هل سمعت عن Google Gemini ؟
أداة جديدة أحدثت ثورة في المشهد التكنولوجي، وضجة في مجال علوم البيانات !!!
في هذه المقالة سنقدم تحليل متعمق لبرنامج Google Gemini وميزاته واستخدامه وتكامله مع الذكاء الاصطناعي (AI)
تابع معنا..
استخدام Google Gemini AI وأهم الميزات لك ولفريقك
ما هو Google Gemini AI ؟
يعد استخدام Google Gemini AI أداة قوية تعمل على تبسيط تحليل البيانات وتصورها.
فمنذ إنشائه، شهد Google Gemini تطوراً كبيراً، ليصبح أداة لا غنى عنها في مجال علم البيانات.
وهو يلعب دوراً محورياً في تحليل البيانات، حيث يساعد علماء البيانات على استخلاص رؤى ذات معنى من مجموعات البيانات المعقدة.
كما يعد Google Gemini عبارة عن عائلة من نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل OpenAI’s GPT.
والفرق الرئيسي أن Gemini يمكنه فهم وإنشاء النص مثل دورات LLM الأخرى، كما يمكنه أيضاً فهم أنواع أخرى من المعلومات وتشغيلها ودمجها مثل الصور والصوت ومقاطع الفيديو والتعليمات البرمجية.
على سبيل المثال، يمكنك توجيه سؤال مثل “ما الذي يحدث في هذه الصورة؟” وإرفاق صورة، وسوف تصف الصورة وتستجيب للمطالبات الإضافية التي تطلب معلومات أكثر تعقيداً.
ونظراً لأننا دخلنا الآن عصر المنافسة المؤسسية في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن معظم الشركات تلتزم الصمت بشأن تفاصيل كيفية عمل نماذجها واختلافها.
ومع ذلك، أكدت جوجل أن نماذج استخدام Google Gemini AI, تستخدم بنية المحولات وتعتمد على استراتيجيات مثل التدريب المسبق والضبط الدقيق، مثلما تفعل برامج ماجستير إدارة الأعمال الأخرى مثل GPT-4.
والفرق الرئيسي بينها وبين LLM النموذجي هو أنه يتم تدريبها أيضاً على الصور والصوت ومقاطع الفيديو في نفس الوقت الذي يتم فيه تدريبها على النص؛ فهي ليست نتيجة لنموذج منفصل تم تثبيته في النهاية.
ومن الناحية النظرية، ينبغي أن يعني هذا أنه يفهم الأشياء بطريقة أكثر سهولة.
خذ عبارة مثل “أعمال القرد”: إذا تم تدريب الذكاء الاصطناعي فقط على الصور الموسومة بـ “قرد” و”عمل”، فمن المرجح أن يفكر فقط في القرود التي ترتدي البدلات عندما يُطلب منه رسم شيء متعلق بها.
من ناحية أخرى، إذا تم تدريب الذكاء الاصطناعي لفهم الصور والذكاء الاصطناعي لفهم اللغة في نفس الوقت، فيجب أن يكون لدى النموذج بأكمله فهم أعمق للدلالات المؤذية والمخادعة لهذه العبارة. لا بأس أن ترتدي القرود بدلات، ولكن من الأفضل أن ترمي البراز.
في حين أن كل هذا يجعل استخدام Google Gemini AI أكثر إثارة للاهتمام، إلا أنه لا يجعله فريداً تماماً .
استخدام Google Gemini AI بثلاثة أحجام
تم تصميم Gemini للعمل على أي جهاز تقريباً.
وتدعي جوجل أن إصداراتها الثلاثة – Gemini Ultra، وGemini Pro، وGemini Nano – قادرة على العمل بكفاءة في كل شيء بدءاً من مراكز البيانات وحتى الهواتف الذكية.
- Gemini Ultra هو أكبر نموذج مصمم للمهام الأكثر تعقيداً. في معايير LLM مثل MMLU، وBig-Bench Hard، وHumanEval، تفوقت على GPT-4، وفي معايير الوسائط المتعددة مثل MMMU، وVQAv2، وMathVista، وتفوقت على GPT-4V. ولا يزال قيد الاختبار ومن المقرر إصداره العام المقبل.
