงหานวัตกรรมของเราไม่เคยหยุดนิ่ง เรามุ่งมั่นที่จะค้นหาวิธีการใหม่ ๆ เพื่อปรับปรุงโมเดลของเรา โดยเน้นทั้งประสิทธิภาพและสมรรถนะ ความพยายามล่าสุดของเรา Gemini Diffusion แสดงถึงก้าวสำคัญไปข้างหน้า โมเดล Text Diffusion ล้ำสมัยนี้ได้รับการออกแบบทางวิศวกรรมเพื่อสร้างผลลัพธ์โดยการแปลงสัญญาณรบกวนแบบสุ่มให้เป็นข้อความหรือ Code ที่มีโครงสร้าง ซึ่งสะท้อนถึงแนวทางที่ใช้ในโมเดลการสร้างภาพและวิดีโอที่ล้ำสมัยที่สุดของเรา ทำให้เราสามารถสร้างเนื้อหาที่สอดคล้องกันจากผืนผ้าใบเปล่า
ก้าวกระโดดด้านความเร็วในการสร้างข้อความและประสิทธิภาพการเขียน Code
การสาธิตเชิงทดลองของ Gemini Diffusion ที่เปิดตัวในวันนี้ ถือเป็นช่วงเวลาสำคัญ มันแสดงให้เห็นถึงความสามารถที่โดดเด่น: การสร้างเนื้อหาด้วยความเร็วที่เหนือกว่าเกณฑ์มาตรฐานก่อนหน้านี้ของเราอย่างมาก ที่น่าประทับใจคือความเร็วที่เพิ่มขึ้นนี้ไม่กระทบต่อประสิทธิภาพ Gemini Diffusion ยังคงรักษาความสามารถในการเขียน Code ของโมเดลระดับบนสุดที่มีอยู่ของเรา โดยนำเสนอการผสมผสานที่น่าสนใจของความเร็วและความแม่นยำ
สำหรับผู้ที่กระตือรือร้นที่จะสัมผัสความสามารถของ Gemini Diffusion โดยตรง เราขอเชิญคุณเข้าร่วมรายชื่อรอของเรา สิ่งนี้มอบโอกาสในการสำรวจคุณสมบัติของโมเดลและมีส่วนร่วมในการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง
อนาคตคือความเร็ว: 2.5 Flash Lite ในขอบฟ้า
ความมุ่งมั่นของเราในการปรับปรุง Latency ขยายไปไกลกว่า Gemini Diffusion เรากำลังดำเนินการตามแนวทางต่าง ๆ เพื่อลด Latency ในโมเดล Gemini ทั้งหมดของเรา การเปิดตัวที่กำลังจะมาถึง 2.5 Flash Lite สัญญาว่าจะให้ประสิทธิภาพที่เร็วยิ่งขึ้น ซึ่งเป็นตัวอย่างที่ชัดเจนถึงความมุ่งมั่นของเราในการส่งมอบโซลูชัน AI ที่ราบรื่นและตอบสนอง
เจาะลึก Gemini Diffusion: การแปลงสัญญาณรบกวนให้เป็นความหมาย
Gemini Diffusion ทำงานบนหลักการของการสร้างแบบจำลอง Diffusion ซึ่งเป็นเทคนิคที่ได้รับความโดดเด่นใน Generative AI ต่างจากโมเดล Generative แบบดั้งเดิมที่เรียนรู้โดยตรงเพื่อ Map Inputs ไปยัง Outputs โมเดล Diffusion ใช้วิธีการที่ละเอียดกว่า พวกเขาเริ่มต้นด้วยสถานะของสัญญาณรบกวนล้วน ๆ และค่อย ๆ ปรับแต่งให้เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง ไม่ว่าจะเป็นข้อความ Code รูปภาพ หรือวิดีโอ
กระบวนการ Diffusion ไปข้างหน้า
เฟสแรกของการสร้างแบบจำลอง Diffusion เกี่ยวข้องกับสิ่งที่เรียกว่ากระบวนการ Diffusion ไปข้างหน้า ในขั้นตอนนี้ เราค่อย ๆ เพิ่มสัญญาณรบกวนให้กับข้อมูลต้นฉบับจนกว่าข้อมูลนั้นจะไม่สามารถแยกแยะได้จากสัญญาณรบกวนแบบสุ่ม กระบวนการนี้ได้รับการควบคุมอย่างระมัดระวัง โดยแต่ละขั้นตอนจะเพิ่มสัญญาณรบกวนจำนวนเล็กน้อยตามกำหนดการที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
