Konversationelle KI-Chatbot Google Gemini (früher bekannt als Bard)

Was ist Google Gemini (früher bekannt als Bard)?

Google Gemini, früher bekannt als Bard, ist ein von Google entwickeltes KI-Chat-Tool. Es verwendet natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und maschinelle Lerntechnologien, um menschliche Gespräche zu simulieren. Neben der Verbesserung der Google-Suchfunktion kann Gemini auch in Websites, Messaging-Plattformen oder Anwendungen integriert werden, um natürliche Textantworten zu liefern. Gemini ist eine Reihe multimodaler großer Sprachmodelle (LLMs), die in der Lage sind, Sprache, Audio, Code und Videoinhalte zu verstehen.

Entwickelt von Googles DeepMind-Abteilung unter Alphabet wurde Gemini erstmals am 6. Dezember 2023 veröffentlicht, wobei Google-Mitbegründer Sergey Brin und andere Mitarbeiter an seiner Entwicklung beteiligt waren. Bei der Veröffentlichung war Gemini das fortschrittlichste LLM von Google, das Bard unterstützte, bevor es umbenannt wurde und das Pathways Language Model (Palm 2) des Unternehmens ersetzte. Wie Palm 2 ist Gemini in verschiedene Google-Technologien integriert, um generative KI-Funktionalitäten bereitzustellen.

Gemini integriert NLP-Fähigkeiten und bietet die Fähigkeit, Sprache zu verstehen und zu verarbeiten. Es wird auch verwendet, um Eingabeanfragen und Daten zu verstehen. Es kann Bilder erkennen und komplexe visuelle Effekte wie Diagramme und Zahlen analysieren, ohne dass externe optische Zeichenerkennung (OCR) erforderlich ist. Darüber hinaus unterstützt es umfangreiche mehrsprachige Funktionen für Übersetzungsaufgaben und Operationen in verschiedenen Sprachen. Im Gegensatz zu früheren KI-Modellen von Google ist Gemini selbst multimodal und wurde end-to-end auf Datensätzen trainiert, die mehrere Datentypen umfassen. Als multimodales Modell ermöglicht Gemini das Cross-Modal-Reasoning, was bedeutet, dass es über verschiedene Eingabedatentypen hinweg (einschließlich Audio, Bilder und Text) Schlussfolgerungen ziehen kann. Beispielsweise kann Gemini handschriftliche Notizen, Diagramme und Diagramme verstehen, um komplexe Probleme zu lösen. Die Gemini-Architektur unterstützt die Extraktion von ineinander verschachtelten Sequenzen von Text, Bildern, Audio-Wellenformen und Videoframes.

Warum wurde Bard in Gemini umbenannt?

Am 8. Februar 2024 wurde Bard in Gemini umbenannt. Gemini war bereits der LLM-Kurs für Bard. Einige glauben, dass die Umbenennung der Plattform in Gemini die Aufmerksamkeit vom Namen Bard und den anfänglichen Kritikpunkten ablenken könnte. Darüber hinaus hilft die Umbenennung, die KI-Strategie von Google zu vereinfachen und den Erfolg des Gemini-LLM hervorzuheben. Aus marketingtechnischer Sicht hilft die Umbenennung auch, das Markenimage von Google im KI-Bereich zu stärken.

Wie funktioniert Google Gemini?

Google Gemini funktioniert, indem es zunächst auf riesigen Datenmengen trainiert wird. Nach dem Training nutzt das Modell verschiedene neuronale Netzwerktechnologien, um Inhalte zu verstehen, Fragen zu beantworten, Texte zu generieren und Ausgaben zu produzieren. Insbesondere verwendet das Gemini-LLM eine neuronale Netzwerkarchitektur, die auf dem Transformer-Modell basiert. Die Gemini-Architektur wurde verbessert, um lange kontextuelle Sequenzen verschiedener Datentypen wie Text, Audio und Video zu verarbeiten. Google DeepMind setzt effiziente Aufmerksamkeitsmechanismen im Transformer-Decoder ein, um dem Modell zu helfen, lange Kontexte über verschiedene Modalitäten hinweg zu verarbeiten.