- يوفر Gemini Pro التوازن بين قابلية التوسع والأداء. ولقد تم تصميمه ليتم استخدامه لمجموعة متنوعة من المهام المختلفة. وفي الوقت الحالي، يستخدم Google Bard نسخة مدربة خصيصاً للتعامل مع الاستعلامات الأكثر تعقيداً. في اختبار مستقل، وجد أن Gemini Pro يحقق “دقة قريبة ولكنها أقل قليلاً من طراز GPT 3.5 Turbo المقابل”.
- تم تصميم Gemini Nano للعمل محلياً على الهواتف الذكية والأجهزة المحمولة الأخرى. ومن الناحية النظرية، سيسمح هذا لهاتفك الذكي بالاستجابة للمطالبات البسيطة والقيام بأشياء مثل تلخيص النص بشكل أسرع بكثير مما لو كان عليه الاتصال بخادم خارجي. في الوقت الحالي، يتوفر Gemini Nano فقط على Google Pixel 8 Pro ويدعم ميزات مثل الردود الذكية في Gboard.
يختلف كل نموذج من نماذج Gemini في عدد المعلمات التي يمتلكها، ونتيجة لذلك، في مدى جودته في الاستجابة للاستعلامات الأكثر تعقيداً وكذلك في مقدار قوة المعالجة التي يحتاجها للتشغيل.
ولسوء الحظ، غالباً ما تظل الأرقام مثل عدد المعلمات التي يمتلكها أي نموذج معين سرية، ما لم يكن هناك سبب يدعو الشركة إلى التباهي.
وتدعي جوجل أن أصغر نموذج، نانو، لديه نسختين: واحدة تحتوي على 1.8 مليار معلمة والأخرى تحتوي على 3.25 مليار معلمة.
في حين أن جوجل لا تكشف عن عدد المعلمات التي تحتوي عليها النماذج الأكبر، فإن GPT-3 يحتوي على 175 مليار معلمة، في حين أن عائلة Meta’s Llama 2 لديها نماذج تحتوي على ما يصل إلى 65 مليار معلمة.
ومن المفترض أن يكون لنموذجي Gemini الأكبر حجماً عدد المعلمات في نفس النوع من النطاق.
مميزات Google Gemini AI
يعد استخدام Google Gemini AI نموذجاً قوياً ومتعدد الاستخدامات للذكاء الاصطناعي مع مجموعة رائعة من الميزات. فيما يلي بعض النقاط البارزة:
تعدد الوسائط
على عكس معظم نماذج اللغات، لا يقتصر استخدام Google Gemini AI على النص فقط.
يمكنه فهم ومعالجة المعلومات من خلال طرق مختلفة، بما في ذلك:
- النص: قراءة النص واستيعابه عبر تنسيقات مختلفة مثل الكتب والمقالات والتعليمات البرمجية وسجلات الدردشة.
- الصور: تحليل وتفسير المحتوى المرئي وفهم الأشياء والمشاهد والعلاقات داخل الصور.
- الصوت: التعرف على اللغة المنطوقة وترجمتها بأكثر من 100 لغة، ونسخ التسجيلات الصوتية، وفهم مشاعر ونبرة الكلام.
- الفيديو: معالجة مقاطع الفيديو وفهمها، والإجابة على الأسئلة المتعلقة بالمحتوى، وإنشاء الأوصاف، وحتى تلخيص النقاط الرئيسية.
- الكود: قراءة وفهم وشرح وحتى إنشاء التعليمات البرمجية بلغات البرمجة المختلفة مثل Python وJava وC++.
الاستدلال والتفسير
يتجاوز استخدام Gemini Google AI مجرد محاكاة المعلومات.
حيث يمكنه فهم المفاهيم المعقدة، والتفكير من خلال المشكلات، وشرح أسبابه بطريقة واضحة وغنية بالمعلومات. وهذا يجعلها مفيدة بشكل خاص لمهام مثل:
- الإجابة على الأسئلة المعقدة: بما يتجاوز استرجاع الحقائق، يستطيع Gemini تحليل المعلومات من خلال طرق مختلفة وتقديم إجابات مدروسة على الأسئلة الصعبة، وحتى شرح أسبابها من أجل الوضوح.
