你听说过谷歌双子座吗?GoogleGemini是GoogleBard的更名——它首次尝试创建像ChatGPT这样的大型语言模型(LLM)。它并没有完全按计划起飞，在法学硕士问题导致其拒绝生成白人图像后，股价暴跌700亿美元。尽管如此，它现在仍在运行，并且每月向客户收取19.99美元的服务费用。但谷歌使用什么数据来训练Gemini呢?请仔细阅读，找出答案。

全面的数据收集

Gemini的训练依赖于从Google广泛的数字生态系统收集的庞大且多样化的数据集。如果您不希望Gemini使用您的信息，您应该从Google中删除您的数据。包括了：

文本数据：来自Google搜索引擎和数字图书馆的网页、书籍和学术文章的文本。文本信息帮助Gemini理解并生成类似人类的文本响应。

视觉数据：来自可公开访问的互联网资源的图像和视频教会模型有效地识别和解释视觉内容。

音频数据：来自各种来源的声音和口语增强了双子座理解和生成语音的能力。

谷歌云：谷歌使用了谷歌云的大量个人数据——其中会有一个很多人不知道的选择加入条款。

这些来自多个来源的数据类型使Gemini能够处理和理解复杂的多模式查询。但你认为它会像ChatGPT一样优秀和先进吗?

提升多式联运能力

Gemini的与众不同之处在于它能够从训练的初始阶段就整合和合成不同数据集的信息，这是ChatGPT无法做到的，因为该技术仍在开发中。但它为Gemini等技术奠定了基础。

这种基础的多模式训练对于创建人工智能至关重要，它不仅能模仿人类交互，还能理解情境和物质并进行交互。例如，Gemini可以分析医学图像、参考相关医学文献并撰写综合响应。是的，其他形式的人工智能也可以做到这一点，但Gemini声称它会做得更好。

道德考虑和安全措施

谷歌实施了稳健的协议，以确保Gemini的培训遵守高道德标准(道德标准是人工智能的一大关注点)。训练过程包括：

偏差和安全测试：旨在识别和减轻人工智能响应中的偏差的程序。这确保了双子座的互动是公平的，不会延续刻板印象或传播错误信息。

对抗性测试：用于使人工智能能够抵御操纵其输出的尝试的技术。这增强了模型的安全性和可靠性。

与外部专家合作：与行业专家合作，审查和完善人工智能行为。它旨在保持Gemini运作方式的透明度和问责制。

影响和未来方向

Gemini使用的训练数据影响其当前的能力，并为人工智能的未来发展奠定了基础。

随着Gemini不断发展并不断从新数据中学习，适应变化并扩展其对类人交互的理解将变得近乎完美。人工智能能否达到完美复制类人行为和理解的程度?那些告诉我们人工智能将接管世界并激活机器人破坏的阴谋论者希望不会。

Gemini是人工智能训练领域的巨大飞跃。它展示了跨多种模式利用不同数据集的力量。它会像其他人工智能模型一样好吗?时间会证明一切。

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