Gemini 1.5 Pro和Gemini 1.5 Flash 150页技术报告

报告介绍了 Gemini 系列的最新型号--Gemini 1.5 Pro 和 Gemini 1.5 Flash，这是两个计算效率极高的多模态模型，能够从数百万个词组的上下文（包括多个长文档和数小时的视频和音频）中调用细粒度信息并进行推理。 概述 ：介绍了Gemini 1.5系列模型，包括Gemini 1.5 Pro和Gemini 1.5 Flash。 能力 ：这些模型能够从数百万个Token中回忆并推理出精细信息，处理多个长文档以及数小时的视频和音频。 性能 ：Gemini 1.5模型在长上下文任务中表现优于之前版本和其他当代模型。 最新报告详细介绍了过去四个月Gemini 1.5 Pro 的显著改进。 数学、编码和多模态基准测试 ：与2月份的初始版本相比，5月份的发布在数学、编码和多模态基准测试中表现显著提升。 性能超越 ：1.5 Pro在文本和视觉理解任务上表现优异，超越了1.0 Ultra。 具体基准测试 ：在19个文本基准测试中，有16个超过1.0 Ultra；在21个视觉理解基准测试中，有18个超过1.0 Ultra。 MMLU ：在常规5次设定中，1.5 Pro的得分为85.9%，超过1.0 Ultra的83.7%。通过额外的推理计算（多数投票机制），1.5 Pro的表现可提升至91.7%，而1.0 Ultra为90.0%。 Gemini 1.5 Pro的模型架构改进 架构概述 Gemini 1.5 Pro是基于稀疏专家混合（MoE）架构的Transformer模型，构建在Gemini 1.0的研究进展和多模态能力之上，并进一步发展了谷歌在MoE研究方面的历史。 稀疏专家混合（MoE）架构 ：允许模型在计算效率和性能之间找到最佳平衡。 多模态支持 ：能够处理和理解混合模态输入，包括音频、视频、文本和代码。 架构改进亮点 稀疏专家混合（MoE）架构 ： 使用学习路由功能将输入定向到模型参数的子集进行处理 。这种条件计算形式允许模型在保持激活参数数量恒定的同时增长总参数量。 支持超长上下文理解，处理能力达到1000万标记而不降低性能。 多模态能力 ： 本地多模态功能允许模型在相同输入序列中支持音频、视觉、文本和代码的混合。 在长上下文任务中，能够处理超过10小时的视频和107小时的音频记录。 高效训练和服务 ： 通过一系列架构变更，显著减少训练计算量，同时提高训练效率。 相比于前代模型，在大多数基准测试上均表现优异，并且在提供服务时更加高效。 上下文窗口扩展 ： 从32K标记扩展到1000万标记，这是现有大语言模型无法企及的。 在实际应用中，这种上下文长度允许处理几乎五天的音频录音，1440页的长书《战争与和平》以及41,070行代码的Flax代码库。 长上下文性能 ： 在多模态长上下文基准测试中表现优异，能够在长达700K字的材料中进行长文档问答和40至105分钟的视频问答。 实验结果显示，Gemini 1.5 Pro在处理文本、视频和音频长上下文任务时均能保持接近完美的回忆率（>99%）。 新功能 ： 通过提供Kalamang语言的语法手册和音频记录，展示了在上下文中学习新语言并进行高质量翻译和语音识别的能力。 Gemini 1.5 Pro改进后的性能提升情况 Gemini 1.5 Pro在过去四个月中在架构和性能方面进行了重大改进，特别是在长上下文处理、多模态任务和计算效率方面。通过采用稀疏专家混合架构和一系列优化措施，显著提升了模型在处理复杂任务和实际应用中的表现，同时保持了高效和低延迟的服务性能。 1. 性能提升 相较于2月版本 ：Gemini 1.5 Pro 在大多数能力和基准测试上都有显著提升。 相较于Gemini 1.0 Pro和Ultra ：在各类基准测试上表现优于Gemini 1.0系列，同时训练所需计算资源显著减少。 