- تصحيح الأخطاء وفهم التعليمات البرمجية: لا يستطيع Gemini إنشاء التعليمات البرمجية فحسب، بل يمكنه أيضاً تحليل التعليمات البرمجية الموجودة وتحديد الأخطاء وشرح معناها. يمكن أن يكون هذا لا يقدر بثمن بالنسبة للمبرمجين والمطورين.
- شرح المفاهيم العلمية: يستطيع Gemini تحليل المفاهيم العلمية المعقدة إلى لغة أسهل للفهم، مما يجعله أداة قيمة للتعليم والبحث.
استرجاع المعلومات المتقدمة
- فهم السياق: يتفوق Gemini في فهم سياق الاستعلام، ويتجاوز الكلمات الرئيسية للعثور على المعلومات ذات الصلة حتى لو تمت صياغتها بشكل مختلف. وهذا يجعلها مثالية لمهام البحث المعقدة أو العثور على إجابات محددة ضمن مجموعات بيانات كبيرة.
- التحقق من الحقائق والاستدلال: يستطيع Gemini تحليل المعلومات من مصادر مختلفة، وتحديد المعلومات المتضاربة ومقارنتها، وتحديد الإجابة الأكثر موثوقية. ويساعد ذلك في مكافحة المعلومات الخاطئة ويزود المستخدمين بمعلومات جديرة بالثقة.
- البحث المخصص: يمكن لـ Gemini تخصيص نتائج البحث بناءً على تفاعلاتك وتفضيلاتك السابقة، مما يؤدي إلى اكتشاف معلومات أكثر صلة وكفاءة.
القدرات الإبداعية والتعبيرية
- الفن والموسيقى التوليدية: يستطيع Gemini إنشاء قطع فنية وموسيقى بصرية فريدة وممتعة من الناحية الجمالية بناءً على الأوصاف النصية أو المطالبات. وهذا يفتح إمكانيات مثيرة للتعبير الفني والتعاون بين البشر والذكاء الاصطناعي.
- رواية القصص متعددة الوسائط: يمكن لـ Gemini إنشاء روايات جذابة تجمع بين النص والصور والصوت وحتى الفيديو. وهذا يسمح بتجارب رواية القصص التفاعلية والغامرة التي تلبي مختلف الحواس وأنماط التعلم.
- ترجمة اللغة وتكييفها: يمكن لـ Gemini ترجمة اللغات مع الحفاظ على الفروق الدقيقة في النص الأصلي وهدفه. كما يمكنه أيضاً تكييف أسلوب لغته ليتناسب مع الجمهور المستهدف، مما يجعله مناسباً لاحتياجات الاتصال المتنوعة.
البراعة التقنية
- كفاءة الموارد: تم تصميم Gemini ليكون فعالاً من حيث الموارد الحسابية، مما يجعله قابلاً للنشر على نطاق أوسع من الأجهزة والمنصات. وهذا يفتح إمكانية التكامل في مختلف التطبيقات والخدمات.
- التعلم والتكيف المستمر: يتعلم Gemini باستمرار من البيانات والتجارب الجديدة، مما يسمح له بتحسين أدائه وقدراته مع مرور الوقت. وهذا يضمن أهميتها وفعاليتها في المشهد الرقمي المتطور.
- الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير: يستطيع Gemini شرح عملية التفكير واتخاذ القرار، وهو أمر بالغ الأهمية لبناء الثقة والتفاهم في أنظمة الذكاء الاصطناعي. تسمح هذه الشفافية للمستخدمين بفهم أفضل لكيفية عمل استخدام Gemini Google AI وكيفية وصوله إلى مخرجاته.
جيل متعدد الوسائط
يمكن لـ Gemini الجمع بين المعلومات من طرق مختلفة لإنشاء مخرجات إبداعية متنوعة، مثل:
- كتابة القصص أو القصائد: الجمع بين المطالبات المرئية والمطالبات النصية لإنشاء روايات فريدة وجذابة.
- إنشاء تسميات توضيحية للفيديو: إنشاء تسميات توضيحية لمقاطع الفيديو تلقائياً تعكس المحتوى المرئي والصوتي بدقة.
- إنشاء العروض التقديمية: استخدام النصوص والصور والصوت لإنشاء عروض شرائح أو عروض تقديمية تشرح موضوعات معقدة بطريقة مقنعة.
