Gemini: mô hình AI lớn nhất và năng lực nhất của Google, giúp AI trở nên hữu ích hơn với mọi người

Ngày 6-12-2023, Google đã ra mắt Gemini, mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) có tiềm lực nhất với khả năng suy luận đa phương thức phức tạp. Với thiết kế linh hoạt, Gemini được tối ưu hóa với ba kích cỡ khác nhau: Ultra, Pro và Nano để có thể hoạt động trên mọi thứ, từ trung tâm dữ liệu đến thiết bị di động.

Với sự trợ giúp từ agency truyền thông của Google tại Việt Nam, MediaOnline xin giới thiệu tới bạn đọc bài viết “Introducing Gemini: our largest and most capable AI model” của ông Demis Hassabis, CEO Google DeepMind (đại diện Đội ngũ Gemini), với lời tựa của ông Sundar Pichai, CEO Google và Alphabet, đăng trên blog Google The Keyword ngày 6-12-2023.

ÔNG SUNDAR PICHAI, CEO GOOGLE VÀ ALPHABET:

Mỗi sự thay đổi công nghệ là một cơ hội để thúc đẩy khám phá khoa học, đẩy nhanh tiến bộ của con người và cải thiện cuộc sống. Tôi tin rằng quá trình chuyển đổi mà chúng ta đang thấy hiện nay với AI sẽ để lại dấu ấn sâu đậm đến cuộc sống chúng ta, lớn hơn nhiều so với sự chuyển đổi sang thiết bị di động hoặc web như thời gian trước. AI có tiềm năng tạo ra cơ hội – từ những điều bình thường đến những điều phi thường – cho mọi người ở khắp mọi nơi. Nó sẽ mang đến những làn sóng đổi mới và tiến bộ kinh tế mới, đồng thời thúc đẩy kiến thức, học tập, sáng tạo và năng suất ở quy mô mà chúng ta chưa từng thấy trước đây.

Đó chính là điều khiến tôi hào hứng: cơ hội khiến AI trở nên hữu ích cho mọi người, ở mọi nơi trên thế giới.

Gần tám năm trong hành trình trở thành công ty AI-first, công ty đặt trọng tâm và ưu tiên là AI, tốc độ phát triển của chúng tôi ngày càng được thúc đẩy. Hàng triệu người hiện đang sử dụng AI tạo sinh (generative AI) trên các sản phẩm của chúng tôi để thực hiện những việc mà họ thậm chí không thể làm được cách đây một năm; từ việc tìm kiếm câu trả lời cho các câu hỏi ngày càng phức tạp, đến việc sử dụng các công cụ mới để cộng tác và sáng tạo. Đồng thời, các nhà phát triển đang sử dụng mô hình và cơ sở hạ tầng của chúng tôi để xây dựng các ứng dụng AI tạo sinh mới, và các công ty khởi nghiệp cùng những doanh nghiệp trên toàn cầu đang phát triển nhờ các công cụ AI của chúng tôi.

Đây là động lực đáng kinh ngạc, tuy nhiên, chúng tôi chỉ mới bắt đầu khám phá những việc có thể thực hiện được.

Chúng tôi đang tiếp cận công việc này theo một cách nghiêm túc và có trách nhiệm (We’re approaching this work boldly and responsibly). Điều đó có nghĩa là chúng tôi phải có tham vọng trong việc nghiên cứu và theo đuổi những khả năng AI sẽ mang lại lợi ích to lớn cho mọi người và xã hội, đồng thời xây dựng các biện pháp bảo vệ, cũng như hợp tác với các chính phủ và chuyên gia để giải quyết rủi ro khi AI trở nên có năng lực hơn. Chúng tôi tiếp tục đầu tư vào những công cụ, mô hình nền tảng và cơ sở hạ tầng tốt nhất, đồng thời mang chúng vào các sản phẩm của chúng tôi cùng nhiều sản phẩm khác, bảo đảm tuân theo các nguyên tắc về AI của chúng tôi.

