【Googleの新たなAI革命】英語解説を日本語で読む【2023年6月24日｜@TechtonicShift】
GoogleはGeminiという先進的なAIシステムを紹介しました。Geminiはテキスト、画像、音声、ビデオ、3Dモデルなど、さまざまなデータタイプを処理し、複数のタスクを同時に実行することができます。質問応答、要約、翻訳、生成などの分野で優れた性能を発揮します。そのアーキテクチャは、マルチモーダルなエンコーダとデコーダを組み合わせており、エンコードされた入力に基づいて出力を生成することができます。Geminiは、適応性、効率性、スケーラビリティの面で他の大規模な言語モデルを凌駕しています。4つのサイズが提供されており、最大のサイズはおそらくGPT-4に匹敵する可能性があります。
公開日：2023年6月24日
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Google is best known for their innovation in Search and other internet related Technologies.
グーグルは、検索やその他のインターネット関連技術の革新でよく知られている。
However, their latest announcement is poised to revolutionize the AI industry.
しかし、彼らの最新の発表は、AI業界に革命を起こそうとしている。
Google is currently embarking on a groundbreaking Venture with its latest artificial intelligence creation known as Gemini.
グーグルは現在、ジェミニとして知られる最新の人工知能の創造で画期的なベンチャーに乗り出している。
This Advanced AI system is a true Marvel comparable to ChatGPT and mighty GPT-4 in its proficiency to comprehend and generate natural language.
この高度なAIシステムは、自然言語を理解し生成する能力において、ChatGPTや強大なGPT-4に匹敵する真の驚異である。
Trust me, you're not going to want to miss out on this one, so make sure you stick around till the end of the video.
私を信じて、これを見逃すわけにはいかないので、ビデオの最後までお付き合いください。
Now, let us delve into the essence of Gemini.
それでは、Geminiの本質に迫ってみよう。
This project represents Google's most recent foray into the realm of large language models.
このプロジェクトは、大規模な言語モデルの領域へのグーグルの最新の進出を象徴している。
The acronym Gemini stands for generalized multimodal intelligence Network, and it encompasses a supremely powerful AI system capable of seamlessly handling diverse data types and tasks simultaneously.
Geminiとは、Generalized Multimodal Intelligence Networkの頭文字をとったもので、多様なデータとタスクを同時にシームレスに処理できる、非常に強力なAIシステムである。
Its capabilities extend to text, images, audio, video, and even 3D models.
その能力は、テキスト、画像、音声、ビデオ、さらには3Dモデルにまで及ぶ。
Regarding its range of tasks, Gemini possesses the ability to answer questions, summarize information, translate languages, provide captions, perform sentiment analysis, and more.
そのタスクの範囲については、ジェミニは、質問への回答、情報の要約、言語の翻訳、キャプションの提供、感情分析の実行などの能力を持っている。
Importantly, Gemini is not a singular model.
重要なのは、ジェミニは単一のモデルではないということだ。
Rather, it constitutes an intricate network of models working harmoniously to deliver optimal outcomes.
むしろ、最適な結果をもたらすために調和して働くモデルの複雑なネットワークを構成している。
So, how does Gemini work?
では、Geminiはどのように機能するのでしょうか？
Essentially, this groundbreaking system incorporates a novel architecture that merges two key components: a multimodal encoder and a multimodal decoder.
基本的に、この画期的なシステムは、マルチモーダルエンコーダーとマルチモーダルデコーダーという2つの重要なコンポーネントを融合させた斬新なアーキテクチャを採用している。
The encoder's primary function is to convert various types of data into a shared language understood by the decoder.
エンコーダーの主な機能は、様々なタイプのデータをデコーダーが理解できる共有言語に変換することである。
Subsequently, the decoder takes charge, generating outputs in different modalities based on the encoded inputs and the specific task at hand.
その後、デコーダーが担当し、エンコードされた入力と手元の特定のタスクに基づいて、異なるモダリティの出力を生成する。
For instance, when presented with an image input and tasked with producing a caption, the encoder processes the image, capturing its features and essence in a vector format, while the decoder generates a corresponding textual output describing the image.
