התחרות שמתעצמת בין ענקיות הטכנולוגיה בתחום הבינה מלאכותית
Google, הידועה במיומנותה במנועי חיפוש ויישומים מבוססי AI, חקרה את התחום הזה עם Google Gemini, עם מטרה ליצור מודל מגוון ועוצמתי שיכול לטפל במגוון משימות מורכבות. מצד שני, OpenAI הופכת לזוהרת עם סדרת GPT (Generative Pre-trained Transformer), ובפרט GPT-4, ששינתה את הפרדיגמה של AI שלאחרונה משתמשת בה במערכות שיחה מתקדמות וגמישות. כמו כן, Meta Llama, שחלק ממשפחת Meta (שהייתה Facebook), משקיעה בשוק מודלי השפה, תוך שהיא מחפשת לחדש ולקדם טכנולוגיות שפה בתוך המערכת שלה.
כאשר הענקים הטכנולוגיים האלו ממשיכים להשקיע משאבים, כישורים וחדשנות במודלים השפה, התחרות מתעצמת ומבטיחה חדירה לעולם חדש של יכולות מהפכניות שתמשך לשנות את הדרך שבה אנו מתקשרים עם טכנולוגיה, מבצעים משימות באוטומציה, ומבינים שפה טבעית. תחרות זו בין Google, OpenAI ו-Meta Llama לא רק מעודדת חדשנות, אלא גם מנהיגה את התפתחות מהירה של מודלי השפה, ומביאה אותנו קרוב יותר ליכולות AI מתקדמות ודומות ליכולות אנושיות.
Google Gemini
לאחרונה, Google הציגה את Gemini, המודל החדש שלה שגרר תשומת לב רבה בתעשייה. הנה כמה תכונות מרכזיות של Google Gemini:
Google Gemini הוא מודל ייחודי של בינה מלאכותית שפותח על ידי Google, המציג יכולת להבין לא רק טקסט, אלא גם לפרש תמונות, וידאו וקלטות שמע. כמודל מולטימודלי, Gemini מציין את היכולת לבצע משימות מורכבות בתחומים כמו מתמטיקה, פיזיקה ותחומים נוספים. כמו כן, הוא מציג יכולת להבין וליצור קוד באיכות גבוהה בשפות תכנות שונות.
כיום, ניתן לגשת ל-Gemini דרך שילובים עם Google Bard וגוגל Pixel 8. בעתיד, צפוי שיתממש בצורה חלקה בשירותים נוספים של Google.
- יכולות מולטימודליות: Gemini הוא מודל מולטימודלי, שיכול לעבד טקסט, תמונה, כניסות וידאו ואודיו. המשמעות היא שיש לו את היכולת להבין וליצור תוכן על פני אופנים שונים. לדוגמה, מזל תאומים יכול לנתח תמונה וליצור תיאור טקסטואלי של התוכן שלה, או שהוא יכול לקחת הנחית טקסט וליצור תמונה על סמך התיאור הנתון.
- הבנת שפה מתקדמת: הוא יכול להבין משפטים מורכבים, להבין הקשר וליצור תגובות קוהרנטיות ורלוונטיות מבחינה הקשרית.
- יצירת קוד באיכות גבוהה: Gemini מצטיינת ביצירת קוד איכותי בשפות תכנות שונות. הוא יכול להבין קטעי קוד, לספק הצעות ותיקונים, ואפילו לייצר פתרונות קוד מלאים על סמך דרישות נתונות.
- ריבוי תחומים: יכולה להתמודד עם מתמטיקה, פיזיקה, ביולוגיה ועוד. כיסוי תחום רחב זה מאפשר לה להתמודד עם משימות מורכבות ולספק מידע מדויק ורלוונטי על פני תחומי ידע שונים.
- שילוב עם Google Bard ו-Google Pixel 8: נכון לעכשיו, ניתן לגשת לג’מיני באמצעות אינטגרציות עם Google Bard, פלטפורמת בינה מלאכותית לשיחות, ו-Google Pixel 8, סמארטפון הדגל האחרון של גוגל. אינטגרציה זו מאפשרת למשתמשים ליצור אינטראקציה עם תאומים באמצעות פקודות קוליות וקלט טקסט, מה שהופך אותו לנגיש בקלות וידידותי למשתמש.