Giờ đây, chúng tôi đang thực hiện bước tiếp theo trên hành trình với Gemini, mô hình tổng quát (general model) và có năng lực nhất của chúng tôi, với hiệu năng tân tiến nhất vượt qua nhiều tiêu chuẩn hàng đầu. Phiên bản đầu tiên của chúng tôi là Gemini 1.0 được tối ưu hóa cho các kích cỡ khác nhau: Ultra, Pro và Nano. Đây là những mô hình đầu tiên của kỷ nguyên Gemini và cũng là hiện thực hóa đầu tiên về tầm nhìn mà chúng tôi vạch ra khi ra mắt Google DeepMind vào đầu năm nay. Kỷ nguyên mới của các mô hình này đại diện cho một trong những nỗ lực khoa học và kỹ thuật lớn nhất mà chúng tôi đã thực hiện với tư cách là một doanh nghiệp. Tôi thực sự vui mừng về những gì sắp diễn ra và những cơ hội mà Gemini sẽ mở ra cho mọi người ở khắp mọi nơi.

ÔNG DEMIS HASSABIS, CEO GOOGLE DEEPMIND (ĐẠI DIỆN ĐỘI NGŨ GEMINI):

AI luôn là trọng tâm trong sự nghiệp của tôi cũng như của nhiều cộng sự nghiên cứu khác. Ngay từ thuở niên thiếu khi lập trình AI cho các trò chơi trên máy tính, và trong những năm nghiên cứu về khoa học thần kinh để tìm hiểu về cơ chế hoạt động của não bộ, tôi luôn tin rằng nếu chúng ta có khả năng chế tạo những loại máy móc thông minh hơn, chúng ta có thể khai thác chúng để mang lại lợi ích cho nhân loại theo những cách đáng kinh ngạc.

Sự hứa hẹn về một thế giới được hỗ trợ bởi AI một cách có trách nhiệm tiếp tục thúc đẩy công việc của chúng tôi tại Google DeepMind. Từ lâu, chúng tôi luôn mong muốn xây dựng một thế hệ mới của những mô hình AI, lấy cảm hứng từ phương thức nhận biết và tương tác với thế giới của mọi người. Không chỉ dừng lại như một phần mềm thông minh, AI sẽ trở nên hữu ích và trực quan hơn – tương tự như một cộng sự chuyên nghiệp hay trợ thủ đắc lực cho người dùng.

Hôm nay, chúng tôi tiến thêm một bước gần hơn đến viễn cảnh này bằng việc giới thiệu Gemini, mô hình AI tiên tiến và tổng quát nhất từng được Google phát triển.

Gemini là kết quả của những nỗ lực hợp tác quy mô lớn giữa các đội ngũ trong Google, bao gồm cả các cộng sự của chúng tôi tại Google Research. Ngay từ ban đầu, nó được xây dựng trở nên đa phương thức (multimodal), nghĩa là nó có thể khái quát và có khả năng hiểu liền mạch, vận hành và kết hợp trên nhiều loại thông tin khác nhau bao gồm văn bản, code, âm thanh, hình ảnh và video.

Gemini cũng là mô hình AI linh hoạt nhất của chúng tôi, nó có thể hoạt động hiệu quả trên mọi thứ từ trung tâm dữ liệu cho đến thiết bị di động. Việc xây dựng và mở rộng quy mô cùng AI của các doanh nghiệp và nhà phát triển sẽ được cải thiện đáng kể với những khả năng hiện đại nhất của Gemini.

Chúng tôi đã tối ưu hóa phiên bản đầu tiên là Gemini 1.0 với ba kích cỡ khác nhau như sau:

Gemini Ultra – mô hình lớn nhất và năng lực nhất của chúng tôi dành cho các tác vụ có độ phức tạp cao.
Gemini Pro – mô hình tốt nhất của chúng tôi để mở rộng quy mô trên nhiều loại tác vụ.
Gemini Nano – mô hình hiệu quả nhất của chúng tôi dành cho các tác vụ thực hiện trên thiết bị.

