尽管亮相时被OpenAI压了一头，但谷歌一直在悄悄迭代Gemini大模型，和OpenAI最新大模型GPT-4o的差距已经显著缩小。最新测试结果显示，Gemini 1.5 Pro/Advanced在综合测试中排名第 2，逼近GPT-4o，轻量版Gemini 1.5 flash排名第9，超越 Llama-3-70b，接近GPT-4。
相比4月份的版本，免费的Gemini Pro和Flash的能力有明显加强。且上下文长度可以达到100万token，远远超出GPT-4的12.8万token。
Gemini的中文能力更是惊艳， 在中文测试中，Gemini Pro和Advanced双双超越GPT-4o，分别排在第一、第二位。
此外，在Hard Prompts测试中，Gemini同样名列前茅。在Hard Prompts测试中，大模型需要面对那些更具挑战性的问题，Gemini 1.5 Pro在这一测试中排名第二，仅次于GPT-4o.
从大模型置信区间（Confidence Intervals）来看，Gemini的测试结果也名列前茅。
值得一提的是，两周前，在Google Gemini更新撞档GPT-4o发布时。Gemini因为羸弱的能力几乎引来了群嘲。根据多家科技博客的测评，即使谷歌已经对1.5 Pro进行了数月的改进，但从常识推理到多模态能力和代码能力，仍然无法与OpenAI最新的GPT-4o模型相媲美。唯一亮点就是更大的上下文窗口。如今谷歌Gemini取得了如此神速的进步，显示出AI界届黄埔军校仍然有深厚的技术底蕴。
谷歌gemini模型怎么用？
谷歌Gemini进入谷歌浏览器，搜索后进入即可问答使用。
谷歌的Gemini是一个大型AI模型，能够在不同平台上运行，包括数据中心和移动设备，Gemini包括一套三种不同规模的模型：Gemini Ultra、Gemini Pro和Gemini Nano，分别针对不同需求和任务。
Gemini Ultra被定位为GPT-4的竞争对手，是首个在“大规模多任务语言理解”（MMLU）领域超越人类专家的模型。它功能强大，能处理复杂、多样和非结构化的数据；Gemini Pro是一款中端型号，能够击败GPT-3.5，可扩展多种任务；Gemini Nano用于特定任务和移动设备。
谷歌Gemini使用技巧
1、确定使用场景：首先需要确定Gemini模型的使用场景，例如自然语言处理、机器翻译、文本生成等，根据不同的场景，选择适合的模型和参数设置。
2、准备数据集：为了训练和测试Gemini模型，需要准备充足的数据集，数据集的质量和数量都会影响模型的性能和准确性。
3、调整参数：在训练和测试过程中，可以根据需要调整模型的参数，例如学习率、批次大小、训练轮次等，这些参数的设置会影响模型的训练速度和效果。
gemini没依赖英伟达芯片算力
谷歌：Gemini没有依赖英伟达芯片算力，该模型预计将在超过170个国家和地区提供服务。
这是一个重要的里程碑，因为它标志着谷歌在人工智能领域的最新研究成果。Gemini有望帮助人类通过阅读、过滤和理解海量信息。随着互联网上的信息量不断增加，人们很难从中找到真正有价值的内容。Gemini可以通过对大量文本进行分析和理解，帮助用户快速获取所需的信息，提高信息处理的效率。
同时，Gemini的推出也标志着算力国产化的拐点已经到来。Gemini并没有依赖英伟达芯片算力，而是由谷歌自研的TPU v4和TPU v5e训练出来的大模型。这一举措不仅给予了国内算力崛起的信心，也表明国内互联网巨头开始批量采购华为升腾、寒武纪等国产AI芯片。这将推动国内AI产业的发展，提升我国在全球人工智能领域的竞争力。
Gemini的价值主要体现在以下几个方面：
1、多模态融合：Gemini的设计从一开始就考虑到了多种模态的数据，如文字、图像、声音等，这使得它能够更好地理解和处理这些不同类型的数据，从而提供更丰富的信息和更准确的结果。
2、高性能：Gemini在各种基准测试中的表现都超越了现有的模型，如GPT-4，这证明了其在处理各种任务时的强大能力和高效性。
3、广泛应用：Gemini的应用范围非常广泛，包括科学研究、金融分析、代码生成等多个领域，这为各个行业的创新和发展提供了强大的支持。
4、免费服务：Gemini模型提供的服务是免费的，这使得更多的人和组织能够享受到先进的人工智能技术，推动了人工智能的普及和应用。
以上内容参考：网络百科-Gemini
谷歌Gemini怎么用？
谷歌Gemini进入谷歌浏览器，搜索后进入即可问答使用。
谷歌的Gemini是一个大型AI模型，能够在不同平台上运行，包括数据中心和移动设备，Gemini包括一套三种不同规模的模型：Gemini Ultra、Gemini Pro和Gemini Nano，分别针对不同需求和任务。
Gemini Ultra被定位为GPT-4的竞争对手，是首个在“大规模多任务语言理解”（MMLU）领域超越人类专家的模型。它功能强大，能处理复杂、多样和非结构化的数据；Gemini Pro是一款中端型号，能够击败GPT-3.5，可扩展多种任务；Gemini Nano用于特定任务和移动设备。
谷歌Gemini使用技巧
1、确定使用场景：首先需要确定Gemini模型的使用场景，例如自然语言处理、机器翻译、文本生成等，根据不同的场景，选择适合的模型和参数设置。
2、准备数据集：为了训练和测试Gemini模型，需要准备充足的数据集，数据集的质量和数量都会影响模型的性能和准确性。
3、调整参数：在训练和测试过程中，可以根据需要调整模型的参数，例如学习率、批次大小、训练轮次等，这些参数的设置会影响模型的训练速度和效果。