OpenAI GPT-4
ה-GPT-4 של OpenAI הוא מודל שפה מוביל נוסף שזכה לתשומת לב משמעותית בקהילת הבינה המלאכותית. להלן כמה תכונות מפתח של GPT-4:
- יכולות שיחה משופרות: GPT-4 נועד להצטיין במשימות שיחה. הוא הוכשר על מערכי נתונים של דיאלוגים בקנה מידה גדול, המאפשר לו להבין וליצור תגובות טבעיות ורלוונטיות מבחינה הקשרית בשיחות. זה יכול לקיים שיחות קוהרנטיות ומרתקות במגוון רחב של נושאים.
- הבנה הקשרית: GPT-4 משלב מידע הקשרי כדי לספק תגובות מדויקות יותר ומודעות להקשר. הוא יכול להבין את הניואנסים של שיחה ולשמור על קוהרנטיות לאורך כל האינטראקציה.
- בסיס ידע משופר: ל-GPT-4 יש גישה לכמות עצומה של מידע, המאפשרת לו לספק תשובות מפורטות ומדויקות לשאלות עובדתיות. הוא יכול לשלוף מידע רלוונטי ממגוון רחב של מקורות ולהציג אותו בצורה תמציתית ואינפורמטיבית.
- יכולות כוונון עדין: GPT-4 מציע את היכולת לכוונן את המודל במשימות ובתחומים ספציפיים. זה מאפשר למשתמשים להתאים אישית את התנהגות המודל ולהתאים אותו למקרי שימוש ספציפיים, מה שהופך אותו למגוון וגמיש יותר.
- שיקולים אתיים: OpenAI שמה דגש חזק על AI אתי ויישמה אמצעי בטיחות שונים ב-GPT-4. מטרתו היא למנוע יצירת תוכן מזיק או מוטה ומחפשת באופן פעיל משוב ממשתמשים כדי לשפר את התנהגות המודל ולהפחית סיכונים פוטנציאליים.
השוואת הביצועים של GPT-4 עם Gemini
Gemini של גוגל ו-ChatGPT 4 של OpenAI הם שני מודלי שפה גדולים (LLM) מתקדמים ביותר. שניהם מסוגלים לייצר טקסט, לתרגם שפות, לכתוב סוגים שונים של תוכן יצירתי, ולענות על שאלות בצורה אינפורמטיבית. עם זאת, ישנם כמה הבדלים מרכזיים בביצועים שלהם.
Gemini נחשב לעדיף על ChatGPT 4 במספר מדדים, כולל דיוק, יצירתיות ויכולת להבין שפה טבעית. לדוגמה, Gemini היה מדויק יותר בתרגום שפות, והוא היה יצירתי יותר בכתיבה של טקסטים שונים, כגון שירים, סיפורים וקוד. בנוסף, Gemini היה טוב יותר בהבנת שפה טבעית, והוא היה מסוגל לענות על שאלות בצורה יותר אינפורמטיבית.
ChatGPT 4, לעומת זאת, היה עדיף על Gemini בתחומים מסוימים, כגון יכולת להבין גוונים של שפה ויכולת ליצור טקסטים דמויי אדם. לדוגמה, ChatGPT 4 היה טוב יותר בהבנת גוונים של שפה, כגון הומור, אירוניה וסרקזם. בנוסף, ChatGPT 4 היה מסוגל ליצור טקסטים דמויי אדם יותר, והוא היה מסוגל לייצר טקסטים שדומים יותר לטקסטים שנכתבו על ידי בני אדם.
בסך הכל, Gemini ו-ChatGPT 4 הם שני LLM חזקים מאוד, אך הם מתאימים לצרכים שונים. Gemini הוא בחירה טובה יותר עבור משימות הדורשות דיוק, יצירתיות והבנת שפה טבעית. ChatGPT 4 הוא בחירה טובה יותר עבור משימות הדורשות יכולת להבין גוונים של שפה ויכולת ליצור טקסטים דמויי אדם.
