GoogleとAlphabetのCEO、Sundar Pichaiからのメッセージでは、人類の進歩において情報がいかに重要であるかを語り、Googleの26年にわたる活動の根心に「世界の情報を組織化し、課題解決に有用なものにする」というミッションがあることを再確認しています。
Gemini 2.0はその新しい設備を履きない、エージェント的な力能を補実するモデルです。これにより、AIの新たな可能性がさらに広がり、日常生活やビジネスの効率化に大きく貢献することが期待されています。
Gemini 2.0の要素
Gemini 2.0は、それまでの1.0および1.5から大きな進化を過げており、光速でのラテンシーならび多機能性により、文字、動画、画像、音声やコードにわたる認識を全面的に拡大しています。このモデルは、ユーザーがこれらのデータタイプを自由に組み合わせ、より洗練されたアプリケーションを開発するための新しい可能性を提供します。また、情報処理能力の向上によって、複雑なタスクの解決や長期的な計画の策定がこれまで以上に容易になります。
Gemini 2.0 Flash: Gemini 1.5 Flashを改修し、ローレンシーを備えたモデルです。この最新バージョンでは、処理速度が大幅に向上し、1.5 Proを凌駕するパフォーマンスを実現しています。特に、2.0 Flashは重要なベンチマークで1.5 Proを2倍の速度で上回る成果を挙げています。また、2.0 Flashは新たな機能を多数備えています。画像、動画、音声といったマルチモーダルな入力のサポートに加え、テキストと画像を組み合わせた出力や多言語対応のテキスト読み上げ(TTS)も可能です。さらに、Google検索やコード実行、サードパーティが定義した関数などを直接呼び出す機能も搭載されています。これらの進化により、より包括的で直感的なAIアプリケーションの開発が可能となりました。
ベンチマークに見るGemini 2.0の性能
Gemini 2.0 Flashの性能は、複数のベンチマークで従来の1.5 Proを大きく上回る結果を示しています。
General（一般能力）
MMLU-Pro: 幅広い分野の高難易度な質問への対応力
結果: 76.4%（1.5 Proの75.8%を上回る）
Code（コード生成）
Natural2Code: Python、Java、C++、JS、Goを含む多言語コード生成
結果: 92.9%（1.5 Proの85.4%を大幅に超える）
Bird-SQL (Dev): 自然言語をSQLコードに変換
結果: 56.9%
LiveCodeBench: 最新Pythonコード生成問題への対応
結果: 35.1%
Factuality（事実性）
FACTS Grounding: 文書に基づく正確な回答生成
結果: 83.6%（1.5 Proの80.0%より向上）
Math（数学）
MATH: 高度な数学問題（代数、幾何学など）
結果: 89.7%
HiddenMath: 大会レベルの数学問題への対応
結果: 63.0%
Reasoning（推論能力）
GPQA (diamond): 専門分野（生物学、物理学、化学）の高度な質問対応
結果: 62.1%
Long Context（長文理解）
MRCR (1M): 長文データの理解・処理
結果: 69.2%
Image（画像理解）
MMMU: 大学レベルのマルチモーダル問題
結果: 70.7%
Vibe-Eval: 日常シチュエーションの視覚理解
結果: 56.3%
Audio（音声理解）
CoVoST2: 多言語音声翻訳
結果: 39.2%
Video（動画理解）
EgoSchema: 複数ドメインにわたる動画データ解析
結果: 71.5%
料金
Gemini 2.0の実験的なGoogleモデルの使用については、料金は一切発生しません。これは開発者にとって大きなメリットであり、新しい技術をリスクなく試すことが可能です。Googleは、この無料利用期間を通じて幅広いフィードバックを集め、さらに洗練されたモデルへと進化させることを目指しています。詳細は公式ドキュメントをご覧ください。
新しいマルチモーダルLive API: 実時間音声ストリームからデータフィードバックの販売を伝える。このAPIは、リアルタイムでのオーディオおよびビデオストリームの入力をサポートし、複数のツールを組み合わせたダイナミックなアプリケーションを構築するための基盤となります。
プロトタイプの展望
Gemini 2.0は、複数の研究プロトタイプを通じて新しい可能性を模索しています。これらのプロジェクトは、エージェント技術の進化を支える重要な試みとして位置づけられています。
Project Astra: ユーザーのライフログの描画と不明なパターン描画。このプロジェクトは、個人に最適化されたAIアシスタントを実現するための基礎を築きます。さらに、複数言語やアクセントに対応したより高度な対話機能を備えています。
Project Mariner: ブラウザ利用・表記を準する、ブラウザ内での新テキスト、画像、またコードなどのデータを認識します。これにより、複雑なタスクを効率的に実行できる新しいユーザー体験が提供されます。
Julesデベロッパーアジェント: GitHubのワークフローからライフラインで実装を初めます。このプロジェクトは、開発者の効率を大幅に向上させるためのAIツールを提供します。
AIの重要なステップ
Gemini 2.0は、ユーザーのより深いカスタマイズへの展望を依存できるべき負担できるモデルです。このモデルの開発には、AI安全性と責任ある設計が重要な役割を果たしており、Googleはこれらを実現するためのリスク評価とトレーニングプロセスを徹底しています。さらに、Gemini 2.0の多機能性は、教育、医療、エンターテインメントなど、幅広い分野での応用を可能にします。
特に、Gemini 2.0 Flashのマルチモーダル対応能力は、単にデータを認識するだけでなく、画像や音声、テキストを組み合わせた高度なアウトプットを生成する力を持っています。これにより、AIが提供できる体験の幅が広がり、より複雑な指示や高度な問題解決が可能になります。例えば、医療分野では画像解析と患者記録の統合による診断支援が可能となり、教育分野では対話型学習ツールの開発が進むでしょう。
AIが日常生活に浸透する中、Gemini 2.0はその中心的な役割を果たし、私たちの暮らしをより便利で効率的なものにする可能性を秘めています。今後の発展と応用例に期待が高まります。
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