قدرات الترميز المتقدمة
يتفوق استخدام Gemini Google AI في العديد من مهام البرمجة، بما في ذلك:
- ترجمة التعليمات البرمجية بين اللغات: تحويل التعليمات البرمجية المكتوبة بلغة إلى أخرى بسهولة.
- إنشاء حلول ترميز مختلفة لنفس المشكلة: توفير بدائل متنوعة للمطورين للاختيار من بينها.
- إكمال أو إصلاح التعليمات البرمجية غير المكتملة: مساعدة المطورين على ملء الأجزاء المفقودة من التعليمات البرمجية أو تصحيح الأخطاء الموجودة.
هذه مجرد بعض الميزات الإضافية التي تعرض الإمكانات الهائلة التي يتمتع بها Google Gemini.
إنه نموذج ذكاء اصطناعي معقد ومتعدد الأوجه يتمتع بقدرات تتجاوز بكثير ما ذكرناه هنا.
ومع تقدم البحث والتطوير، يمكننا أن نتوقع ظهور المزيد من الميزات والتطبيقات الرائدة من هذا النموذج اللغوي القوي.
كيفية استخدام Gemini ؟
هل تمتلك حساب جوجل بالفعل؟ يعد استخدام Gemini داخل Bard أمراً مباشراً مثل الوصول إلى موقع الويب في متصفحك وتسجيل الدخول.
من المهم ملاحظة أن Google تتطلب حساباً للوصول إلى Bard، وقد يحتاج المستخدمون الذين لديهم حسابات Google Workspace إلى التبديل إلى حساب بريدهم الإلكتروني الشخصي لاستكشاف Gemini .
ومن المهم أن نعترف، في هذه المرحلة، أن كل هذا هو في الأساس مرحلة تجريبية، وقد تكون هناك بعض الأخطاء البرمجية في استجابات برنامج الدردشة الآلية.
كما تكمن قوة Bard الحالية في تكامله مع خدمات Google المختلفة، بشرط أن يعمل بشكل صحيح.
,من خلال وضع علامة @Gmail في المطالبة، على سبيل المثال، يمكنك مطالبة برنامج الدردشة الآلي بتلخيص رسائلك اليومية، أو وضع علامة @YouTube للتعمق في المواضيع التي تتضمن مقاطع فيديو.
وعلى الرغم من أن اختباراتنا السابقة لبرنامج Bard chatbot أشارت إلى إمكانية إجراء عمليات التكامل هذه، إلا أنه لا تزال هناك بعض المشكلات التي يتعين حلها.
الآن، دعنا نستكشف كيف يختلف Gemini Ultra المتوقع عن طراز Gemini Pro المتوفر حالياً.
وفقاً لشركة Google، يعتبر Ultra “الوضع الأكثر قدرة” وهو مصمم للتعامل مع المهام المعقدة التي تشمل النصوص والصور والصوت والفيديو والتعليمات البرمجية.
ويُطلق على التكرار الأصغر لنموذج الذكاء الاصطناعي، المصمم للعمل كجزء من ميزات الهاتف الذكي، اسم Gemini Nano ويمكن الوصول إليه حالياً في Pixel 8 Pro للرد على رسائل WhatsApp.
وأثناء تجربتك مع Gemini Pro في Bard، من الضروري أن تضع في اعتبارك الخصائص المشتركة لروبوتات الدردشة، بما في ذلك ميلها إلى تقديم معلومات غير دقيقة.
وإذا لم تكن متأكداً من أين تبدأ بمطالباتك، فإن دليلنا لصياغة مطالبات أفضل لـ Bard من Google يمكن أن يقدم رؤى قيمة.
Gemini والذكاء الاصطناعي
إحدى الميزات البارزة في Google Gemini هي تكامله مع الذكاء الاصطناعي.
حيث يعمل هذا التكامل على تحسين وظائف Google Gemini، مما يمكنه من أداء مهام تحليل البيانات المعقدة بسهولة.
ومع استمرار الذكاء الاصطناعي في التقدم، يبدو مستقبل Google Gemini واعداً، مع إمكانية توفير إمكانات أكثر تطوراً لتحليل البيانات.
