次世代言語モデルとなる可能性のあるGoogle Gemini

AI競争がかつてないほど激化する中、Googleは最近、LLM AIファミリーの拡大を続けています。現在、Google ファミリーには Palm、Bard、Gemini、Gemma の AI モデルがあり、検索、広告、Bard など、さまざまな Google 製品で動作するように設計されています。

この記事では、Google Gemini ファミリーの LLM AI モデルを詳しく説明し、それぞれの長所と短所を紹介します。これにより、ビジネスニーズに合わせてモデルを選択して導入する際に役立ちます。

目次: Google Gemini

• Gemini AI とは何か、そして何ができるのか
• Google Gemini Pro
• Google Gemini Ultra
• Google Gemini Nano
• Google Gemma
• Gemini AI の価格
• まとめ

Gemini AI とは何か、そして何ができるのか

Google Gemini は次世代の生成 AI モデルファミリーです。このモデルファミリー全体は、Google の AI 研究機関である DeepMind と Google Research によって開発されています。 3つのオプションがあります。

• Gemini Ultra：Geminiのフラッグシップモデル。
• Gemini Pro：Geminiモデルのライト版。
• Gemini Nano：より小型の言語モデル。

すべてのGeminiモデルはマルチモーダルになるようにトレーニングされています。つまり、テキストや単語だけでなく、それ以上のものを処理・使用できます。様々な音声、画像、動画、膨大なコードベース、そして様々な言語のテキストで事前トレーニングと微調整が行われています。

ただし、テキストデータのみでトレーニングされたGoogle独自のLaMDAなどのモデルとは異なります。 LaMDA はテキスト以外のものを理解したり生成したりすることはできませんが、Gemini ファミリーのモデルなら可能です。

Gemini Pro

Gemini Pro は、Google AI 機能の重要なバージョンであり、スケーラビリティとパフォーマンスのバランスが取れています。Ultra バージョンと Nano バージョンを含む Google Gemini AI ファミリーの一部です。Gemini Pro は様々なタスクに使用できるように設計されており、開発者や企業が開発に利用できます。

Gemini Pro はマルチモーダルモデルでもあり、テキスト、画像、音声、動画、コードを理解し、処理することができます。より高度な推論、計画、理解のために微調整されており、幅広いアプリケーションに対応する多用途で強力なツールとなっています。

さらに、開発者や企業はGoogle AI StudioとVertex AIを通じてGemini Proにアクセスできます。また、Gemini API経由でも利用可能で、開発者はローコード環境でGeminiを活用した検索エージェントや会話エージェントを構築できます。Gemini Proは、Google CloudのエンドツーエンドAIプラットフォームであるVertex AIでも利用可能で、開発者は数時間から数日で本番環境レベルのAIエージェントを作成できます。

Gemini Proは、研究ベンチマークにおいて優れたパフォーマンスを示し、同規模の他のモデルを凌駕しています。テキスト用の32KBのコンテキストウィンドウを搭載しており、将来のバージョンではさらに大きなコンテキストウィンドウを搭載し、機能がさらに強化される予定です。

Gemini Ultra

Gemini Ultraは、Googleの大規模言語モデルファミリーの中で最も強力で高度なバージョンです。非常に複雑なタスクに最適化されており、テキスト、画像、動画、音声、コード全体をシームレスに推論できます。Gemini Ultraは、Gemini ProやGemini Nanoと同じコードで構築されていますが、異なるユースケース向けに設計されています。Gemini Ultraは最大規模のモデルであり、最も複雑なタスクに最適化されています。

Gemini Ultraは、最も複雑なタスク向けに設計された最大規模のモデルです。 MMLU、Big-Bench Hard、HumanEvalなどのLLMベンチマークではGPT-4を上回り、MMMU、VQAv2、MathVistaなどのマルチモーダルベンチマークではGPT-4Vを上回りました。

以下のGoogle Gemini UltraとGPT4の比較表からもわかるように、Google Gemini Ultraは独自の製品価値提案を持ち、多くのパフォーマンスにおいて際立っています。これは多くの実用例からも実証されています。

Gemini Nano

Gemini Nano は、使いやすさと迅速なモデル開発のために設計された、小型でアジャイルな言語モデルです。シンプルなユーザーインターフェースと自動化されたワークフローを備えており、技術に詳しくないユーザーでも簡単に使用できます。

Gemini Nano はスピードと柔軟性を重視しており、ユーザーがモデルを迅速に反復処理し、さまざまなデータシナリオを探索できるようにします。ただし、非常に複雑なデータや高度なモデリング要件を扱う場合には、限界がある可能性があります。

Gemini Nanoは、ラピッドプロトタイピング、探索的分析、そしてシンプルさと効率性が最優先されるユースケースに最適です。例えば、GoogleはGoogle Pixel 8にGemini Nanoが搭載され、機能性能が向上すると発表しました。

Google Gemma

Google Gemini LLMファミリーの他の3つのモデルとは異なり、Google Gemmaは軽量なオープンソース言語モデルの分野において魅力的なソリューションを提供します。

Gemma モデルは、他の最先端モデルと比較して小型でリソース効率が高く設計されているため、モバイルデバイスやエッジコンピューティング環境など、さまざまなプラットフォームへの導入に適しています。

Gemma は、TensorFlow、PyTorch、JAX、Hugging Face Transformers といった一般的なフレームワークをサポートすることで柔軟性を提供し、開発者は好みのツールを活用できます。Google は、Gemma の開発において責任ある AI の原則を重視しています。自動フィルタリングや人間によるフィードバック強化学習（RLHF）などの手法は、バイアスを軽減し、責任あるモデル動作を促進することを目的としています。

Gemma の限界は、現在のところテキストからテキストへの生成タスクに焦点が当てられていることです。感情分析や質問応答といった他のNLP機能との統合には、さらなる検討が必要になる可能性があります。

Gemini AIの価格

OpenAIやChatGPT4の価格モデルと同様に、Google Geminiにも3つの主要な価格プランがあります。1つはGoogle Gemini Ultraで、月額制のサブスクリプションプランです。Gemini Ultraの価格は月額20ドルです。2つ目は、開発者や企業向けのGoogle Gemini Pro APIを利用した従量課金制モデルです。詳細は画像をご覧ください。

最後に、Google Gemini は Gemini API と Gemini AI Studio の両方で無料版を提供しており、ユーザーや開発者は誰でも自由に試すことができます。

まとめ

すべてのモデルにはそれぞれ長所と短所があり、実際のニーズ、目的、ビジネス目標によって大きく異なります。今後の新機能については、さらに多くの機能が追加され、AI 開発の急速な発展と AI をめぐる熾烈な競争の恩恵を受けることができると考えています。