例えば、画像入力を提示され、キャプションを作成するタスクを与えられた場合、エンコーダーは画像を処理し、その特徴と本質をベクトル形式でキャプチャし、デコーダーは画像を説明する対応するテキスト出力を生成する。
What truly sets Gemini apart and distinguishes it as extraordinary is its array of advantages when compared to other large language models like GPT-4.
GPT-4のような他の大規模言語モデルと比較した場合、Geminiが真に他と一線を画し、並外れているのは、その利点の数々である。
Emost Gemini exhibits exceptional adaptability, obviating the need for specialized models or specific fine-tuning for each data type or task.
Geminiは、データ型やタスクごとに特化したモデルや特別な微調整をする必要がないため、非常に優れた適応性を発揮します。
Moreover, it possesses the capacity to learn from any domain or dataset, unrestricted by predetermined categories or labels.
さらに、あらかじめ決められたカテゴリやラベルに制限されることなく、どのようなドメインやデータセットからでも学習できる能力を備えている。
Consequently, Gemini surpasses models that are confined to specific domains or tasks, enabling it to address novel and unencounted scenarios with remarkable efficiency.
その結果、Geminiは、特定のドメインやタスクに限定されたモデルを凌駕し、新規かつ未知のシナリオに驚くべき効率で対処することを可能にする。
Additionally, Gemini outshines its counterparts in terms of efficiency.
さらに、Geminiは効率性の面でも他のモデルを凌駕している。
Overall, it demands fewer computational resources and memory compared to models that handle multiple modalities independently.
全体として、複数のモダリティを独立して扱うモデルと比較して、少ない計算リソースとメモリしか必要としない。
Furthermore, Gemini employs a distributed training strategy, capitalizing on multiple devices and servers to expedite the learning process.
さらに、Geminiは分散学習戦略を採用しており、複数のデバイスとサーバーを活用して学習プロセスを迅速化している。
Remarkably, Gemini is also capable of scaling up to larger datasets and models without compromising its performance or quality, which is a testament to its impressive capabilities.
驚くべきことに、Geminiは、パフォーマンスや品質を損なうことなく、より大きなデータセットやモデルにスケールアップすることも可能である。
When discussing the size and complexity of large language models, parameter counts serve as a common metric of measurement.
大規模な言語モデルのサイズと複雑さについて議論するとき、パラメータ数は一般的な測定基準となる。
Parameters are numerical variables that encapsulate the learned knowledge of a model, facilitating predictions and text generation based on input.
パラメータとは、モデルの学習した知識をカプセル化した数値変数のことで、入力に基づく予測やテキスト生成を容易にします。
Generally, a higher parameter count corresponds to greater potential for learning and generating diverse and accurate outputs.
一般的に、より高いパラメータ数は、多様で正確な出力を学習および生成するためのより大きなポテンシャルを示します。
However, more parameters necessitate augmented computational resources and memory for model training and usage.
しかし、パラメータが多いほど、モデルの学習と使用に必要な計算資源とメモリが増大する。
In the case of GPT-4, it boasts 1 trillion parameters, which represents a six-fold increase compared to GPT-3.5 and its 175 billion parameters.
GPT-4の場合、1兆個のパラメータを誇り、GPT-3.5の1,750億個のパラメータと比較して6倍に増加しています。
Consequently, GPT-4 stands among the largest language models ever developed.
その結果、GPT-4はこれまでに開発された言語モデルの中で最大級のものとなった。
For Gemini, Google has introduced four distinct sizes: gecko, otter, Python, and unicorn.
Geminiでは、Googleはヤモリ、カワウソ、パイソン、ユニコーンの4つの異なるサイズを導入した。
Although the exact parameter count for each size remains undisclosed, based on available clues, it is plausible to surmise that unicorn, the largest variant, likely possesses a parameter count similar to GPT-4, potentially slightly lower.
