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GoogleDeepMind
?2023Google.Allrightsreserved
Gemini:AFamilyofHighlyCapableMultimodalModels
GeminiTeam,Google1
Thisreportintroducesanewfamilyofmultimodalmodels,Gemini,thatexhibitremarkablecapabilitiesacrossimage,audio,video,andtextunderstanding.TheGeminifamilyconsistsofUltra,Pro,andNanosizes,suitableforapplicationsrangingfromcomplexreasoningtaskstoon-devicememory-constraineduse-cases.Evaluationonabroadrangeofbenchmarksshowsthatourmost-capableGeminiUltramodeladvancesthestateoftheartin30of32ofthesebenchmarks—notablybeingthefirstmodeltoachievehuman-expertperformanceonthewell-studiedexambenchmarkMMLU,andimprovingthestateoftheartineveryoneofthe20multimodalbenchmarksweexamined.WebelievethatthenewcapabilitiesofGeminimodelsincross-modalreasoningandlanguageunderstandingwillenableawidevarietyofusecasesandwediscussourapproachtowarddeployingthemresponsiblytousers.
1.Introduction
WepresentGemini,afamilyofhighlycapablemultimodalmodelsdevelopedatGoogle.WetrainedGeminijointlyacrossimage,audio,video,andtextdataforthepurposeofbuildingamodelwithbothstronggeneralistcapabilitiesacrossmodalitiesalongsidecutting-edgeunderstandingandreasoningperformanceineachrespectivedomain.
Gemini1.0,ourfirstversion,comesinthreesizes:Ultraforhighly-complextasks,Proforenhancedperformanceanddeployabilityatscale,andNanoforon-deviceapplications.Eachsizeisspecificallytailoredtoaddressdifferentcomputationallimitationsandapplicationrequirements.WeevaluatetheperformanceofGeminimodelsonacomprehensivesuiteofinternalandexternalbenchmarkscoveringawiderangeoflanguage,coding,reasoning,andmultimodaltasks.
Geminiadvancesstate-of-the-artinlarge-scalelanguagemodeling(Aniletal.,2023;Brownetal.,2020;Chowdheryetal.,2023;Hoffmanneta
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