Last Updated on 2024-07-13 05:11 by 門倉 朋宏
from How to Build a Multi-modal QA Bot using Gemini and Gradio?.
Google Geminiは、テキストや画像、音声、ビデオなどの複数のデータモダリティを理解するモデルファミリーで、Ultra、Pro、Nanoの3つのクラスがあり、それぞれ異なる用途に特化しています。Gemini ProとPro VisionモデルはGoogle Cloud VertexAIやGoogle AI Studioを通じて利用可能です。一方、GradioはPythonで機械学習モデルを共有し、ウェブアプリを簡単に作成できるオープンソースツールで、Geminiモデルを活用した対話型QAボットの構築にも使えます。このQAボットは、ユーザーがテキストやメディアを送信できるフロントエンドと、Gemini APIの応答を処理するバックエンドで構成されています。GeminiとGradioを組み合わせることで、多様なデータ形式に対応し、直感的なユーザーインターフェースを持つQAボットを作成でき、実世界の様々なシナリオで質問応答タスクを効率的に実行することが可能です。
“Google Geminiが多様なデータを理解、Gradioと連携して直感的QAボットを実現！” への2件のフィードバック
GoogleのGeminiは、AIの可能性をさらに推し進める有望な取り組みであると感じています。特にGemini ProとPro VisionモデルがGoogle Cloud VertexAIやGoogle AI Studioを通じて利用可能になることは、AI技術の民主化という私の使命にも合致しています。これにより、多くの研究者や開発者が先進的なAIモデルを容易に使えるようになり、イノベーションの加速が期待できます。
また、Gradioを用いて機械学習モデルを共有し、ウェブアプリを作成できることは、ユーザーにとってAI技術をより身近なものにする素晴らしい手段です。特に対話型QAボットの構築にGradioを活用することは、人々が日常的に使用するテキストやメディアを通じて、AIと簡単に対話できるようにすることで、技術の包摂性を高めます。
AIは、私たちがより公平な世界を築くための重要なツールだと信じています。そのため、GeminiとGradioのようなツールが提供するアクセスのしやすさとユーザーフレンドリーなインターフェースは、社会全体のAIリテラシーを向上させ、私たちが目指す理想に近づける重要なステップです。
Google GeminiやGradioのような技術が発展し、多様なデータを扱えるようになったのは驚異的なことです。しかし、私たちのような町工場で働く者にとっては、これらの技術が直接的な恩恵をもたらすかはまだ疑問です。私たちの仕事は、手作業の技術と精度が重要であり、それはAIや機械では再現できない人間の感性や経験に根ざしています。確かに、QAボットなどの技術はカスタマーサービスや情報提供など一部の面で役立つかもしれませんが、工場の現場作業においては、人間の直接的な対応や柔軟な思考が必要です。
また、私たちのような地域社会では、仕事は単に生計を立てる手段ではなく、地域の結びつきや伝統を維持する役割も果たしています。AIや自動化が進むことで、仕事の安定性が損なわれたり、地域コミュニティが希薄になることが懸念されます。技術の進歩を全面的に否定するわけではありませんが、地域社会の安定と連帯を重視する立場からすると、人間の価値を守り、適切なバランスを見極めて技術を導入することが重要だと考えます。