各サイズの正確なパラメータ数はまだ公表されていませんが、入手可能な手がかりから推測すると、最大のバリエーションであるユニコーンのパラメータ数はGPT-4とほぼ同じで、わずかに少ない可能性があります。
Before we look at a few examples of what Gemini can do, I must emphasize that Gemini distinguishes itself by its interactive and creative nature when compared to other large language models.
Geminiにできることの例をいくつか見ていく前に、Geminiが他の大規模言語モデルと比較して、対話的で創造的な性質を持っていることを強調しておかなければならない。
It can generate outputs in various modalities based on user preferences and can even produce novel and diverse outputs unconstrained by existing data or templates.
ユーザーの好みに基づいて様々なモダリティの出力を生成することができ、既存のデータやテンプレートに制約されることなく、斬新で多様な出力を生成することもできる。
For instance, Gemini can generate original images or videos based on textual descriptions or sketches.
例えば、Geminiは、テキストによる説明やスケッチに基づいて、オリジナルの画像や動画を生成することができる。
Furthermore, it can create stories or poems based on images or audio clips.
さらに、画像やオーディオクリップをもとにストーリーや詩を作成することもできる。
Let's look at a few examples of Gemini's ability to undertake a remarkable breadth of tasks, which are both more diverse and extensive than those tackled by GPT-4.
Geminiの驚くべき幅広いタスクについて、いくつかの例を見てみましょう。それらはGPT-4が取り組むものよりも多様で広範です。
One notable capability of Gemini is multimodal question answering.
ジェミニの特筆すべき能力のひとつに、マルチモーダル質問応答がある。
This involves posing a question that incorporates multiple data types, such as text and images.
これは、テキストや画像など、複数のデータタイプを含む質問を投げかけることである。
For instance, one might inquire, Who is the author of this book?
たとえば、誰がこの本の著者なのかと問い合わせることがあります。
while presenting an image of a book cover.
という質問をしながら、本の表紙の画像を提示する。
Gemini possesses the ability to answer such questions by harnessing its proficiency in comprehending both textual and visual information.
ジェミニは、テキストとビジュアルの両方の情報を理解する能力を活用することで、このような質問に答える能力を持っている。
Another impressive feat is multimodal summarization.
もう一つの印象的な技は、マルチモーダル要約である。
Imagine encountering information composed of diverse data types, such as text and audio.
テキストや音声など、多様なデータ型からなる情報に遭遇することを想像してほしい。
For instance, one might wish to summarize a podcast episode or a news article by generating a concise textual or audio summary.
例えば、ポッドキャストのエピソードやニュース記事を、簡潔なテキストや音声で要約したいと思うかもしれない。
Gemini excels in this regard by skillfully combining its aptitude for textual and auditory comprehension.
Geminiは、テキストと聴覚の理解能力を巧みに組み合わせることで、この点で優れている。
A further remarkable ability is multimodal translation, which encompasses the translation of information involving multiple data types, such as text and video.
さらに注目すべき能力は、マルチモーダル翻訳である。マルチモーダル翻訳とは、テキストやビデオなど、複数のデータタイプを含む情報を翻訳することである。
For instance, one might need to generate subtitles for a video lecture or a movie trailer in a different language.
例えば、ビデオ講義の字幕や映画の予告編の字幕を異なる言語で作成する必要があるかもしれない。
Gemini successfully accomplishes this by leveraging its proficiency in textual and visual translation.
Geminiは、テキスト翻訳とビジュアル翻訳に精通していることを活かして、これを見事に達成した。
Additionally, Gemini demonstrates its prowess in multimodal generation, which involves the production of information incorporating various data types, including text and images.
さらに、Geminiは、テキストや画像を含む様々なデータタイプを組み込んだ情報を生成するマルチモーダル生成においてもその能力を発揮する。
For instance, one might seek to generate an image based on a textual description or a sketch.
例えば、テキストの説明やスケッチに基づいて画像を生成しようとするかもしれない。
Conversely, one might aim to generate textual content based on an image or a video clip.