Hiệu năng tân tiến

Chúng tôi đã thử nghiệm nghiêm ngặt các mô hình Gemini và đánh giá hiệu năng của chúng trên nhiều tác vụ khác nhau. Từ việc nhận biết hình ảnh tự nhiên, âm thanh và video cho đến khả năng tư duy toán học, hiệu năng của Gemini Ultra vượt qua các kết quả tân tiến nhất (state-of-the-art results) hiện nay ở 30 trong số 32 điểm chuẩn học thuật (academic benchmarks) được sử dụng rộng rãi để nghiên cứu và phát triển mô hình ngôn ngữ lớn (large language model, LLM).

Với số điểm 90%, Gemini Ultra là mô hình đầu tiên vượt trội hơn các chuyên gia con người về tiêu chuẩn MMLU (Massive Multitask Language Understanding; tạm dịch: Hiểu ngôn ngữ đa nhiệm lớn), bằng cách sử dụng tổ hợp 57 môn học như toán, vật lý, lịch sử, luật, y học và đạo đức để kiểm tra cả kiến thức thế giới và khả năng giải quyết vấn đề.

Cách tiếp cận chuẩn mới của chúng tôi đối với MMLU cho phép Gemini sử dụng khả năng suy luận (reasoning capabilities) của nó để suy nghĩ kỹ hơn trước khi trả lời những câu hỏi khó, đưa đến những cải tiến đáng kể so với việc chỉ sử dụng ấn tượng đầu tiên (first impression) của nó.

Gemini vượt qua hiệu suất tân tiến trên một loạt các tiêu chuẩn bao gồm văn bản và mã hóa.

Gemini Ultra cũng đạt được số điểm cao nhất là 59,4% trên tiêu chuẩn MMMU mới (Massive Multi-discipline Multimodal Understanding, tạm dịch: Hiểu biết lớn về đa phương thức trên đa ngành), bao gồm các tác vụ đa phương thức trải rộng trên các lĩnh vực khác nhau đòi hỏi suy luận có chủ ý (deliberate reasoning).

Với các benchmark hình ảnh (image benchmarks) mà chúng tôi đã thử nghiệm, Gemini Ultra vượt trội hơn các mô hình hiện đại nhất trước đó mà không cần sự hỗ trợ từ hệ thống nhận dạng ký tự đối tượng (OCR) trích xuất văn bản từ hình ảnh để tiếp tục xử lý. Những benchmark này làm nổi bật tính đa phương thức vốn có của Gemini và cho thấy những dấu hiệu ban đầu về khả năng suy luận phức tạp (complex reasoning abilities) hơn của Gemini.

Bạn đọc có thể xem thêm chi tiết tại báo cáo kỹ thuật của Gemini (Gemini technical report).

Gemini vượt qua hiệu năng tân tiến trên một loạt benchmark đa phương thức.

Những khả năng của thế hệ tiếp theo

Cho đến nay, cách tiếp cận tiêu chuẩn để tạo ra các mô hình đa phương thức bao gồm việc đào tạo các thành phần riêng biệt cho từng phương thức khác nhau trước rồi sau đó ghép chúng lại để mô phỏng gần đúng một số chức năng này. Những mô hình này đôi khi có thể thực hiện tốt một số nhiệm vụ nhất định như mô tả hình ảnh, nhưng lại gặp khó khăn trong việc suy luận phức tạp và mang tính khái niệm hơn.

