AI Gemini 2.5 від Google: пояснення 3,295 авторів

Автор: Бендж Едвардс – 17 липня 2025 року

Вступ: Безпрецедентний Вияв Співпраці

Коли Google DeepMind у весняний період представив технічну доповідь Gemini 2.5, читачі були вражені не лише передовими досягненнями в галузі штучного інтелекту, а й вражаючою кількістю авторів – 3,295 осіб. Ця цифра перевершує багато провідних публікацій та навіть змагається з великими колабораціями в галузі фізики частинок. Що ж спонукає до такої чисельності авторів, і що це говорить про майбутнє досліджень у сфері штучного інтелекту?

Секретне Повідомлення у Списку Авторів

Дослідник машинного навчання Девід Ха (відомий також як hardmaru) виявив, що перші 43 ініціали авторів кодують таємне повідомлення. Прочитавши ініціали в порядку, він розшифрував:

“МОДЕЛІ GEMINI МОЖУТЬ ДУМАТИ І ШВИДКО ВІДПОВІДАТИ.”

Ця грайлива деталь відсилає до двох основних характеристик Gemini 2.5:

• Симульоване міркування: Модель створює внутрішній “ланцюг думок” перед тим, як дати відповідь, що покращує вирішення складних завдань.
• Швидка інтерпретація: Низька затримка та висока швидкість обробки завдяки спеціалізованим прискорювачам.

Технічний Огляд Gemini 2.5

Набір Gemini 2.5 включає два основні варіанти:

1. Gemini 2.5 Pro: Оснащений архітектурою трансформера з 1.2 трильйона параметрів, оптимізованою для складного логічного міркування в довгих контекстах до 1 мільйона токенів.
2. Gemini 2.5 Flash: Стиснута модель з 400 мільярдами параметрів, що працює на TPU v5p від Google, забезпечуючи час відповіді менше 50 мс.

Ключові нововведення включають:

• Мультимодальність: Поєднання візуальних та мовних потоків за допомогою єдиного механізму крос-уваги, що дозволяє генерувати підписи до зображень без попереднього навчання та розуміти документи.
• Агентні інтерфейси: Вбудовані API для безпечного управління зовнішніми інструментами (API, бази даних, робототехнічні контролери) з динамічними обмеженнями.
• Управління довгими контекстами: Ієрархічне кешування пам’яті та динамічна сегментація для збереження когерентності в десятках тисяч слів.

Чому 3,295 Авторів?

Величезна кількість авторів відображає багатопрофільні зусилля, які стоять за Gemini:

• Основні дослідники в галузі машинного навчання: Архітектори нових варіантів трансформерів, оптимізації уваги та оцінки безпеки.
• Програмісти: Розробники дистрибуційних навчальних фреймворків (наприклад, JAX та TensorFlow Mesh) і MLOps-процесів для версій моделей та їх впровадження.
• Спеціалісти з апаратного забезпечення: Інженери, які налаштовували блоки множення матриць TPU v5p, мости NVLink та прошивки ASIC для прискорення навчання та інтерпретації.
• Менеджери продуктів та UX-дизайнери: Координатори, що забезпечують інтеграцію функцій Gemini з Google Workspace, Android та хмарними AI-сервісами.
• Етики та експерти з політики: Учасники, які працювали над звітами з оцінки ризиків моделі, аудитами упередженості та тестуванням на вразливість.
• Експерти в галузі: Лінгвісти, радіологи та правознавці, які підтвердили ефективність моделі в 75 мовах та спеціалізованих знаннях.

Порівняння з Іншими Великими Колабораціями

Хоча 3,295 авторів є вражаючим досягненням для AI, це не є унікальним у науці:

• Великий адронний колайдер CERN (2015): 5,154 авторів повідомили про точну масу бозона Хіггса.
• COVID-19 GlobalSurg (2021): Публікація клінічних результатів з 15,025 авторами з 116 країн (рекорд Гіннеса).

На відміну від фізики, де чисельність персоналу визначається апаратним забезпеченням і інфраструктурою, команди AI часто працюють у ізоляції. Інклюзивні критерії Google — включення всіх, хто зробив внесок у код, еталони чи огляд політики — вказують на зсув до надзвичайно колаборативних досліджень.

Додатковий Аналіз Розділ 1: Моделі Авторства в AI та Фізиці

У фізиці частинок “консорціумне авторство” означає, що кожен співпрацівник експерименту підписує всі результати, незалежно від того, чи брав участь він у конкретному аналізі. AI традиційно дотримувався більш вузької моделі — лише ті, хто писав код або складав рукопис, з’являються як автори.

Думка експерта: Доктор Лора Сміт, комп’ютерний лінгвіст зі Стенфорда, зазначає: “Підхід Google відображає перехід до федеративних дослідницьких команд, де інженери даних і етики формують поведінку моделі так само, як і розробники алгоритмів.”

Додатковий Аналіз Розділ 2: Масштабування Інфраструктури за Кадром

Навчання Gemini 2.5 Pro вимагало:

• Приблизно 1.1 ексафлоп-днів обчислень, розподілених на 10,240 чипів TPU v5p.
• 50 ПБ високошвидкісного зберігання, спроектованого для продуктивності читання/запису 1 ТБ/с.
• Спеціалізовані кластери Kubernetes, що керують змішаними точностями (bfloat16) з шардінгом оптимізатора ZeRO етапу 3.

Спеціалізована мережа AI Fabric від Google Cloud забезпечила затримку між чипами менше 10 мкc, що є критично важливим для синхронного середнього градієнта на такому масштабі.

Додатковий Аналіз Розділ 3: Майбутні Тенденції та Виклики

У майбутньому команди досліджень AI зіткнуться з такими питаннями:

• Атрибуція кредиту: З ростом списків авторів нові цифрові значки чи таксономії CRediT можуть допомогти розрізнити основні та периферійні внески.
• Аудит моделей: Регуляторні органи можуть вимагати прозорих журналів, хто перевіряв тести безпеки чи звіти про відповідність.
• Ефективність ресурсів: Перехід до екзаскалювання вимагатиме створення екологічніших дата-центрів та алгоритмічних нововведень для зменшення вуглецевого сліду.

Висновок: Нова Ера Гіперколаборативного AI

Авторство доповіді Gemini 2.5 з 3,295 авторами знаменує собою переломний момент — штучний інтелект більше не є вузькопрофільною дисципліною в лабораторіях аспірантів, а перетворився на величезне інтегроване інженерне підприємство. Оскільки моделі зростають у масштабах та застосуваннях, ми побачимо ще більші команди, складніші системи кредитування та переоцінку того, що означає бути “автором” в епоху трильйонних параметрів.

“До 2040 року нам, можливо, знадобиться AI, щоб навіть розбиратися в списках авторів AI,”

жартує Бендж Едвардс, підкреслюючи, що майбутнє досліджень у сфері AI вимагатиме як організаційних інновацій, так і технічної майстерності.