ما هي القيود الرئيسية ل Google Gemini ؟
Google Gemini، على الرغم من كونه قوياً ومثيراً للإعجاب، إلا أنه لا يخلو من القيود. فيما يلي بعض القيود الرئيسية التي يجب أن تكون على دراية بها:
إمكانية الوصول :
- توفر محدود: حالياً، يقتصر الوصول الكامل إلى Gemini على المطورين وعملاء المؤسسات على منصات Google Cloud مثل Vertex AI وGenerative AI Studio. وهذا يخلق حاجزاً أمام عامة الناس الذين قد يرغبون في تجربة قدراته.
- المعرفة التقنية المطلوبة: حتى بالنسبة للمطورين، يتطلب استخدام Gemini خبرة في مفاهيم البرمجة والذكاء الاصطناعي. كما يمكن أن تكون الواجهات وواجهات برمجة التطبيقات المعقدة مخيفة لأولئك الذين ليس لديهم معرفة تقنية كبيرة.
القيود الفنية:
- التحيز والعدالة: مثل أي نموذج للذكاء الاصطناعي، يمكن أن يرث Gemini التحيزات من البيانات التي تم تدريبه عليها. ومن الضروري معالجة هذه التحيزات لضمان الاستخدام العادل والأخلاقي لمخرجاتها.
- قابلية الشرح والشفافية: على الرغم من أن Gemini يقدم إمكانيات الشرح، إلا أنها قد لا تكون مثالية أو يمكن تفسيرها بسهولة من قبل الجميع. قد لا يزال السبب وراء مخرجاته غامضاً بالنسبة لبعض المستخدمين.
- متطلبات البيانات والتكلفة الحسابية: يتطلب تشغيل النماذج المتقدمة مثل Gemini موارد حسابية كبيرة وإمكانية الوصول إلى مجموعات البيانات الكبيرة. وهذا يمكن أن يحد من قابلية التوسع وإمكانية الوصول للاستخدام على نطاق أوسع.
القيود المفاهيمية:
- الفطرة السليمة والمعرفة العالمية: في حين أن Gemini يمكن أن يتفوق في معالجة المعلومات والتفكير، إلا أنه لا يزال يفتقر إلى الحس السليم والخبرة في العالم الحقيقي. حيث يمكن أن يؤدي هذا إلى تفسيرات خاطئة أو قيود في المهام التي تتطلب مثل هذه المعرفة.
- الإبداع والأصالة: على الرغم من قدرته على توليد مخرجات إبداعية، إلا أن إبداعات Gemini تعتمد بشكل أساسي على بيانات التدريب الخاصة به. وقد يواجه صعوبة في التعامل مع مفاهيم أو أفكار أصلية تماماً لم تتم مواجهتها من قبل.
- الاعتبارات الأخلاقية: تثير القدرات القوية التي يتمتع بها Gemini مخاوف أخلاقية فيما يتعلق بسوء الاستخدام أو التلاعب المحتمل. وتعد المبادئ التوجيهية والضمانات ضرورية لضمان التطوير والنشر المسؤول لنماذج الذكاء الاصطناعي هذه.
من المهم أن تتذكر أن Google Gemini لا يزال قيد التطوير، ويعمل الباحثون باستمرار على معالجة هذه القيود وتحسين قدراته.
ومع ذلك، من المهم أن تكون على دراية بهذه القيود عند النظر في تطبيقاتها المحتملة وضمان الاستخدام المسؤول في المستقبل.
في الختام
في الختام، يعد استخدام Google Gemini AIأداة قوية أحدثت ثورة في مجال علم البيانات.
وإن ميزاته الفريدة وسهولة استخدامه وتكامله مع الذكاء الاصطناعي تجعله أداة ضرورية لعلماء البيانات.
وبينما نتطلع إلى المستقبل، لا يمكن المبالغة في أهمية Google Gemini في مجال علوم البيانات والذكاء الاصطناعي.
لذلك، يوصى بشدة لأي شخص مهتم بعلم البيانات باستكشاف استخدام Google Gemini AI واستخدامه.
المصادر :
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/what-is-google-gemini-features-usage-and-limitations/
[…] اقرأ أيضاً : استخدام Google Gemini AI وأهم الميزات لك ولفريقك […]