Chúng tôi đã thiết kế Gemini để nó có khả năng đa phương thức một cách tự nhiên, được đào tạo bởi nhiều phương thức khác nhau ngay từ ban đầu. Sau đó, chúng tôi tinh chỉnh bằng dữ liệu đa phương thức bổ sung để cải tiến hơn nữa tính hiệu quả của nó. Điều này giúp Gemini hiểu và suy luận liền mạch về mọi loại đầu vào ngay từ đầu, tốt hơn rất nhiều so với các mô hình đa phương thức hiện có — và những khả năng của nó đều là tân tiến nhất trong hầu hết mọi lĩnh vực.

Suy luận nhạy bén

Khả năng suy luận đa phương thức nhạy bén của Gemini 1.0 có thể hiểu được thông tin dưới dạng văn bản và hình ảnh phức tạp. Điều này khiến nó có kỹ năng độc đáo trong việc khám phá những kiến thức khó có thể phân biệt được giữa lượng dữ liệu khổng lồ.

Khả năng vượt trội của Gemini trong việc trích xuất những insight từ hàng trăm nghìn tài liệu thông qua việc đọc, lọc và hiểu thông tin sẽ giúp tạo ra những đột phá mới ở tốc độ kỹ thuật số trên nhiều lĩnh vực từ khoa học đến tài chính.

Hiểu văn bản, hình ảnh, âm thanh và hơn thế nữa

Gemini 1.0 đã được đào tạo để nhận diện và hiểu văn bản, hình ảnh, âm thanh cùng nhiều loại hình khác ngay cùng một thời điểm, giúp nó hiểu rõ hơn thông tin có sắc thái và trả lời các câu hỏi liên quan đến những chủ đề phức tạp. Điều này khiến Gemini đặc biệt hữu ích trong việc giải thích lập luận ở những môn học phức tạp toán học và vật lý.

Coding nâng cao

Phiên bản Gemini đầu tiên của chúng tôi có thể hiểu, giải thích, và tạo ra những dòng code chất lượng cao bằng những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trên thế giới, ví dụ như Python, Java, C++ và Golang. Khả năng hoạt động trên nhiều ngôn ngữ khác nhau kết hợp cùng khả năng suy luận thông tin phức tạp khiến Gemini trở thành một trong những mô hình AI tạo mã (coding) hàng đầu thế giới.

Gemini Ultra vượt trội trong nhiều benchmark về coding, bao gồm HumanEval – một benchmark tiêu chuẩn quan trọng trong ngành về khả năng xử lý các tác vụ lập trình, và Natural2Code, bộ dữ liệu tạo mã nội bộ của chúng tôi, sử dụng các nguồn được tạo bởi tác giả nghiên cứu thay vì các thông tin dựa trên web.

Gemini cũng có thể được sử dụng làm công cụ cho các hệ thống coding tiên tiến hơn. Hai năm trước, chúng tôi đã ra mắt AlphaCode, hệ thống coding AI đầu tiên đạt được mức hiệu năng cạnh tranh trong các cuộc thi lập trình.

Bằng cách sử dụng phiên bản chuyên biệt của Gemini, chúng tôi đã tạo ra một hệ thống coding tiên tiến hơn – AlphaCode 2. Hệ thống này vượt trội trong việc giải quyết các vấn đề trong những cuộc thi lập trình cạnh tranh, liên quan đến toán học phức tạp và khoa học máy tính lý thuyết, vượt ngoài phạm vi coding.

Khi được đánh giá trên cùng nền tảng với AlphaCode ban đầu, AlphaCode 2 cho thấy những cải tiến vượt bậc, giải quyết gần gấp đôi số lượng vấn đề, và chúng tôi ước tính rằng nó hoạt động tốt hơn 85% số giải pháp tham gia cuộc thi — tăng từ mức gần 50% của AlphaCode. Nó thậm chí còn hoạt động tốt hơn khi các lập trình viên cộng tác với AlphaCode 2 bằng cách nhận dạng các thuộc tính nhất định cho các mẫu code tuân theo.

