前段時(shí)間Google推出Gemini多模態(tài)大模型，展示了不凡的對(duì)話能力和多模態(tài)能力，其表現(xiàn)究竟如何呢？

本文對(duì)Gemini報(bào)告進(jìn)行分析，總的來說Gemini模型在圖像、音頻、視頻和文本理解方面表現(xiàn)出卓越的能力。其包括 Ultra、Pro 和 Nano 尺寸，能夠適用于從復(fù)雜推理任務(wù)到設(shè)備內(nèi)存受限用例的各種應(yīng)用。

不像OpenAI接入多模態(tài)能力需要利用多個(gè)不同的模型，Google直接在預(yù)訓(xùn)練階段直接接受多模態(tài)的輸入是Gemini的特點(diǎn)之一，它能夠直接處理多模態(tài)的數(shù)據(jù)，并且各項(xiàng)指標(biāo)都還不錯(cuò)。另外可以看出具備圖文理解等能力后，再結(jié)合大模型的對(duì)話能力，能夠帶來更驚艷的效果體驗(yàn)。

一、概述

1Motivation

發(fā)布Google的能與GPT4競(jìng)爭(zhēng)的大模型，同時(shí)兼具多模態(tài)能力，包括文字、圖像、視頻、音頻識(shí)別與理解能力。

2Methods

1 Gemini模型支持4種格式輸入，2種格式輸出

特點(diǎn)：同時(shí)支持text文本，image圖像，video視頻和audio音頻輸入，支持文本和圖片的輸出。可以直接處理音頻文件，不需要將音頻轉(zhuǎn)為文字等。

猜測(cè)的訓(xùn)練方法：

多模態(tài)訓(xùn)練方法：Gemini是幾種模態(tài)一起聯(lián)合從頭訓(xùn)練的，包括文本、圖片、音頻、視頻等。這與目前通常的多模態(tài)做法不太一樣，目前的多模態(tài)模型一般是使用現(xiàn)成的語(yǔ)言大模型或者經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練過的圖片模型（比如CLIP的圖片編碼部分），然后利用多模態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)在此基礎(chǔ)上加上新的網(wǎng)絡(luò)層訓(xùn)練；如果是幾個(gè)模態(tài)從頭開始一起訓(xùn)練，那么按理說應(yīng)該都遵循next token prediction的模式，就應(yīng)該是LVM的那個(gè)路子，其它模態(tài)的數(shù)據(jù)打成token，然后圖片、視頻等平面數(shù)據(jù)先轉(zhuǎn)換成比如16*16=256個(gè)token，然后搞成一維線性輸入，讓模型預(yù)測(cè)next token，這樣就把不同模態(tài)在訓(xùn)練階段統(tǒng)一起來。

解碼結(jié)構(gòu)：Decoder only的模型結(jié)構(gòu)，針對(duì)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化目標(biāo)做了優(yōu)化，優(yōu)化目的是大規(guī)模訓(xùn)練的時(shí)候的訓(xùn)練和推理的穩(wěn)定性，所以大結(jié)構(gòu)應(yīng)該是類似GPT的Decoder-only預(yù)測(cè)next token prediction的模式。目前支持32K上下文。

命令理解方面：和GPT一樣，采用多模態(tài)instruct數(shù)據(jù)進(jìn)行SFT+RM+RLHF三階段，這里的RM部分在訓(xùn)練打分模型的時(shí)候，采用了加權(quán)的多目標(biāo)優(yōu)化，三個(gè)目標(biāo)helpfulness factuality和 safety，猜測(cè)應(yīng)該是對(duì)于某個(gè)prompt，模型生成的結(jié)果，按照三個(gè)指標(biāo)各自給了一個(gè)排序結(jié)果。

模型大小：從硬件描述部分來看，意思是動(dòng)用了前所未有的TPU集群，所以推測(cè)Gemini Ultra的模型規(guī)模應(yīng)該相當(dāng)大，猜測(cè)如果是MOE大概要對(duì)標(biāo)到GPT 4到1.8T的模型容量，如果是Dense模型估計(jì)要大于200B參數(shù)。考慮到引入視頻音頻（當(dāng)然是來自于Youtube了，難道會(huì)來自TikTok么）多模態(tài)數(shù)據(jù)，所以總數(shù)據(jù)量*模型參數(shù)，會(huì)是非常巨大的算力要求，技術(shù)報(bào)告說可以一周或者兩周做一次訓(xùn)練。

訓(xùn)練細(xì)節(jié)：可能分成多個(gè)階段，最后階段提高了領(lǐng)域數(shù)據(jù)的混合配比，猜測(cè)應(yīng)該指的是邏輯和數(shù)學(xué)類的訓(xùn)練數(shù)據(jù)增加了配比，目前貌似很多這么做的，對(duì)于提升模型邏輯能力有直接幫助。

代碼能力：AlphaCode2是在Gemini pro基礎(chǔ)上，使用編程競(jìng)賽的數(shù)據(jù)fine-tune出來的，效果提升很明顯，在編程競(jìng)賽上排名超過85%的人類選手，之前的AlphaCode1超過50%的人類選手；

2 Gemini模型有多個(gè)版本，最小有1.8B

特點(diǎn)：其中Nano首先從大模型蒸餾，然后4bit量化。Gemini Nano包含兩個(gè)版本：1.8B面向低端手機(jī)，3.25B面向高端手機(jī)。

3 Conclusion

1 文本理解：Ultra性能超過了GPT4

Ultra比gpt4效果好，pro比gpt3.5效果好，MMNLU第一次超過人類專家水平。

Gemini Ultra 在六個(gè)不同數(shù)據(jù)集上都是最佳。Gemini Pro是Gemini系列中的第二大模型，效率更高的同時(shí)也頗具競(jìng)爭(zhēng)力。