ในทางคณิตศาสตร์ กระบวนการ Diffusion ไปข้างหน้าสามารถแสดงเป็น Markov Chain โดยแต่ละสถานะขึ้นอยู่กับสถานะก่อนหน้าเท่านั้น สัญญาณรบกวนที่เพิ่มในแต่ละขั้นตอนมักจะดึงมาจาก Gaussian Distribution เพื่อให้มั่นใจว่ากระบวนการจะราบรื่นและค่อยเป็นค่อยไป
กระบวนการ Diffusion ย้อนกลับ
หัวใจสำคัญของ Gemini Diffusion อยู่ในกระบวนการ Diffusion ย้อนกลับ ที่นี่ โมเดลเรียนรู้ที่จะย้อนกลับกระบวนการ Diffusion ไปข้างหน้า โดยเริ่มจากสัญญาณรบกวนล้วน ๆ และค่อย ๆ ลบออกเพื่อสร้างข้อมูลต้นฉบับขึ้นใหม่ สิ่งนี้ทำได้โดยการฝึก Neural Network เพื่อทำนายสัญญาณรบกวนที่เพิ่มในแต่ละขั้นตอนของกระบวนการ Diffusion ไปข้างหน้า
ด้วยการลบสัญญาณรบกวนที่ทำนายไว้อย่างต่อเนื่อง โมเดลจะค่อย ๆ ปรับแต่งข้อมูลที่มีเสียงดัง เผยให้เห็นโครงสร้างและรูปแบบพื้นฐาน กระบวนการนี้ดำเนินต่อไปจนกว่าข้อมูลจะชัดเจนและสอดคล้องกันเพียงพอ ส่งผลให้ได้ Output ที่ต้องการ
ข้อดีของโมเดล Diffusion
โมเดล Diffusion มีข้อดีหลายประการเหนือกว่าโมเดล Generative แบบดั้งเดิม ประการแรก พวกเขามีแนวโน้มที่จะสร้าง Samples คุณภาพสูงที่มีความเที่ยงตรงที่ยอดเยี่ยม นี่เป็นเพราะกระบวนการ Diffusion ย้อนกลับช่วยให้โมเดลปรับแต่ง Output เพิ่มขึ้นทีละน้อย แก้ไขข้อผิดพลาดหรือข้อบกพร่องใด ๆ ไปพร้อมกัน
ประการที่สอง โมเดล Diffusion ค่อนข้างเสถียรในการฝึกฝน ต่างจาก Generative Adversarial Networks (GANs) ซึ่งอาจเป็นเรื่องยากอย่างยิ่งที่จะฝึกฝนเนื่องจากลักษณะที่เป็นปฏิปักษ์ โมเดล Diffusion มีวัตถุประสงค์ในการฝึกที่ตรงไปตรงมากว่า สิ่งนี้ทำให้ง่ายต่อการทำงานด้วยและมีโอกาสน้อยที่จะเกิดความไม่เสถียร
ประการที่สาม โมเดล Diffusion มีความยืดหยุ่นสูงและสามารถนำไปใช้กับข้อมูลประเภทต่าง ๆ ได้อย่างกว้างขวาง ดังที่แสดงโดย Gemini Diffusion สามารถใช้เพื่อสร้างข้อความ Code รูปภาพ และวิดีโอที่มีผลลัพธ์ที่น่าประทับใจ
Gemini Diffusion: การพิจารณาอย่างใกล้ชิดเกี่ยวกับสถาปัตยกรรม
สถาปัตยกรรมของ Gemini Diffusion เป็นระบบที่ซับซ้อนและได้รับการออกแบบอย่างพิถีพิถัน มันใช้ประโยชน์จากส่วนประกอบหลักหลายอย่างเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่น่าประทับใจ
ตัวทำนายสัญญาณรบกวน
หัวใจสำคัญของ Gemini Diffusion คือตัวทำนายสัญญาณรบกวน ซึ่งเป็น Neural Network ที่ได้รับการฝึกฝนมาเพื่อประมาณค่าสัญญาณรบกวนที่เพิ่มระหว่างกระบวนการ Diffusion ไปข้างหน้า เครือข่ายนี้โดยทั่วไปคือ U-Net ซึ่งเป็น Convolutional Neural Network ประเภทหนึ่งที่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพสูงในงานประมวลผลภาพและวิดีโอ
