Google представляет экспериментальную модель Gemini 2.0 Flash Thinking
Компания утверждает, что новый алгоритм может решать задачи в таких областях, как программирование, физика и математика. Он основан на другой модели Google, Gemini 2.0 Flash, которая дебютировала в начале этого месяца. Эта модель позиционируется как вариант среднего уровня, который балансирует между скоростью отклика и качеством вывода.
В демонстрационном видео компания Google показала экспериментальную Gemini 2.0 Flash Thinking, решающую логическую головоломку, которая требовала от модели проанализировать фотографию четырех бильярдных шаров. Алгоритм выработал правильный ответ, сделав вывод, что фотографию нужно перевернуть. Gemini 2.0 Flash Thinking выработала решение в процессе, в котором она пробовала несколько разных подходов один за другим.
Для выполнения обработки модели рассуждений Google используют подход, известный как «цепочка рассуждений». Этот метод разбивает сложные задачи на более простые подзадачи, что может улучшить качество вывода ИИ. Метод был представлен исследователями Google в статье в 2022 году.
Цепочка рассуждений также используется в конкурирующих моделях o1 от компании OpenAI. Одна из моделей линейки, o1-preview, успешно сдала квалификационный экзамен для участия в олимпиаде по математике. В ходе внутренних тестов она также ответила на ряд научных вопросов лучше, чем группа экспертов с докторскими степенями. Ранее в этом месяце OpenAI выпустила платный тарифный план ChatGPT с обновленной версией o1-preview. Новая модель может отвечать на относительно простые вопросы по программированию, допуская на 75% меньшее количество ошибок, чем ее предшественница. Она также лучше справляется с математическими задачами.
Запуск Gemini 2.0 Flash Thinking должен создать больше конкуренции для o1. Google планирует предложить свою новую модель через сервис AI Studio, который разработчики могут использовать для доступа к серии больших языковых моделей Gemini.
«Построенная на основе Flash 2.0, с учетом скорости и производительности последней, эта модель обучена использовать мысли для улучшения качества своих рассуждений», - сказал главный научный сотрудник Google Джефф Дин. «Когда мы увеличиваем время вычисления логического вывода, то видим многообещающие результаты!».
Усилия компании по разработке мыслящих нейронных сетей ранее привели к созданию пары систем искусственного интеллекта под названием AlphaGeometry и AlphaProof. Они предназначены для решения геометрических задач и генерации математических доказательств соответственно. Вместе две эти системы ИИ достигли одинакового результата в тесте Международной математической олимпиады этого года, став серебряными призерами.