Das Gemini-Modell wurde auf mehreren multimodalen und mehrsprachigen Datensätzen von Text, Bildern, Audio und Video aus Google DeepMind trainiert und verwendet fortschrittliche Datenfilterung, um das Training zu optimieren. Da verschiedene Gemini-Modelle eingesetzt werden, um bestimmte Google-Dienste zu unterstützen, gibt es einen gezielten Feinabstimmungsprozess, um das Modell weiter für bestimmte Anwendungsfälle zu optimieren. Gemini profitiert von der Verwendung der neuesten Tensor Processing Unit (TPU) v5-Chips von Google während der Trainings- und Inferenzphasen, maßgeschneiderte KI-Beschleuniger, die für das effiziente Training und den Einsatz großer Modelle entwickelt wurden.

Eine der Hauptherausforderungen, denen sich LLMs gegenübersehen, ist das Risiko von Vorurteilen und potenziell schädlichen Inhalten. Laut Google hat Gemini umfangreiche Sicherheitstests und Risikominderungen in Bezug auf Vorurteile und Toxizität durchlaufen, um ein gewisses Maß an LLM-Sicherheit zu gewährleisten. Um sicherzustellen, dass Gemini korrekt funktioniert, werden diese Modelle zusätzlich gegen akademische Benchmarks in den Bereichen Sprache, Bilder, Audio, Video und Code getestet. Google versichert der Öffentlichkeit, dass es sich an eine Reihe von KI-Prinzipien hält.

Anwendungsbereiche von Gemini

Die multimodalen Eigenschaften von Gemini ermöglichen es, diese verschiedenen Arten von Eingaben zu kombinieren, um Ausgaben zu generieren. Gemini kann für Textverarbeitung, Bilderkennung, Audiobearbeitung und Videoverstehen verwendet werden. Beispielsweise können Unternehmen es für Aufgaben wie:

• Textzusammenfassung: Zusammenfassung von Inhalten aus verschiedenen Datentypen.
• Texterstellung: Generierung von Text basierend auf Benutzeraufforderungen, was auch Chatbot-Schnittstellen des Typs Frage & Antwort antreiben kann.
• Textübersetzung: Mit umfangreichen mehrsprachigen Fähigkeiten Übersetzen und Verstehen von über 100 Sprachen.
• Bildverstehen: Analyse komplexer visueller Effekte ohne externe OCR-Tools.
• Audiobearbeitung: Unterstützung für mehrsprachige Spracherkennung und Audioübersetzung.
• Videoverstehen: Verarbeitung und Verständnis von Videoclips Bild für Bild, um Fragen zu beantworten und Beschreibungen zu generieren.
• Multimodales Schließen: Verwendung von multimodalem KI-Schlussfolgern, um verschiedene Arten von Daten für die Aufforderungserstellung zu mischen.
• Codeanalyse und -erstellung: Verständnis, Interpretation und Erstellung von Code in beliebten Programmiersprachen wie Python, Java, C++ und Go.

Anwendungsbereiche

Google hat Gemini als grundlegendes Modell entwickelt, das weit in verschiedene Google-Dienste integriert wird. Entwickler können Gemini nutzen, um verschiedene Anwendungen zu erstellen. Hier sind einige Beispiele:

• AlphaCode 2: Ein von Google DeepMind entwickeltes Codegenerierungstool, das eine angepasste Version von Gemini Pro verwendet.
• Pixel 8 Pro: Das erste Smartphone, das Gemini Nano ausführt und Funktionen wie Zusammenfassung und intelligente Antwort bietet.
• Vertex AI: Ein Dienst von Google Cloud, der Entwicklern Zugang zu grundlegenden Modellen und Gemini Pro bietet.
• Google AI Studio: Ein webbasiertes Tool zum Erstellen von Prototypen und Anwendungen. All diese Tools profitieren von den vielseitigen Funktionen von Gemini, von der Textverarbeitung bis zur Codegenerierung.