สถาปัตยกรรม U-Net ประกอบด้วย Encoder และ Decoder Encoder ค่อย ๆ Downsample ข้อมูล Input สร้างชุด Feature Maps ใน Scales ที่แตกต่างกัน จากนั้น Decoder จะ Upsample Feature Maps เหล่านี้ สร้างข้อมูลต้นฉบับขึ้นใหม่ในขณะที่รวมรวมข้อมูลที่เรียนรู้โดย Encoder
กระบวนการ Sampling
กระบวนการ Sampling ใน Gemini Diffusion เกี่ยวข้องกับการใช้กระบวนการ Diffusion ย้อนกลับซ้ำ ๆ เพื่อสร้างข้อมูลใหม่ โดยเริ่มจากสัญญาณรบกวนล้วน ๆ โมเดลจะทำนายสัญญาณรบกวนที่เพิ่มในแต่ละขั้นตอนของกระบวนการ Diffusion ไปข้างหน้าและลบออกจากข้อมูลปัจจุบัน
กระบวนการนี้จะทำซ้ำตามจำนวนขั้นตอนที่กำหนด ค่อย ๆ ปรับแต่งข้อมูลจนกว่าข้อมูลจะชัดเจนและสอดคล้องกันเพียงพอ จำนวนขั้นตอนที่ต้องการขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของข้อมูลและระดับคุณภาพที่ต้องการ
Conditioning
Gemini Diffusion สามารถ Conditioned บน Inputs ต่าง ๆ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถควบคุม Output ที่สร้างขึ้นได้ ตัวอย่างเช่น โมเดลสามารถ Conditioned บน Text Prompt ชี้นำให้สร้างข้อความที่ตรงกับเนื้อหาและสไตล์ของ Prompt
โดยทั่วไป Conditioning จะถูกนำไปใช้โดยการป้อนข้อมูล Input เข้าไปในตัวทำนายสัญญาณรบกวน ทำให้สามารถมีอิทธิพลต่อกระบวนการทำนายสัญญาณรบกวน สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่า Output ที่สร้างขึ้นสอดคล้องกับข้อมูล Input
ความสำคัญของความเร็ว: การลด Latency ในโมเดล Gemini
การปรับปรุงความเร็วที่แสดงโดย Gemini Diffusion ไม่ใช่เพียงแค่ Incremental เท่านั้น มันแสดงถึงก้าวกระโดดครั้งสำคัญในสาขาของ Generative AI Latency หรือความล่าช้าระหว่าง Input และ Output เป็นปัจจัยสำคัญในการพิจารณาความสามารถในการใช้งานและการนำไปใช้ของโมเดล AI Latency ที่ต่ำกว่าแปลโดยตรงเป็นประสบการณ์ผู้ใช้ที่ตอบสนองและใช้งานง่ายยิ่งขึ้น
ผลกระทบของ Latency ที่ต่ำกว่า
ลองนึกภาพสถานการณ์ที่คุณกำลังใช้ Chatbot ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อตอบคำถามของลูกค้า หาก Chatbot ใช้เวลาหลายวินาทีในการตอบคำถามแต่ละข้อ ลูกค้าอาจรู้สึกหงุดหงิดและละทิ้งการโต้ตอบ อย่างไรก็ตาม หาก Chatbot สามารถตอบสนองได้แทบจะในทันที ลูกค้ามีแนวโน้มที่จะได้รับประสบการณ์ที่ดีและค้นหาข้อมูลที่พวกเขาต้องการ
ในทำนองเดียวกัน ในแอปพลิเคชันเช่นการตัดต่อวิดีโอแบบเรียลไทม์หรือเกม Interactive Latency ที่ต่ำเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างประสบการณ์ที่ราบรื่นและสมจริง ความล่าช้าที่เห็นได้ชัดเจนระหว่าง Input ของผู้ใช้และการตอบสนองของระบบสามารถขัดขวางการไหลของผู้ใช้และลดทอนประสบการณ์โดยรวม