Chúng tôi rất vui khi các lập trình viên ngày càng sử dụng các mô hình AI được đánh giá cao như những công cụ cộng tác giúp họ lập luận vấn đề, đề xuất thiết kế mã và hỗ trợ triển khai – nhờ đó họ có thể phát hành các ứng dụng và thiết kế các dịch vụ tốt hơn, nhanh hơn.

Bạn đọc có thể xem thêm thông tin chi tiết tại báo cáo kỹ thuật về AlphaCode 2 (AlphaCode 2 technical report).

Đáng tin cậy, có thể mở rộng và hiệu quả hơn

Chúng tôi đã đào tạo Gemini 1.0 trên quy mô cơ sở hạ tầng được tối ưu hóa cho AI bằng cách sử dụng bộ xử lý Tensor (TPU) phiên bản v4 và v5e được thiết kế bởi Google. Chúng tôi đã thiết kế nó trở thành mô hình đáng tin cậy và dễ mở rộng nhất để đào tạo, cũng như hiệu quả nhất để phục vụ.

Trên TPU, Gemini vận hành nhanh hơn đáng kể so với các mô hình trước đó, vốn nhỏ hơn và kém hiệu năng hơn. Những bộ xử lý AI được thiết kế tùy chỉnh này là trọng tâm của các sản phẩm được hỗ trợ bởi AI của Google nhằm phục vụ hàng tỷ người dùng của các sản phẩm Google Search, YouTube, Gmail, Google Maps, Google Play và Android. Chúng cũng cho phép các công ty trên toàn thế giới đào tạo các mô hình AI quy mô lớn một cách hiệu quả về chi phí.

Hôm nay, chúng tôi công bố hệ thống TPU mạnh mẽ, hiệu quả và có khả năng mở rộng nhất từ trước đến nay – Cloud TPU v5p – được thiết kế để đào tạo các mô hình AI tiên tiến. Bộ xử lý TPU thế hệ mới này sẽ thúc đẩy việc phát triển Gemini cũng như giúp cho các nhà phát triển và các khách hàng doanh nghiệp đào tạo các mô hình AI tạo sinh quy mô lớn nhanh chóng hơn, cho phép các sản phẩm cũng như tính năng mới tiếp cận người dùng sớm hơn.

Các siêu máy tính xử lý AI Cloud TPU v5p trong một trung tâm dữ liệu Google.

Xây dựng mô hình AI trên cốt lõi trách nhiệm và sự an toàn

Tại Google, chúng tôi cam kết thúc đẩy AI một cách nghiêm túc và có trách nhiệm trong mọi công việc mình làm. Dựa trên Bộ nguyên tắc AI của Google (Google’s AI Principles) và các chính sách an toàn triệt để trong từng sản phẩm, chúng tôi đang bổ sung các biện pháp bảo vệ mới để đảm bảo cho khả năng đa phương thức của Gemini. Ở mỗi giai đoạn phát triển, chúng tôi luôn xem xét các rủi ro tiềm ẩn cũng như nỗ lực kiểm tra và giảm thiểu chúng.

Gemini được đánh giá có độ an toàn toàn diện nhất so với bất kỳ mô hình AI của Google tính đến hiện nay, bao gồm cả tính thành kiến và tính độc hại (bias and toxicity). Chúng tôi đã tiến hành nghiên cứu mới về các lĩnh vực rủi ro tiềm ẩn như tấn công mạng, tính thuyết phục và quyền tự chủ, đồng thời đã áp dụng các kỹ thuật thử nghiệm đối thủ tốt nhất của Google Research để giúp xác định các vấn đề an toàn quan trọng trước khi triển khai Gemini.

Để xác định các điểm mù trong phương pháp đánh giá nội bộ, chúng tôi đang làm việc với một nhóm đa dạng gồm các chuyên gia và đối tác bên ngoài để kiểm tra kỹ lưỡng mô hình của mình trên nhiều vấn đề khác nhau.