2. 长上下文处理 上下文长度 ：支持的上下文长度从之前的32k tokens提升到10M tokens。 回忆率 ：在各种模态（文本、视频、音频）中实现近乎完美的“针在干草堆中”回忆率 (>99%)，即使在长达10M tokens的上下文中也能保持高性能。 3. 多模态能力 文本、视觉和音频处理 ：在文本、视觉和音频基准测试中的胜率分别为78.6%、92.3%和40%。 多模态推理 ：在跨模态内容的理解和推理方面表现出色，例如从文本和视频中提取信息，或进行跨模态翻译。 4. 核心能力提升 数学、科学和推理 ：在这些基准测试上分别提高了49.6%和30.8%。 多语言支持 ：多语言能力提升了21.4%。 视频理解和自然图像理解 ：分别提升了18.7%和21.7%。 图表和文档理解 ：提升了63.9%。 代码处理 ：代码能力提升了21.5%。 5. 现实应用 专业任务效率提升 ：在与各类专业人士的协作中，模型帮助节省了26%到75%的时间。 新语言学习能力 ：例如，能够从提供的语法手册中学习并翻译几乎没有在线存在感的小众语言，如Kalamang语言。 7. 服务效率和延迟 更高效的服务 ：即使在处理超长上下文时也能保持高效和低延迟的响应。 响应速度 ：在英语、日语、中文和法语查询中的字符生成速度更快。 8.新功能与能力 跨模态学习 ：展示了通过长上下文学习新语言并进行高质量翻译和语音识别的能力。 复杂任务处理 ：在实际应用中，通过提供Kalamang语言的语法手册和音频记录，展示了模型在上下文中学习新语言并进行高质量翻译和语音识别的能力。 9.指令遵循与函数调用 函数调用 ：支持并行函数调用和更好地确定何时不调用函数。 指令遵循 ：在复杂请求中表现出色，精确度显著提升。 Gemini 1.5 Flash 详细介绍 Gemini 1.5 Flash是Gemini 1.5系列中的轻量级变体，旨在在保持高性能的同时，实现更高的计算效率和更低的服务延迟。 Gemini 1.5 Flash 是基于 Transformer 解码器模型，设计用于高效利用张量处理单元（TPUs），具有较低的延迟。主要特点包括： 多模态能力 ：支持文本、视频、图像和音频的混合输入。 在线蒸馏 ：从更大的Gemini 1.5 Pro模型中进行在线蒸馏，以提高质量。 高效训练 ：使用高阶预条件方法进行训练，以改进质量。 核心能力 基本任务 ：在数学、科学、推理、多语言和指令遵循等任务上，表现出色。Gemini 1.5 Flash 在这些核心能力上与更大模型（如Gemini 1.5 Pro）表现接近。 多模态推理 ：在图表和文档理解、多模态推理和代码生成等任务上表现优异。 性能与效率 高效利用TPUs ：针对TPUs进行了优化，以实现低延迟和高效率。 低延迟 ：在多种语言查询中，Gemini 1.5 Flash 显示出最快的输出生成速度，在所有测试语言中均比其他模型快。 长上下文处理能力 长上下文处理 ：能够处理超过200万标记的上下文，并在文本、视频和音频多模态任务中实现近乎完美的回忆率。 回忆率 ：在文本、视频和音频的多模态任务中，达到近乎完美的回忆率（文本100%，视频99.8%，音频99.1%） 技术架构 1.Transformer解码器 Gemini 1.5 Flash采用Transformer解码器架构，旨在实现高效的计算性能和低延迟的推理能力。其设计特点包括： 并行计算 ： 在注意力机制和前馈网络的计算上实现并行处理 ，以提高模型的计算效率。 高效利用TPU ：优化了Tensor Processing Units（TPU）的使用，确保在硬件资源的利用上达到最佳效果。 2.在线蒸馏 Gemini 1.5 Flash通过在线蒸馏技术，从更大规模的Gemini 1.5 Pro模型中学习。