Vergleich zwischen Google Gemini und ChatGPT

Sowohl Gemini als auch ChatGPT sind KI-Chatbots, die darauf ausgelegt sind, über NLP und maschinelles Lernen mit Menschen zu interagieren. Beide verwenden zugrunde liegende LLMs, um und konversationellen Text zu erzeugen, aber sie weisen einige Unterschiede auf:

• Sprachverständnis: ChatGPT zeichnet sich durch das Verständnis und die Erzeugung menschenähnlicher Texte aus, was es ideal für kreatives Schreiben und konversationelle KI macht. Unterstützt von den leistungsstarken Suchalgorithmen von Google zeigt Google Gemini hingegen außergewöhnliche Leistungen beim Verstehen komplexer Anfragen und beim Bereitstellen genauer, informativer Antworten.
• Antwortgenerierung: ChatGPT sticht durch seine Fähigkeit hervor, kohärente und kontextuell relevante Langforminhalte zu generieren. Google Gemini hingegen glänzt bei der Erstellung präziser und genauer Antworten, die die umfangreiche Informationsdatenbank von Google nutzen.
• Lernen und Anpassungsfähigkeit: Die Lernalgorithmen von ChatGPT ermöglichen es ihm, sich kontinuierlich auf der Grundlage von Benutzerinteraktionen zu verbessern und effizienter in personalisierten Gesprächen zu werden. Google Gemini ist in das Google-Ökosystem integriert und aktualisiert ständig seine Wissensdatenbank, um Informationen aktuell und genau zu halten.

Benutzeroberfläche und -erfahrung

ChatGPT bietet eine benutzerfreundliche und intuitive Oberfläche, die besonders für Benutzer, die neu in der Welt der KI-Sprachmodelle sind, von Vorteil ist. Sein konversationeller Stil macht es einfacher zu verstehen und ansprechend.

Google Gemini, integriert in verschiedene Google-Produkte, bietet ein nahtloses Benutzererlebnis, insbesondere für diejenigen, die bereits mit dem Google-Ökosystem vertraut sind. Seine Benutzeroberfläche ist auf Effizienz und Präzision ausgelegt und richtet sich an Benutzer, die nach schnellen und genauen Informationen suchen.

Alternativen zu Google Gemini

KI-Chatbots gibt es schon seit einiger Zeit, aber in verschiedenen Formen. Viele Start-ups verfügen über ähnliche Chatbot-Technologie, und Beispiele für Geminis Konkurrenten sind:

ChatSonic

Als „superstarkes ChatGPT-Alternative“ vermarktet, handelt es sich um einen KI-Chatbot, der von der Google-Suche unterstützt wird und mit dem KI-basierten Textgenerator Writesonic ausgestattet ist, mit dem Benutzer in Echtzeit über Themen diskutieren können, um Text oder Bilder zu erstellen.

Claude

Ein KI-Chatbot von Anthropic, der nach seinem zugrunde liegenden LLM benannt ist. Er wurde strengen Tests unterzogen, um sicherzustellen, dass er den ethischen KI-Standards entspricht und keine beleidigenden oder ungenauen Ausgaben erzeugt.

XXAI

Premier AI Copilot für GPT-4o & Claude 3.5. Erhalte Zusammenfassungen, Antworten, polierte Texte, Übersetzungen, Entwürfe und KI-Suche, wo immer du arbeitest. Wechsle nahtlos zwischen GPT-4o und Claude 3.5 für professionelle Inhalte und spare täglich Stunden.

GitHub Copilot

Speziell für Entwickler bietet es Codegenerierungsdienste. Es soll mühsame Entwicklungsaufgaben in der modernen Softwareentwicklung vereinfachen. Obwohl es nicht zur Textgenerierung dient, ist es eine Alternative zu ChatGPT oder Gemini für die Codegenerierung.

Jasper Chat

Jasper Chat von Jasper.ai ist ein konversationelles KI-Tool, das sich auf die Texterstellung konzentriert. Es richtet sich an Unternehmen, die markenbezogene Inhalte und Gespräche mit Kunden erstellen möchten. Es ermöglicht es Content-Erstellern, SEO-Keywords und Ton innerhalb von Aufforderungen anzugeben.