2 圖像理解：zero-shot效果超過很多微調(diào)后的模型

3 視頻理解：超過之前的few-shot SoTA模型

也是取得了SoTA，特別是英語(yǔ)視頻字幕數(shù)據(jù)集（VATEXT、YouCook2）上提升比較大，其他感覺提升沒那么大。相關(guān)評(píng)估指標(biāo)如下：視頻字幕 -> CIDER，NextQA -> WUPS，Perception Test -> top-1 accuracy，ActivityNet-QA -> ActivityNet-QA。

4 不同版Genmini模型的性能

“事實(shí)性” ：涵蓋開放/閉卷檢索和問題回答任務(wù)；

“長(zhǎng)文本” ：涵蓋長(zhǎng)篇摘要、檢索和問題回答任務(wù)；

“數(shù)學(xué)/科學(xué)” ：包括數(shù)學(xué)問題解決、定理證明和科學(xué)考試等任務(wù)；

“推理” ：需要算術(shù)、科學(xué)和常識(shí)推理的任務(wù)；

“多語(yǔ)言” ：用于多語(yǔ)言翻譯、摘要和推理的任務(wù)。

Nano2模型很多超過了Pro版本的50%，部分達(dá)到90的水平，效果還不錯(cuò)。

5 多語(yǔ)種翻譯：性能超過GPT4

翻譯能力也是比GPT-4好，WMT23指標(biāo)中4個(gè)有3個(gè)超過GPT4的表現(xiàn)。

6 圖像理解數(shù)據(jù)集：MMMU數(shù)據(jù)集表現(xiàn)

MMMU（Yue et al., 2023）：是最近發(fā)布的評(píng)估基準(zhǔn)，由6個(gè)學(xué)科的圖像問題組成，每個(gè)學(xué)科內(nèi)有多個(gè)主題，需要大學(xué)水平的知識(shí)來解決這些問題。

Gemini Ultra將最先進(jìn)的結(jié)果提高了 5 個(gè)百分點(diǎn)以上，6個(gè)學(xué)科中有5個(gè)學(xué)科中超越了之前的最佳成績(jī)，展示了其多模態(tài)推理能力。

二、詳細(xì)內(nèi)容

1 多模態(tài)推理能力：識(shí)別手寫答案，對(duì)物理問題進(jìn)行解答

特點(diǎn)：識(shí)別書寫結(jié)果，這個(gè)和OpenAI之前演示的根據(jù)草圖寫前端代碼是一樣的，不過識(shí)別的準(zhǔn)確率是存疑的。

2 多模態(tài)推理能力：重新組織子圖順序

Gemini的多模態(tài)推理能力可生成用于重新排列子圖的matplotlib代碼。

Prompt：識(shí)別當(dāng)前子圖的結(jié)果，重新組織子圖的順序并解釋。

解決此任務(wù)需要模型具備以下能力：

(1) 識(shí)別圖中描繪的函數(shù)；

(2) 逆向圖形來推斷生成子圖的代碼；

(3) 按照指令將子圖放置在所需的位置；

(4) 抽象推理，推斷指數(shù)圖必須留在原來的位置，因?yàn)檎覉D必須為 3 維圖移動(dòng)。

3 圖像生成能力：多模態(tài)理解+圖像生成

要具備上面的功能需要以下能力：

（1）識(shí)別圖像中的顏色。這個(gè)難度不大。

（2）生成文字+圖片結(jié)果。這個(gè)難度好像也沒有那么大，可能有two-stage的實(shí)現(xiàn)方法或者end-to-end的實(shí)現(xiàn)方法。不太確定google用的哪種方法。

4 語(yǔ)音理解能力：具備語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音翻譯能力

對(duì)比的是OpenAI的Whisper，看著Gemini就是把多個(gè)SoTA模型包裝起來了。

5 多模態(tài)理解：支持圖片+音頻輸入

這個(gè)gptv+加個(gè)語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字的模型可以做，這里的特點(diǎn)可能是直接用一個(gè)模型就可以解決？

三、多模態(tài)能力展示

1 幾何推理能力：求平行四邊形的高

2 視覺多模態(tài)推理能力：根據(jù)圖片確定地點(diǎn)

3 多語(yǔ)言常識(shí)推理：識(shí)別中文關(guān)系圖

4 視頻理解能力：分析視頻中的人如何提升足球技術(shù)

四、總結(jié)

直接支持多模態(tài)的能力是Gemini的特點(diǎn)，Google從預(yù)訓(xùn)練階段就統(tǒng)一了多模態(tài)大模型的訓(xùn)練，該策略也可能是后續(xù)大模型的發(fā)展趨勢(shì)，但是其具體實(shí)現(xiàn)方法、帶來的增益、以及cost還未知。OpenAI多模態(tài)的能力是引入（支持語(yǔ)音）其他模型或者通過插件（支持圖像）來實(shí)現(xiàn)。

Gemini的多模態(tài)能力比GPT4-V要強(qiáng)，科學(xué)推理能力可能稍微弱于GPT4。

圖文理解+視頻理解等多模態(tài)能力與最新的大模型強(qiáng)強(qiáng)組合確實(shí)能帶來驚艷的效果，但是其穩(wěn)定性，是否真實(shí)能落地還有待進(jìn)一步觀察。例如結(jié)合圖像信息求平行四邊行的高，在教育領(lǐng)域相對(duì)于純文本可能會(huì)更有價(jià)值，但是OCR等技術(shù)還面臨魯棒性偏差的問題，Google的模型段時(shí)間應(yīng)該還是沒辦法解決這些問題。

審核編輯：劉清