طوّرت "غوغل" أنظمة ذكاء اصطناعي جديدة قادرة على فهم المهام المعقدة وتحسين دقة الاستجابة، في محاولة منها للتغلب على منافسيها مثل "ChatGPT" و"DeepSeek".
وأتاحت "غوغل" أحدث نماذجها للذكاء الاصطناعي "Gemini 2.0" للجمهور، إذ توفر النماذج قدرات محسنة مثل نوافذ السياق الكبيرة وتنفيذ التعليمات البرمجية والكفاءة من حيث التكلفة.
يتضمن الإصدار الجديد 4 نماذج مميزة، هي: "Gemini 2.0 Flash" للاستخدام العام، و"2.0Pro Experimental " للترميز المتقدم والمهام المعقدة.
إلى جانب "2.0 Flash-Lite" للتطبيقات الفعالة من حيث التكلفة و" Gemini 2.0 Flash Thinking"، ويمكن الوصول إلى جميع النماذج الآن من خلال تطبيق "Gemini" و"Google AI Studio".
ويتميز "Gemini 2.0 Pro Experimental"، وهو النموذج الأكثر كفاءة للشركة حتى الآن، بنافذة سياق ضخمة تضم 2 مليون رمز مميز، وهو ما يكفي لمعالجة ما يقرب من 1.5 مليون كلمة في وقت واحد.
ويمكن للنموذج التكامل مع بحث "غوغل" وتنفيذ التعليمات البرمجية مباشرة، مما يجعله منافسًا قويًا في مجال تطوير الذكاء الاصطناعي.
في حين يوفر نموذج "2.0Flash" القياسي، الذي أصبح متاحًا للجميع بعد إصدار محدود في شهر كانون الأول/ديسمبر الماضي، أداءً محسنًا عبر معايير رئيسة، وسيشمل قريبًا إنشاء الصور وإمكانيات تحويل النص إلى كلام.
كما يحافظ النموذج على نافذة سياق تضم مليون رمز مميز، مما يجعله مناسبًا لمعالجة كميات كبيرة من المعلومات.
وقدمت "غوغل" أيضًا نموذج "2.0Flash-Lite"، وهو خيار جديد فعال من حيث التكلفة يطابق سرعة وسعر سابقه مع تقديم أداء متفوق.
ويعمل نموذج "Gemini 2.0 Flash Thinking" التجريبي مع تطبيقات مثل "YouTube" و"Maps" و"Search"، إذ وضع هذا النموذج معايير أداء جديدة بنتيجة 73.3٪ في امتحان الرياضيات الأمريكي و74.2٪ في امتحان العلوم.
وعلى عكس نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية، يُظهر "Flash Thinking" عمله من خلال شرح عملية التفكير الخاصة به، مما يسهل على المستخدمين فهم استنتاجاته والتحقق منها.
كما يتضمن النموذج قدرات تنفيذ التعليمات البرمجية الأصلية ويتميز بموثوقية محسنة مع تقليل التناقضات بين عملية التفكير والإجابات النهائية.
وتتوافق هذه الإصدارات مع استراتيجية "غوغل" الأوسع لتطوير نماذج ذكاء اصطناعي أكثر، وأنظمة قادرة على فهم المهام المعقدة واتخاذ إجراء نيابة عن المستخدمين.
أكدت "غوغل" أن مجموعة "Gemini 2.0" تتضمن تقنيات التعلم التعزيزي الجديدة، التي تستخدم النقد الذاتي لتحسين دقة الاستجابة والتعامل مع المطالبات الحساسة بشكل أكثر فاعلية.
كما تستخدم الشركة أيضًا فريقًا آليًا لتقييم المخاطر الأمنية، خاصة تلك المتعلقة بهجمات الحقن غير المباشر للمطالبات.
