AI大模型Gemini

Gemini是一种基于Transformer的自然语言处理模型，由微软公司于2021年提出。它是目前为止最大的AI模型之一，拥有8.3亿个参数。Gemini的目标是提高自然语言处理任务的性能，例如问答、文本分类和语言生成等任务。它在多个自然语言处理基准测试中都取得了最先进的结果。

Gemini的主要特点是使用了一种新的训练方法，称为“分层训练”。这种方法将模型分成多个子模型，每个子模型都专门处理不同的任务。这些子模型可以同时训练，从而提高了训练效率。此外，Gemini还使用了一种新的自适应学习率调整方法，可以更好地平衡不同层之间的学习率。

以下是使用Gemini进行文本分类的示例代码：

import torch
from transformers import GeminiTokenizer, GeminiForSequenceClassification

# 加载模型和分词器
tokenizer = GeminiTokenizer.from_pretrained('microsoft/Gemini-L')
model = GeminiForSequenceClassification.from_pretrained('microsoft/Gemini-L')

# 准备输入文本
text = "This is a positive sentence."

# 分词并转换为模型输入格式
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
labels = torch.tensor([1]).unsqueeze(0)  # 此处为示例，实际标签需要根据具体任务确定

# 运行模型
outputs = model(**inputs, labels=labels)

# 输出预测结果
print(outputs.logits)  # 此处为示例，实际输出需要根据具体任务确定