YouChat

Ein KI-Chatbot der deutschen Suchmaschine You.com. YouChat beantwortet Fragen und liefert zitierte Antworten, damit Benutzer die Quellen überprüfen und Fakten verifizieren können.

Mit dem kontinuierlichen Fortschritt der KI-Technologie hat die Verbreitung von KI-Chatbots im täglichen Leben und im Geschäftsumfeld erheblich zugenommen. Multimodale und mehrsprachige Fähigkeiten sind entscheidende Entwicklungsrichtungen für die Zukunft.

Vorteile und Einschränkungen von Google Gemini

Vorteile von Google Gemini:

1. Genauigkeit: Dank der umfangreichen Datenindizierung von Google zeichnet sich Google Gemini durch präzise Informationsbeschaffung aus.
2. Integriert in die Google-Datenbank: Es kann nahtlos auf die umfangreiche Wissensdatenbank von Google zugreifen und den Benutzern eine Fülle an sofort verfügbaren Informationen bereitstellen.
3. Datengetriebene Einblicke: Ideal für Forschung und Analyse, kann es große Datenmengen verarbeiten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu extrahieren, die für geschäftliche und akademische Forschungen nützlich sind.
4. Effizienz: Gemini konzentriert sich darauf, schnell prägnante und relevante Informationen zu liefern, was besonders effizient für Benutzer ist, die schnelle Antworten benötigen.

Einschränkungen von Google Gemini:

1. Weniger menschliche Interaktion: Im Gegensatz zu ChatGPT könnten die Antworten von Gemini mehr auf Daten als auf Konversation fokussiert sein, was für Kundenservice- oder lockere Chat-Anwendungen weniger ansprechend sein könnte.
2. Integrationskomplexität: Für Benutzer, die nicht mit dem Google-Ökosystem vertraut sind, könnte die Integration und Nutzung der vollen Funktionalität von Gemini komplex und abschreckend sein.
3. Begrenzte kreative Ausgabe: Gemini ist weniger geeignet für Aufgaben, die eine kreative Sprachgenerierung erfordern, wie z.B. das Schreiben von Romanen oder die Entwicklung kreativer Inhalte.

Zukünftige Entwicklung von Google Gemini

Die Zukunft von Gemini ist voller Potenzial, da Google plant, seine multimodalen Verarbeitungskapazitäten weiter zu optimieren und seine Anwendung in weiteren Bereichen zu erweitern. Zu den erwarteten Fortschritten gehören die Integration fortschrittlicherer Funktionen wie die Erkennung von mehr Sprachen, effizientere Datenverarbeitung und Anwendungen auf mehr Geräten.

• Umfassende Datenanalyse: Google Gemini wird voraussichtlich fortschrittlichere Datenanalysetools integrieren, um seine Fähigkeit zu verbessern, große Datenmengen schnell und genau zu verarbeiten und zu interpretieren. Dies ist besonders vorteilhaft für komplexe Forschungs- und Analyseaufgaben.
• Nahtlose Integration mit dem Google-Ökosystem: Zukünftige Iterationen von Gemini werden voraussichtlich enger in das breite Spektrum von Google-Diensten und -Plattformen integriert, was es zu einem noch einheitlicheren und leistungsstärkeren Werkzeug für Informationsbeschaffung und -analyse macht.
• Echtzeit-Datenverarbeitung: Ein Schwerpunkt von Gemini ist die Verbesserung seiner Fähigkeit zur Echtzeit-Datenverarbeitung und -analyse, was in sich schnell ändernden Szenarien wie Markttrends oder Nachrichtenereignissen von entscheidender Bedeutung ist.

Fazit

Google Gemini ist ein leistungsstarkes KI-Tool, das nicht nur ein Upgrade zu Bard darstellt, sondern auch einen wichtigen Schritt für Google im KI-Bereich bedeutet. Trotz einiger Einschränkungen ist Gemini mit kontinuierlicher Optimierung und Verbesserungen auf dem Weg, ein bedeutender Akteur im KI-Bereich zu werden und die weitere Verbreitung und Anwendung von künstlicher Intelligenz voranzutreiben.