DeepMind 的 Gemini 是一个多模态 AI 模型，旨在处理和生成跨多种数据类型的输出，包括文本、图像、音频和代码。 与专注于单一数据类型的模型不同，Gemini 集成了这些模态，以处理需要跨领域理解的任务。 例如，它可以分析图表和技术文档，回答有关视频内容的问题，或者根据文本需求和视觉模型生成代码。 这种灵活性使其适用于复杂、现实世界的问题，在这些问题中，信息不限于一种格式。 Gemini 由 DeepMind 开发，建立在基于 transformer 的架构的进步之上，但强调高效的缩放和多模态协调，旨在平衡性能和实际可用性。
Gemini 的架构使用专门的神经网络组合，这些神经网络经过训练，可将不同的数据类型对齐到共享表示中。 例如，开发人员可以输入带有错误消息的代码片段和损坏的 UI 元素的屏幕截图； Gemini 可能会识别代码逻辑、错误的上下文和视觉缺陷之间的连接，以提出修复建议。 该模型针对可扩展性进行了优化，使用稀疏注意力机制等技术来降低计算成本，同时处理大型输入。 训练涉及各种数据集，例如技术手册中的配对文本-图像示例或用于语音识别的视听数据集，从而确保跨任务的鲁棒性。 这种设计使其能够适应诸如使用混合媒体输入调试代码或自动化结合图表和解释的文档等场景。
对于开发人员而言，Gemini 的价值在于它能够简化涉及多种数据类型的工作流程。 一个实际的用例可能涉及解析研究论文的方程式和图表，以生成带有代码示例的摘要，从而复制结果。 它还可以支持将描述功能的语音笔记转换为原型代码或 UI 设计的工具。 DeepMind 通过 API 提供对 Gemini 的访问，从而可以集成到云服务或 IDE 等平台中。 虽然该模型需要大量的计算资源进行训练，但推理已针对效率进行了优化，使其可以部署在自动化代码审查系统或数据分析管道等应用程序中。 通过专注于跨模态集成和对开发人员友好的工具，Gemini 旨在简化复杂任务，而不会牺牲性能。