טבלת השוואה בין 2 המודלים בעיבוד של טקסט
| יכולת | תיאור | Gemini Ultra | GPT-4 |
|---|---|---|---|
| ייצוג כללי | הצגת שאלות ב-57 נושאים (כולל מדע וטכנולוגיה, מדעי הרוח ועוד) | 90.0% (COT@32) | 86.4% |
| חשיבה הגיונית | Big-Bench Hard – מגוון של משימות מאתגרות הדורשות חשיבה רב-שלבית | 83.6% (3-shot) | 83.1% (3-shot) |
| הבנת טקסט | DROP – ציון F1 | 82.4 | 80.9 (3-shot) |
| הבנת טקסט | HellaSwag | 87.8% (10-shot) | 95.3% (10-shot) |
| מתמטיקה | GSM8K | מניפולציות חשבוניות בסיסיות (כולל בעיות מתמטיקה של בית ספר יסודי) | 94.4% (maj1@32) |
| מתמטיקה | בעיות מתמטיקה מאתגרות (אלגברה, גיאומטריה, קדם-חשבון ועוד) | 53.2% (4-shot) | 52.9% (4-shot) |
| קוד | Natural2Code | יצירת קוד פייתון | 74.4% (O-shot) |
| קוד | יצירת קוד פייתון מתוך מערך נתונים חדש, דומה ל-HumanEval, שלא הודלף ברשת | 74.9% (0-shot) | 73.9% (0-shot) |
טבלה השוואה בין 2 המודלים לעיבוד מולטי מידע
טקסט, ווידאו, תמונות, סרטונים ועוד
| יכולת | מדד ביצועים | תיאור | Gemini | GPT-4V |
|---|---|---|---|---|
| תמונה | MMMU | בעיות חשיבה ברמה אקדמית מולטי-דיסציפלינרית | 59.4% (0-shot pass@1) Gemini Ultra (pixel only)* | 56.8% (0-shot pass@1) |
| VQAV2 | הבנת תמונות טבעיות | 77.8% Gemini Utra (pixel only) | 77.2% (O-shot) | |
| TextVQA | זיהוי תווים אופטי (OCR) בתמונות טבעיות | 82.3% (0-shot) Gemini Ultra (pixel only)* | 78.0% (O-shot) | |
| DOCVQA | הבנת מסמכים | 90.9% (0-shot) Gemini Ultra (pixel only)* | 88.4% (0-shot) GPT-AV (pixel only) | |
| Infographic VQA | הבנת אינפוגרפיקה | 80.3% (0-shot) Gemini Ultra (pixel only)* | 75.1% (O-shot) GPT-4V (pixel only) | |
| וידאו | MathVista | חשיבה מתמטית בהקשרים חזותיים | 53.0% (0-shot) Gemini Ultra (pixel only)* | 49.9% (0-shot) |
| VATEX | כיתוב וידאו באנגלית (CIDEr) | 62.7 (4-shot) Gemini Ultra | 56.0 (4-shot) DeepMind Flamingo | |
| Perception Test MCQA | מענה על שאלות על וידאו | 54.7% (O-shot) Gemini Ultra | 46.3% (O-shot) SeViLA | |
| אודיו | CoVoST 2 (21 שפות) | תרגום דיבור אוטומטי (BLEU score) | 40.1 Gemini Pro | 29.1 Whisper v2 |
| FLEURS (62 שפות) | זיהוי דיבור אוטומטי (מבוסס על שיעור שגיאות מילים, נמוך יותר טוב יותר) | 7.6% Gemini Pro | 17.6% Whisper v3 |
Gemini: המודל המתקדם ביותר בעולם?
אולטרה ג’מיני (Ultra Gemini), שהוא מודל שפה גדול (LLM) של גוגל, עולה על מודלים מתקדמים אחרים, כגון GPT-4, ב-30 מתוך 32 מבחנים, כולל משימות הכוללות חשיבה ועיבוד תמונות.
הנה כמה דוגמאות למבחנים שבהם אולטרה ג’מיני הראה את העליונות שלו:
- MMLU: אולטרה ג’מיני השיג ציון של 90% במבחן MMLU, המבוסס על יכולתו להבין מגוון רחב של נושאים, כולל מדע וטכנולוגיה, מדעי הרוח ועוד. לעומת זאת, GPT-4 השיג ציון של 86.4%.
- Big-Bench Hard: אולטרה ג’מיני השיג ציון של 83.6% במבחן Big-Bench Hard, המבוסס על יכולתו לטפל במשימות חשיבה מגוונות ומורכבות. לעומת זאת, GPT-4 השיג ציון של 83.1%.