แนวทางในการลด Latency
Google DeepMind กำลังสำรวจแนวทางต่าง ๆ อย่างแข็งขันเพื่อลด Latency ในโมเดล Gemini แนวทางเหล่านี้รวมถึง:
- การเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล: ซึ่งเกี่ยวข้องกับการปรับปรุงสถาปัตยกรรมโมเดลและลดจำนวนการคำนวณที่จำเป็นในการสร้าง Output
- การเร่งความเร็ว Hardware: ซึ่งเกี่ยวข้องกับการใช้ประโยชน์จาก Hardware เฉพาะทาง เช่น GPUs และ TPUs เพื่อเร่งความเร็วการคำนวณของโมเดล
- Distributed Computing: ซึ่งเกี่ยวข้องกับการกระจายการคำนวณของโมเดลไปยังเครื่องหลายเครื่อง ช่วยให้สามารถประมวลผลข้อมูลแบบขนานและลด Latency
- Quantization: ซึ่งเกี่ยวข้องกับการลดความแม่นยำของพารามิเตอร์ของโมเดล ช่วยให้สามารถทำงานได้เร็วขึ้นบน Hardware ระดับล่าง
- Knowledge Distillation: ซึ่งเกี่ยวข้องกับการฝึกโมเดล Model ที่เล็กลงและเร็วกว่า ให้เลียนแบบพฤติกรรมของโมเดล Model ที่ใหญ่กว่าและแม่นยำกว่า
สัญญาของ 2.5 Flash Lite
การเปิดตัว 2.5 Flash Lite ที่กำลังจะมาถึงเป็นตัวอย่างที่ชัดเจนถึงความมุ่งมั่นของ Google DeepMind ในการลด Latency โมเดล Version ใหม่นี้สัญญาว่าจะให้ประสิทธิภาพที่เร็วกว่ารุ่นก่อน ๆ ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ความเร็วมีความสำคัญสูงสุด
Gemini Diffusion: การเติมเชื้อเพลิงให้กับความคิดสร้างสรรค์และนวัตกรรม
Gemini Diffusion เป็นมากกว่าความสำเร็จทางเทคโนโลยี มันเป็นเครื่องมือที่สามารถเพิ่มขีดความสามารถให้กับความคิดสร้างสรรค์และนวัตกรรมในหลากหลายสาขา
แอปพลิเคชันในด้านศิลปะและการออกแบบ
ศิลปินและนักออกแบบสามารถใช้ Gemini Diffusion เพื่อสร้างแนวคิดใหม่ ๆ สำรวจสไตล์ที่แตกต่างกัน และสร้างงานศิลปะที่ไม่เหมือนใคร โมเดลสามารถ Conditioned บน Inputs ต่าง ๆ เช่น Text Prompts รูปภาพ หรือ Sketches ช่วยให้ผู้ใช้สามารถชี้นำกระบวนการสร้างสรรค์และสร้าง Outputs ที่สอดคล้องกับวิสัยทัศน์
ตัวอย่างเช่น ศิลปินสามารถใช้ Gemini Diffusion เพื่อสร้างชุดภาพวาดในสไตล์ของ Van Gogh หรือนักออกแบบสามารถใช้เพื่อสร้างโลโก้ที่ไม่เหมือนใครสำหรับ Brand ใหม่
แอปพลิเคชันในการพัฒนาซอฟต์แวร์
นักพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถใช้ Gemini Diffusion เพื่อสร้าง Code Snippets ทำงานประจำโดยอัตโนมัติ และปรับปรุงคุณภาพ Code ของพวกเขา โมเดลสามารถ Conditioned บน Inputs ต่าง ๆ เช่น Natural Language Descriptions หรือ Existing Code ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้าง Code ที่ตรงกับความต้องการเฉพาะ
ตัวอย่างเช่น นักพัฒนาสามารถใช้ Gemini Diffusion เพื่อสร้าง Function ที่จัดเรียง List ของตัวเลข หรือเพื่อทำให้ Code Block สมบูรณ์โดยอัตโนมัติตามบริบทโดยรอบ
แอปพลิเคชันในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์
นักวิทยาศาสตร์และนักวิจัยสามารถใช้ Gemini Diffusion เพื่อจำลองปรากฏการณ์ที่ซับซ้อน สร้างสมมติฐานใหม่ ๆ และเร่งความเร็วในการค้นพบ โมเดลสามารถ Conditioned บน Inputs ต่าง ๆ เช่น Experimental Data หรือ Theoretical Models ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้าง Outputs ที่สามารถช่วยให้พวกเขาได้รับข้อมูลเชิงลึกใหม่ ๆ เกี่ยวกับโลกรอบตัวพวกเขา
ตัวอย่างเช่น นักวิทยาศาสตร์สามารถใช้ Gemini Diffusion เพื่อจำลองพฤติกรรมของโมเลกุลใน Chemical Reaction หรือเพื่อสร้างโครงสร้างโปรตีนใหม่ที่สามารถใช้ในการพัฒนายาใหม่ได้
มองไปข้างหน้า: อนาคตของ Generative AI กับ Gemini Diffusion
Gemini Diffusion แสดงถึงก้าวสำคัญไปข้างหน้าในสาขาของ Generative AI และเป็นการปูทางไปสู่การพัฒนาที่น่าตื่นเต้นยิ่งขึ้นในอนาคต เมื่อโมเดลยังคงพัฒนาและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ก็มีศักยภาพที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราสร้างสรรค์ สร้าง นวัตกรรม และโต้ตอบกับเทคโนโลยี
Convergence ของ AI Modalities
หนึ่งในแนวโน้มที่น่าหวังที่สุดใน AI คือ Convergence ของ Modalities ที่แตกต่างกัน เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ Gemini Diffusion เป็นตัวอย่างที่สำคัญของแนวโน้มนี้ เนื่องจากสามารถสร้างทั้งข้อความและ Code ที่มีความเที่ยงตรงเป็นพิเศษ
ในอนาคต เราสามารถคาดหวังว่าจะได้เห็นโมเดล Model มากยิ่งขึ้นที่สามารถรวม Modalities ที่แตกต่างกันได้อย่างลงตัว ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างประสบการณ์ที่ซับซ้อนและสมจริงซึ่งแต่ก่อนไม่สามารถจินตนาการได้
ประชาธิปไตยของ AI
แนวโน้มที่สำคัญอีกประการหนึ่งใน AI คือการทำให้การเข้าถึงเครื่องมือและเทคโนโลยี AI เป็นประชาธิปไตย Gemini Diffusion ได้รับการออกแบบมาให้เข้าถึงได้สำหรับผู้ใช้ในวงกว้าง โดยไม่คำนึงถึงความเชี่ยวชาญทางเทคนิคของพวกเขา
เมื่อ AI เข้าถึงได้มากขึ้น ก็มีศักยภาพที่จะเพิ่มขีดความสามารถให้กับบุคคลและองค์กรในการแก้ปัญหา สร้างโอกาสใหม่ ๆ และปรับปรุงชีวิตของผู้คนทั่วโลก
ข้อควรพิจารณาทางจริยธรรมของ AI
เมื่อ AI มีประสิทธิภาพมากขึ้นและแพร่หลายมากขึ้น สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาถึงผลกระทบทางจริยธรรมของการใช้งาน Google DeepMind มุ่งมั่นที่จะพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม และเรากำลังดำเนินการอย่างแข็งขันเพื่อแก้ไขความเสี่ยงและความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นที่เกี่ยวข้องกับ AI