在线蒸馏有助于在保持模型性能的同时，显著减少计算资源的使用。其关键技术包括： 蒸馏方法 ：采用先进的在线蒸馏技术，将大模型的知识压缩到较小的模型中，确保轻量模型仍具有强大的能力。 高阶预处理方法 ：利用高阶预处理方法提升训练效率和模型质量。 3. 长上下文处理能力 Gemini 1.5 Flash具备强大的长上下文处理能力，支持上下文长度达10M tokens。其关键架构改进包括： 长序列建模 ：优化了Transformer架构，以高效处理长序列数据，在极长的上下文中保持高性能。 条件计算 ：通过学习路由函数，将输入数据导向模型参数的子集进行处理，从而提高计算效率和模型性能。 4. 多模态支持 Gemini 1.5 Flash能够处理和理解多种模态数据，包括文本、图像、音频和视频。其多模态支持的架构特点包括： 多模态集成 ：能够在同一输入序列中集成和处理多种模态数据，实现跨模态的信息处理和推理。 模态间转换 ：在多模态数据之间实现高效转换和理解，支持复杂的多模态任务。 5. 服务效率和低延迟 为了实现高效的服务性能和低延迟响应，Gemini 1.5 Flash在架构设计上做了以下优化： 高效推理 ：在推理过程中优化了计算路径，确保模型在处理大规模输入时仍能保持低延迟。 延迟评估 ：通过详细的延迟评估和优化，确保模型在不同语言和上下文长度下均能快速生成响应。 实际应用与性能评估 多语言翻译 ：能够通过提供单一的语言文档来学习新语言，并实现高质量的翻译。例如，通过提供Kalamang语言的语法手册和音频记录，展示了模型在上下文中学习新语言的能力。 长文档问答 ：在700k字的材料中进行长文档问答测试，表现优异。 1. 基准测试结果 核心能力胜率 核心能力胜率 ：在50项基准测试中胜率为82.0%，相较于Gemini 1.0 Pro和Ultra有显著提升。 文本处理 ：在19项文本基准测试中，胜率为94.7%。 视觉理解 ：在21项视觉基准测试中，胜率为90.5%。 音频处理 ：在5项音频基准测试中，胜率为0%，需要进一步优化。 长上下文处理 上下文长度 ：支持从32k到10M tokens的上下文长度，在处理超长上下文输入时表现出色。 回忆率 ：在文本、视频和音频模态下实现高回忆率，文本模态下的回忆率达到100%。 2. 现实应用性能 专业任务效率 时间节省 ：在10个不同的工作类别中，Gemini 1.5 Flash帮助专业人士节省了26%到75%的时间。 任务效率提升 ：在与各类专业人士的协作中，显著提升了任务完成效率。 语言学习和翻译 新语言学习 ：能够利用上下文中的大量参考资料进行新语言的学习和翻译，展示了卓越的语言学习和翻译能力。 Kalamang语言翻译 ：从提供的语法手册中学习并翻译Kalamang语言，表现与人工学习者相当。 3. 延迟和响应时间 字符生成速度 最快输出生成 ：在英语、日语、中文和法语查询中的字符生成速度为最快，相较于其他模型有显著优势。 每字符输出时间 ： 英语 ：1.5毫秒 日语 ：4.3毫秒 中文 ：5.2毫秒 法语 ：1.9毫秒 服务延迟 低延迟 ：在处理各种上下文长度时，Gemini 1.5 Flash均能保持低延迟的高效服务。 响应时间 ：在各种语言和上下文长度下，响应时间显著快于其他主流模型。 4. 多模态任务表现 长上下文多模态理解 文本、视频和音频 ：在文本、视频和音频基准测试中，Gemini 1.5 Flash均表现出色，尤其在视觉理解和文本处理方面胜率较高。 多模态推理 ：能够在多模态输入下进行复杂的推理和信息提取任务。 长文档问答（QA） 长文档处理 ：在长文档问答任务中表现优异，能够在超长上下文中准确提取和回忆信息。 实际应用效果 1. 工作效率提升 协作任务 ：Gemini 1.5模型在多个职业任务中与专业人员协作，显著提高工作效率，节省了26%到75%的时间。