- DROP: אולטרה ג’מיני השיג ציון של 82.4 במבחן DROP, המבוסס על יכולתו להבין טקסט. לעומת זאת, GPT-4 השיג ציון של 80.9.
- MATH: אולטרה ג’מיני השיג ציון של 94.4% במבחן MATH, המבוסס על יכולתו לבצע מניפולציות אריתמטיות בסיסיות. לעומת זאת, GPT-4 השיג ציון של 92.0%.
התוצאות הללו מרשימות מאוד, ויש להן פוטנציאל להשפיע רבות על הדרך שבה אנו משתמשים במודלים לשוניים. עם זאת, חשוב לזכור שהתוצאות הללו מבוססות על מבחנים ספציפיים, וייתכן שלא משקפות את הביצועים של המודלים בעולם האמיתי.
אנו היינו קצת מופתע מהתוצאות הללו. ידענו שאולטרה ג’מיני הוא מודל חזק, אבל לא ציפינו שהוא יעלה על מודלים אחרים בצורה כה משמעותית. אנו נרגשים לראות איך אולטרה ג’מיני ישתמש בעתיד, וכיצד הוא ישפיע על העולם שלנו בהמשך.
הנה כמה רעיונות ספציפיים לאופן שבו אולטרה ג’מיני יכול לשמש:
- חינוך: אולטרה ג’מיני יכול לשמש כדי ליצור סביבות למידה מותאמות אישית יותר. לדוגמה, הוא יכול לספק תשובות לשאלות של תלמידים בצורה אינפורמטיבית ועניינית, גם אם השאלות הן פתוחות, מאתגרות או מורכבות.
- שירות לקוחות: אולטרה ג’מיני יכול לשמש כדי ליצור מערכי שירות לקוחות יעילים יותר. לדוגמה, הוא יכול לענות על שאלות של לקוחות בצורה מהירה ומדויקת, גם אם השאלות הן מורכבות או מאתגרות.
- מחקר: אולטרה ג’מיני יכול לשמש כדי לסייע במחקר מדעי. לדוגמה, הוא יכול לעזור לחוקרים למצוא מידע רלוונטי, לנתח נתונים ולהסיק מסקנות.
אני מאמין שאולטרה ג’מיני הוא צעד חשוב בכיוון של מודלים לשוניים חזקים יותר ואינטליגנטים יותר. אני נרגש לראות איך הוא ישתמש בעתיד, וכיצד הוא ישפיע על העולם שלנו.
אסטרטגיית תמחור
ל-Google Gemini ול-OpenAI GPT-4 יש אסטרטגיות תמחור שונות לגישה לדגמים ולשירותים שלהם. גוגל פועלת לפי מודל תמחור מבוסס מנוי, שבו משתמשים משלמים תשלום חודשי או שנתי כדי לגשת ל-Gemini ולשירותי AI אחרים של Google. מבנה התמחור מבוסס על השימוש והתכונות והיכולות הספציפיות הנדרשות על ידי המשתמש.
מצד שני, OpenAI מציעה GPT-4 באמצעות מודל API (ממשק תכנות יישומים), שבו משתמשים משלמים לפי קריאת API או על סמך משאבי החישוב הנצרכים. התמחור נקבע לפי גורמים כמו מספר האסימונים המעובדים, מורכבות המשימה ורמת ההתאמה האישית והכוונן הנדרש.
לסיכום
Google Gemini ו-OpenAI GPT-4 מייצגים התקדמות מתקדמת במודלים של שפות ויכולות AI. בעוד Gemini מתמקדת בעיבוד מולטי-מודאלי וביצירת קוד באיכות גבוהה, GPT-4 מצטיין ביכולות שיחה והבנת הקשר. אסטרטגיות התמחור של גוגל ו-OpenAI שונות, כאשר גוגל מציעה מודל מבוסס מנוי ו-OpenAI מספקת מודל תמחור מבוסס API. לשני המודלים יש את החוזקות והשימושים הייחודיים שלהם, והמשך הפיתוח והתחרות שלהם מבטיחים להניע התקדמות נוספת בתחום מודלים לשוניים.
