Как работает система машинного обучения Google Gemini?

Система машинного обучения Google Gemini работает на основе нескольких ключевых компонентов: skillbox.ru

• Трансформерная архитектура. skillbox.ru Основной элемент модели, который анализирует связи между словами и их контекстом. skillbox.ru Например, в предложении «кошка сидит на коврике» модель не просто распознаёт слова, но и понимает их роли и смысловые связи. skillbox.ru
• Механизм внимания. skillbox.ru Подобно тому, как человек фокусируется на ключевых деталях разговора, модель определяет наиболее значимые элементы во входных данных. skillbox.ru Например, при ответе на вопрос «Какого цвета машина?» она концентрируется на словах, описывающих цвет. skillbox.ru
• Энкодер-декодер. skillbox.ru Работает как переводчик: энкодер анализирует входящую информацию, а декодер преобразует её в нужный формат. skillbox.ru К примеру, при переводе с русского на английский энкодер обрабатывает русский текст, а декодер создаёт его английский аналог. skillbox.ru
• Многоязычный токенизатор. skillbox.ru Разбивает текст на мелкие единицы (токены) для эффективной обработки на разных языках. skillbox.ru Например, слово «привет» может быть разделено на «при» и «вет» для обработки. skillbox.ru
• Система контекстного обучения. skillbox.ru Учитывает окружающий контекст для точных ответов. skillbox.ru Так, в диалоге: «Как погода? — Дождливо» — модель понимает, что речь о текущем состоянии погоды, а не прогнозе. skillbox.ru

Gemini обучают на огромных объёмах данных, в число которых входят открытые текстовые базы, научные статьи, книги и техническая документация, изображения, графики, диаграммы и видеоролики из проверенных источников, код на различных языках программирования. serverflow.ru

Формирование ответов в Gemini происходит по сложной вероятностной модели, которая учитывает контекст запроса, релевантность данных и обученные знания. serverflow.ru Чтобы повысить достоверность, Google внедряет факт-чекинг, интеграцию с поиском и системы уточнения данных. serverflow.ru