Để xác định các vấn đề về an toàn nội dung trong giai đoạn đào tạo cho Gemini và bảo đảm rằng dữ liệu đầu ra của nó luôn tuân thủ các chính sách của Google, chúng tôi đang sử dụng các tiêu chuẩn như Real Toxicity Prompts. Đây là tập hợp khoảng 100.000 lời nhắc (prompts) với các mức độ độc hại khác nhau được tổng hợp từ các trang web và được phát triển bởi các chuyên gia tại Viện Nghiên cứu Allen về AI. Thông tin chi tiết về hoạt động này sẽ sớm được thông báo.

Để hạn chế tác hại, chúng tôi đã xây dựng các bộ phân loại an toàn chuyên dụng để xác định, gắn nhãn và phân loại các nội dung như bạo lực hoặc định kiến tiêu cực. Kết hợp với các bộ lọc mạnh mẽ, phương pháp tiếp cận phân tầng này được thiết kế để giúp Gemini an toàn và hòa nhập hơn với mọi người. Ngoài ra, chúng tôi vẫn đang tiếp tục giải quyết những thách thức hiện có cho nhiều mô hình như tính xác thực, căn cứ, quy kết và chứng thực.

Trách nhiệm và sự an toàn sẽ luôn là trọng tâm trong việc phát triển và triển khai các mô hình AI của chúng tôi. Đây là một lời cam kết lâu dài đòi hỏi hợp tác xây dựng, vì vậy chúng tôi đang bắt tay với cộng đồng thuộc lĩnh vực và hệ sinh thái AI lớn hơn để thiết lập các tiêu chuẩn về an toàn và bảo mật, cũng như cách thực hành AI tốt nhất thông qua các tổ chức như MLCommons, Frontier Model Forum và Quỹ An toàn AI, cũng như Bộ khung về bảo mật AI của chúng tôi – được thiết kế dành riêng cho các hệ thống AI trong khu vực công và tư nhằm giảm thiểu rủi ro bảo mật. Chúng tôi sẽ tiếp tục hợp tác với các nhà nghiên cứu, chính phủ và các tổ chức xã hội và dân sự trên khắp thế giới trong quá trình phát triển Gemini.

Để Gemini được triển khai trên toàn cầu

Gemini 1.0 hiện đang được triển khai trên một số lượng lớn các sản phẩm và nền tảng khác nhau:

Gemini Pro trong các sản phẩm của Google

Chúng tôi đang mang Gemini đến hàng tỷ người dùng qua các sản phẩm của Google.

Bắt đầu từ hôm nay, Bard sẽ sử dụng phiên bản tinh chỉnh của Gemini Pro để lý luận, lập kế hoạch, hiểu biết nâng cao và hơn thế nữa. Đây là bản nâng cấp lớn nhất đối với Bard kể từ khi ra mắt.

Phiên bản Bard này sẽ có trong tiếng Anh ở hơn 180 quốc gia và vùng lãnh thổ, đồng thời chúng tôi có kế hoạch mở rộng các phương thức khác nhau, cũng như hỗ trợ các ngôn ngữ và địa điểm mới trong tương lai gần.

Chúng tôi cũng sẽ triển khai Gemini trên điện thoại Pixel. Pixel 8 Pro là chiếc điện thoại đầu tiên được thiết kế để vận hành Gemini Nano, hỗ trợ các tính năng mới như Tóm tắt trong ứng dụng Ghi âm, cũng như triển khai tính năng Trả lời thông minh trên bàn phím Gboard, bắt đầu với ứng dụng WhatsApp và trên các ứng dụng nhắn tin khác vào năm tới.

Trong các tháng sắp tới, Gemini sẽ có mặt trên nhiều sản phẩm và dịch vụ của chúng tôi như Google Search, Google Ads, Chrome và Duet AI.

Chúng tôi cũng đã bắt đầu thử nghiệm Gemini trong Google Search, nơi mà Gemini giúp Search Generative Experience (SGE) vận hành nhanh hơn cho người dùng, giảm 40% độ trễ bằng tiếng Anh tại Mỹ, cùng với những cải tiến về chất lượng.

