20 maja 2025 r. firma Google po cichu zaprezentowała DeepMind Dyfuzja Bliźniąt, eksperymentalny model dyfuzji tekstu, który obiecuje zmienić krajobraz generatywnej AI. Zaprezentowany podczas Google I/O 2025, ten najnowocześniejszy prototyp badawczy wykorzystuje techniki dyfuzji — wcześniej popularne w generowaniu obrazów i wideo — do tworzenia spójnego tekstu i kodu poprzez iteracyjne udoskonalanie losowego szumu. Wczesne testy porównawcze sugerują, że dorównuje, a w niektórych przypadkach przewyższa, istniejące modele oparte na transformatorach Google zarówno pod względem szybkości, jak i jakości.
Czym jest Gemini Diffusion?
W jaki sposób dyfuzja jest stosowana w generowaniu tekstu i kodu?
Tradycyjne duże modele językowe (LLM) opierają się na architekturach autoregresyjnych, generując treść po jednym tokenie na raz, przewidując następne słowo warunkowane wszystkimi poprzednimi wynikami. W przeciwieństwie do tego, Dyfuzja Bliźniąt zaczyna się od pola losowego „szumu” i iteracyjnie udoskonala ten szum do spójnego tekstu lub kodu wykonywalnego poprzez sekwencję kroków odszumiania. Ten paradygmat odzwierciedla sposób, w jaki modele dyfuzji, takie jak Imagen i Stable Diffusion, tworzą obrazy, ale jest to pierwszy raz, gdy takie podejście zostało skalowane do generowania tekstu z prędkością produkcyjną.
Dlaczego „szum w narracji” ma znaczenie
Wyobraź sobie statyczność na ekranie telewizora, gdy nie ma sygnału — losowe migotanie bez formy. W sztucznej inteligencji opartej na dyfuzji ta statyczność jest punktem wyjścia; model „rzeźbi” znaczenie z chaosu, stopniowo narzucając strukturę i semantykę. Ten holistyczny pogląd na każdym etapie udoskonalania umożliwia wrodzoną samokorektę, łagodząc problemy, takie jak niespójność lub „halucynacje”, które mogą nękać modele token po tokenie.
Kluczowe innowacje i możliwości
- Przyspieszona generacja:Gemini Diffusion może jednocześnie generować całe bloki tekstu, znacznie zmniejszając opóźnienie w porównaniu do metod generowania tokenów po tokenie. ()
- Zwiększona spójność:Dzięki generowaniu większych segmentów tekstu na raz, model osiąga większą spójność kontekstową, co przekłada się na bardziej spójne i logicznie ustrukturyzowane wyniki. ()
- Udoskonalanie iteracyjne:Architektura modelu umożliwia korektę błędów w czasie rzeczywistym podczas procesu generowania, co zwiększa dokładność i jakość końcowego wyniku. ()
Dlaczego Google stworzyło Gemini Diffusion?
Rozwiązywanie problemów związanych z szybkością i opóźnieniami
Modele autoregresyjne, choć potężne, napotykają podstawowe ograniczenia prędkości: każdy token zależy od poprzedniego kontekstu, tworząc sekwencyjne wąskie gardło. Gemini Diffusion przerywa to ograniczenie, umożliwiając równoległe udoskonalanie we wszystkich pozycjach, co skutkuje 4–5 razy szybsza generacja od początku do końca w porównaniu do podobnych rozmiarów autoregresyjnych odpowiedników. To przyspieszenie może przełożyć się na mniejsze opóźnienia w aplikacjach czasu rzeczywistego, od chatbotów po asystentów kodowania.
Pionierskie nowe ścieżki do AGI
Oprócz szybkości, iteracyjny, globalny widok diffusion jest zgodny z kluczowymi możliwościami sztucznej inteligencji ogólnej (AGI): rozumowaniem, modelowaniem świata i kreatywną syntezą. Kierownictwo Google DeepMind postrzega Gemini Diffusion jako część szerszej strategii budowania bardziej świadomych kontekstu, proaktywnych systemów AI, które mogą bezproblemowo działać w środowiskach cyfrowych i fizycznych.
Jak działa Gemini Diffusion?
Pętla wstrzykiwania i odszumiania szumów
- InicjalizacjiModel rozpoczyna się od losowego tensora szumu.
- Kroki usuwania szumów:W każdej iteracji sieć neuronowa przewiduje, w jaki sposób nieznacznie zredukować szum, kierując się wyuczonymi wzorcami języka lub kodu.
- Udoskonalenie:Powtarzające się kroki zbiegają się w spójny wynik, przy czym każde przejście pozwala na korektę błędów w całym kontekście, zamiast polegać wyłącznie na poprzednich tokenach.
Innowacje architektoniczne
- Równoległość:Dzięki rozdzieleniu zależności między tokenami dyfuzja umożliwia równoczesne aktualizacje, maksymalizując wykorzystanie sprzętu.
- Wydajność parametru:Wczesne testy porównawcze wykazują wydajność porównywalną z większymi modelami autoregresyjnymi, pomimo bardziej kompaktowej architektury.