逆に、画像やビデオクリップに基づいてテキストコンテンツを生成することもできる。
Gemini effortlessly handles these tasks by amalgamating its skills in textual and visual generation.
Geminiは、テキストとビジュアル生成のスキルを融合させることで、これらのタスクを難なくこなす。
Nevertheless, what truly astounds me about Gemini is its aptitude for multimodal reasoning, enabling it to combine information from diverse data types and tasks to make inferences.
それでも、Geminiが本当に驚異的だと思うのは、多様なデータタイプやタスクから情報を組み合わせて推論することができる多モーダルな思考力です。
Consider this scenario: when presented with a movie clip, Gemini employs multimodal reasoning to answer complex questions such as, What is the main theme of this movie?
次のシナリオを考えてみてください：映画のクリップが提示されたとき、Geminiは多モーダルな思考力を使って、「この映画の主題は何ですか？」といった複雑な質問に答えます。
by synthesizing information from multiple modalities.
複数のモダリティから情報を総合することで。
Consequently, Gemini discerns recurring patterns, comprehends character interactions, and uncovers hidden messages or meanings within a film.
その結果、双子座は繰り返されるパターンを見極め、登場人物のやりとりを理解し、映画の中に隠されたメッセージや意味を解き明かす。
Through this process, Gemini provides a comprehensive understanding of a movie's essence, its principal idea, and its underlying message.
このプロセスを通じて、ジェミニは映画の本質、主要なアイデア、そしてその根底にあるメッセージを包括的に理解する。
This accomplishment leaves me profoundly impressed.
この成果には、私は深く感銘を受けます。
These examples merely scratch the surface of Gemini's potential.
これらの例は、ジェミニの可能性の表面をかすめたに過ぎない。
A wealth of untapped possibilities lies within this extraordinary technology, which cannot be fully explored within the scope of this video.
この非凡な技術の中には、未開拓の可能性が数多く存在しており、この動画の範囲内では完全に探求することはできません。
Nevertheless, I hope you are beginning to grasp the immense power and versatility embodied by Gemini.
とはいえ、ジェミニが具現化した計り知れないパワーと多用途性を理解していただけたと思う。
In light of these advancements, what lies ahead in the realm of AI?
これらの進歩を踏まえて、AIの領域には何が待ち受けているのだろうか？
It appears evident that Google will pose a formidable challenge to GPT-4 and potentially even gpt5 in the years to come by employing the multimodal approach exemplified by Gemini.
グーグルがジェミニに代表されるマルチモーダル・アプローチを採用することで、今後数年のうちにGPT-4、そして潜在的にはgpt5に対して手ごわい挑戦をしてくることは明らかである。
Consequently, we can anticipate a proliferation of applications and services utilizing Gemini's capabilities to deliver enhanced user experiences and innovative solutions.
その結果、ジェミニの機能を活用し、より充実したユーザー体験と革新的なソリューションを提供するアプリケーションやサービスが急増することが予想される。
Personalized assistance that comprehends and responds to users in different modalities may become more commonplace.
異なるモダリティのユーザーを理解し、それに対応するパーソナライズされたアシスタンスが、より一般的になるかもしれない。
Similarly, creative tools that facilitate the generation of fresh content or ideas across diverse modalities could emerge.
同様に、多様なモダリティにまたがる新鮮なコンテンツやアイデアの創出を促進する創造的なツールも登場するかもしれない。
There you have it.
以上が説明です。
I've shared my thoughts on Google's Gemini based on my research and extensive reading.
GoogleのGeminiについて、私のリサーチと広範な読書に基づいて私の考えを述べた。
It is important to note that my intention is not to express undue favoritism towards Google but rather to present an informed perspective.
私の意図は、グーグルに対する不当な好意を表明することではなく、むしろ情報に基づいた視点を提示することであることに留意していただきたい。
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Thank you for watching, and I look forward to seeing you in the next video.
ご視聴いただき、ありがとうございました。次の動画でお会いできることを楽しみにしています。
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