Xây dựng ứng dụng với Gemini

Từ ngày 13-12-2023, các nhà phát triển và khách hàng doanh nghiệp có thể truy cập vào Gemini Pro thông qua Gemini API trong Google AI Studio hoặc Google Cloud Vertex AI.

Google AI Studio là một công cụ miễn phí được xây dựng trên web dành cho nhà phát triển, nó giúp các nhà phát triển và khách hàng doanh nghiệp tạo ra các phiên bản nguyên mẫu và khởi chạy ứng dụng nhanh chóng với một mã khóa API. Khi bạn cần một nền tảng AI với toàn quyền quản lý, Vertex AI cho phép bạn tùy chỉnh Gemini với quyền kiểm soát toàn bộ dữ liệu và hưởng lợi từ các tính năng bổ sung của Google Cloud dành cho doanh nghiệp về tính bảo mật, sự an toàn, quyền riêng tư cũng như tính quản trị và tuân thủ dữ liệu.

Các nhà phát triển ứng dụng Android cũng sẽ có thể xây dựng ứng dụng với Gemini Nano, mô hình hiệu quả nhất của chúng tôi cho các tác vụ trên thiết bị, thông qua AICore. Đây là một tính năng hệ thống mới có sẵn trong Android 14, được thiết lập ban đầu trên các thiết bị Pixel 8 Pro.

Người dùng có thể đăng ký để sử dụng bản dùng thử early preview of AICore.

Gemini Ultra sắp ra mắt

Đối với Gemini Ultra, chúng tôi hiện đang hoàn tất các cuộc thử nghiệm độ tin cậy và an toàn trên diện rộng, bao gồm cả việc hợp tác với các bên đáng tin cậy, đồng thời cải tiến mô hình bằng cách tinh chỉnh và học hỏi tăng cường từ các phản hồi của con người (reinforcement learning from human feedbac, RLHF) trước khi được ra mắt rộng rãi.

Là một phần của quá trình trên, chúng tôi sẽ cung cấp Gemini Ultra cho một số khách hàng, nhà phát triển, đối tác cũng như các chuyên gia về an toàn và trách nhiệm để thử nghiệm và đưa ra phản hồi, trước khi ra mắt các nhà phát triển và khách hàng doanh nghiệp trong năm 2024.

Đầu năm 2024, chúng tôi cũng sẽ ra mắt Bard Advanced, một trải nghiệm AI mới và tiên tiến, cho phép bạn tiếp cận những mô hình và tính năng tốt nhất của chúng tôi, bắt đầu với Gemini Ultra.

Kỷ nguyên Gemini: Tạo điều kiện cho một tương lai của sự đổi mới

Đây là một cột mốc quan trọng trong sự phát triển của AI, và là sự khởi đầu cho một kỷ nguyên mới của chúng tôi tại Google, nơi chúng tôi tiếp tục đổi mới nhanh chóng và nâng cao khả năng của các mô hình một cách có trách nhiệm.

Chúng tôi đã đạt được một bước tiến tuyệt vời với Gemini cho đến thời điểm hiện tại và hiện đang cố gắng phát triển hơn nữa khả năng của nó cho các phiên bản trong tương lai, bao gồm những tiến bộ trong việc lập kế hoạch và ghi nhớ, cũng như mở rộng cửa sổ ngữ cảnh để xử lý được nhiều thông tin hơn và đưa ra những phản hồi tốt hơn.

Chúng tôi rất hào hứng trước những khả năng tuyệt vời của một thế giới được hỗ trợ bởi AI một cách có trách nhiệm – một tương lai của sự đổi mới sẽ củng cố tính sáng tạo, mở rộng tri thức, nâng cao khoa học và thay đổi cách sống và làm việc của hàng tỉ người trên khắp thế giới.