- Samokorekta:Iteracyjna natura z natury wspiera modyfikacje w połowie generacji, co ma kluczowe znaczenie w przypadku złożonych zadań, takich jak debugowanie kodu lub wyprowadzanie równań matematycznych.
Jakie testy porównawcze pokazują wydajność Gemini Diffusion?
Prędkość próbkowania tokenów
Raport z wewnętrznych testów Google’a średnia częstotliwość próbkowania 1,479 tokenów na sekundę, co stanowi drastyczny skok w porównaniu z poprzednimi modelami Gemini Flash, choć ze średnim narzutem uruchamiania wynoszącym 0.84 sekundy na żądanie. Ta metryka podkreśla możliwości diffusion w przypadku aplikacji o wysokiej przepustowości.
Oceny kodowania i rozumowania
- HumanEval (kodowanie):89.6% zdawalności, co jest wynikiem zbliżonym do 2.0% zdawalności egzaminu Gemini 90.2 Flash-Lite.
- MBPP (kodowanie): 76.0% w porównaniu do 75.8% w przypadku Flash-Lite.
- BIG-Bench Extra Hard (rozumowanie): 15.0%, mniej niż 21.0% Flash-Lite.
- Globalny MMLU (wielojęzyczny): 69.1%, w porównaniu do 79.0% w przypadku Flash-Lite.
Te zróżnicowane wyniki ujawniają wyjątkowe predyspozycje diffusion do iteracyjnych, lokalnych zadań (np. kodowanie) i wskazują obszary, w których konieczne są udoskonalenia architektoniczne — złożone rozumowanie logiczne i rozumienie wielojęzyczne.
Jak Gemini Diffusion wypada w porównaniu z poprzednimi modelami Gemini?
Flash-Lite kontra Pro kontra Diffusion
- Gemini 2.5 Flash-Lite oferuje ekonomiczne i zoptymalizowane pod kątem opóźnień wnioskowanie dla ogólnych zadań.
- Bliźnięta 2.5 Pro koncentruje się na głębokim rozumowaniu i kodowaniu, oferując tryb „Głębokiego myślenia” służący do rozkładania złożonych problemów.
- Dyfuzja Bliźniąt specjalizuje się w błyskawicznym generowaniu i samokorygujących wynikach, pozycjonując się jako podejście uzupełniające, a nie bezpośrednie zastępstwo.
Mocne strony i ograniczenia
- Silne strony:Prędkość, możliwości edycji, wydajność parametrów, solidna wydajność zadań kodowych.
- Ograniczenia:Słabsza wydajność w testach rozumowania abstrakcyjnego i wielojęzycznych testów porównawczych; większe wykorzystanie pamięci z powodu wielokrotnych przebiegów odszumiania; dojrzałość ekosystemu pozostaje w tyle za narzędziami autoregresyjnymi.
Jak uzyskać dostęp do Gemini Diffusion?
Dołączenie do programu wczesnego dostępu
Google otworzyło listy oczekujących dla eksperymentalnej wersji demonstracyjnej Gemini Diffusion — programiści i badacze mogą się zarejestrować za pośrednictwem bloga Google DeepMind. Wczesny dostęp ma na celu zebranie opinii, udoskonalenie protokołów bezpieczeństwa i optymalizację opóźnień przed szerszym wdrożeniem.
Przyszła dostępność i integracja
Choć nie ogłoszono jeszcze dokładnej daty premiery, Google sugeruje, że ogólna dostępność dostosowane do nadchodzącej aktualizacji Gemini 2.5 Flash-Lite. Przewidywane ścieżki integracji obejmują:
- Studio sztucznej inteligencji Google do interaktywnych eksperymentów.
- API Gemini dla bezproblemowego wdrożenia w procesach produkcyjnych.
- Platformy stron trzecich (np. Hugging Face) udostępnia wstępnie opublikowane punkty kontrolne na potrzeby badań naukowych i testów porównawczych tworzonych przez społeczności.
Dzięki ponownemu wyobrażeniu sobie generowania tekstu i kodu przez pryzmat dyfuzji, Google DeepMind zgłasza roszczenie w kolejnym rozdziale innowacji AI. Niezależnie od tego, czy Gemini Diffusion zapoczątkuje nowy standard, czy będzie współistnieć z autoregresyjnymi gigantami, jego połączenie szybkości i samokorygującej sprawności obiecuje zmienić sposób, w jaki budujemy, udoskonalamy i ufamy generatywnym systemom AI.
Jak zacząć
CometAPI zapewnia ujednolicony interfejs REST, który agreguje setki modeli AI — w tym rodzinę Gemini — w ramach spójnego punktu końcowego, z wbudowanym zarządzaniem kluczami API, limitami wykorzystania i panelami rozliczeniowymi. Zamiast żonglować wieloma adresami URL dostawców i poświadczeniami.
Deweloperzy mogą uzyskać dostęp Gemini 2.5 Flash Pre API (model:gemini-2.5-flash-preview-05-20) i Interfejs API Gemini 2.5 Pro (model:gemini-2.5-pro-preview-05-06)itp. przez Interfejs API CometNa początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Playground i skonsultuj się z Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API.