具体职业任务包括编写代码、撰写报告、分析数据、处理客户服务等。 实例 ：在法律领域，Gemini 1.5能够帮助律师快速查找相关案例法和法律条文，大大减少了准备诉讼材料的时间。在医学领域，模型可以协助医生进行复杂病例分析和医学文献查找，提高诊断和治疗方案的效率。 2. 新语言学习 卡拉芒语翻译 ：通过给定的语言资料（如500页的语法书、词典和大约400句对照句子），Gemini 1.5 Pro和Flash能够学习并翻译卡拉芒语（使用者不到200人）。实验表明，模型在翻译质量上接近于从相同材料中学习的真人水平。 混合模态文档学习 ：在提供的语法手册和双语词汇表的基础上，模型能够学习并翻译英语到卡拉芒语，表现出与从相同材料中学习的人相似的水平。此外，通过添加45分钟的卡拉芒语语音记录，模型首次展示了在多模态文档中学习新语言的能力。 3. 长上下文自动语音识别（ASR） 任务描述 ：在长上下文中处理音频，进行自动语音识别。例如，将一个长达107小时的音频（包含多个说话者）分割为较小片段，并进行转录。 实验结果 ：Gemini 1.5 Pro和Flash在处理长上下文自动语音识别任务时表现优异，准确率达到99%以上。这种能力在处理大型会议记录、广播节目和教育讲座等长音频内容时尤为重要。 4. 视频理解 长视频问答 ：模型能够从长视频中回忆和提取特定信息。例如，给定一个长达10.5小时的视频，模型可以准确定位并回答有关视频内容的问题，包括时间戳的精确定位。 实际应用 ：在教育领域，模型可以帮助学生从长视频讲座中提取关键信息。在安全监控领域，模型能够快速分析长时间的监控视频，找出特定事件或行为。 5. 文档处理 长文档问答 ：模型能够处理和理解长达数百万Token的文档，进行复杂的问答任务。例如，给定整本《悲惨世界》的文本，模型可以根据手绘草图定位到具体场景并回答相关问题。 多模态数据分析 ：支持在同一输入序列中混合音频、视觉、文本和代码数据的处理。例如，可以同时分析技术文档、相关视频教程和音频讲解，提供综合性的分析和反馈。 Flash-8B: 推动更高效模型的前沿 Flash-8B ：是Gemini 1.5系列中的一个更轻量和高效的变体。与Gemini 1.5 Pro和Gemini 1.5 Flash相比，Flash-8B在设计上注重极致的计算效率和快速响应。 设计目标 高效架构 ：通过使用先进的并行计算技术和优化算法，Flash-8B在保持高性能的同时显著降低计算资源的消耗。 低延迟 ：专为需要低延迟的应用场景设计，确保快速响应和高效处理。 性能评估 速度和效率 Flash-8B在处理速度和资源使用效率上表现优异，特别是在低延迟场景中。 在不同任务中能够快速生成响应，并且在实际应用中证明了其高效性。 任务表现 在多个基准测试和实际应用场景中，Flash-8B展示了强大的表现，特别是在文本生成、问答、翻译等任务中，几乎可以媲美更大规模的模型。 优化技术 并行计算 ：利用并行计算技术优化了注意力机制和前馈组件，显著提高了模型的计算效率。 蒸馏训练 ：采用在线蒸馏技术，从更大的Gemini 1.5 Pro模型中提取知识，使Flash-8B在保持高效的同时仍具备强大的性能。 预处理方法 ：通过高阶预处理方法优化了模型训练过程，进一步提升了模型质量。 实际应用 实时应用 ：Flash-8B在实时应用中表现尤为出色，例如客户服务机器人、实时翻译工具等，这些场景要求低延迟和高效的计算能力。 多语言支持 ：支持多语言处理，能够高效处理多种语言的输入，提供准确的翻译和语言理解。 150页完整报告： https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_v1_5_report.pdf

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