Gemini โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) จาก Google AI เรียนรู้จากข้อมูลข้อความและโค้ดจำนวนมหาศาล ข้อมูลเหล่านี้มาจากแหล่งต่างๆ ดังนี้:
1. หนังสือ: Google สแกนหนังสือหลายล้านเล่มและแปลงข้อความเป็นรูปแบบดิจิทัล ข้อมูลเหล่านี้ใช้เพื่อฝึกให้ Gemini เข้าใจภาษาและรูปแบบการเขียนที่แตกต่างกัน
2. บทความ: Google รวบรวมบทความจากเว็บไซต์และแหล่งข้อมูลออนไลน์อื่นๆ ข้อมูลเหล่านี้ใช้เพื่อฝึกให้ Gemini เรียนรู้เกี่ยวกับหัวข้อต่างๆ และเข้าใจวิธีการสื่อสารในรูปแบบออนไลน์
3. โค้ด: Google รวบรวมโค้ดจาก GitHub และแหล่งเก็บข้อมูลโค้ดอื่นๆ ข้อมูลเหล่านี้ใช้เพื่อฝึกให้ Gemini เข้าใจภาษาการเขียนโปรแกรม และสร้างโค้ดในภาษาต่างๆ
4. เว็บไซต์: Google รวบรวมข้อความจากเว็บไซต์ต่างๆ ข้อมูลเหล่านี้ใช้เพื่อฝึกให้ Gemini เข้าใจรูปแบบข้อความที่แตกต่างกัน และเรียนรู้เกี่ยวกับหัวข้อต่างๆ
5. การสนทนา: Google เก็บข้อมูลการสนทนาจากแหล่งต่างๆ เช่น โซเชียลมีเดีย และเว็บไซต์ถามตอบ ข้อมูลเหล่านี้ใช้เพื่อฝึกให้ Gemini เข้าใจภาษาธรรมชาติ และโต้ตอบกับผู้ใช้ได้อย่างเป็นธรรมชาติ
นอกจากแหล่งข้อมูลหลักเหล่านี้แล้ว Gemini ยังเรียนรู้จากข้อมูลใหม่ๆ อยู่เสมอ ข้อมูลใหม่ๆ เหล่านี้มาจากผู้ใช้ที่โต้ตอบกับ Gemini และจากข้อมูลที่ Google เพิ่มลงในฐานข้อมูล
ด้วยการเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาล Gemini จึงสามารถทำงานต่างๆ ได้อย่างน่าทึ่ง เช่น:
- ตอบคำถามของคุณอย่างมีข้อมูล แม้ว่าจะเป็นคำถามที่เปิดกว้าง ท้าทาย หรือแปลกประหลาด
- เขียนเนื้อหาสร้างสรรค์ในรูปแบบต่างๆ เช่น บทกวี โค้ด สคริปต์ บทดนตรี อีเมล จดหมาย ฯลฯ
- แปลภาษา
- เขียนโค้ดในภาษาต่างๆ
- สรุปเนื้อหา
- ตอบคำถามของคุณอย่างมีข้อมูล
Gemini ยังอยู่ระหว่างการพัฒนา แต่โมเดลนี้มีความสามารถที่จะปฏิวัติวิธีที่เราโต้ตอบกับคอมพิวเตอร์
