Gemini可能是Google正在開發的新型多模態大模型的代號，但其具體細節尚未對外公布。
多模態大模型通常是指能夠處理不同模態數據（如文本、影像、音訊等）的大型神經網絡模型。這樣的模型在處理各種類別的數據時具有更強的通用性和靈活性。Gemini 1.5可能是谷歌在多模態模型方面的新進展，但關於它的具體提升和特性目前還沒有公開的資訊。
然而，通常情況下，新一代的多模態大模型會在以下方面進行提升：
1. **模型規模：** 新一代模型通常會更大更復雜，擁有更多的參數和層級結構，從而能夠更好地捕捉數據的復雜關系和語意資訊。
2. **效能提升：** 新一代模型可能會在效能上進行最佳化，包括模型的訓練速度、推理速度和記憶體占用等方面的提升，以提高模型的效率和實用性。
3. **跨模態表示學習：** 新一代模型可能會更好地實作跨模態數據的表示學習，使模型能夠更好地理解不同模態數據之間的關聯和語意資訊，從而提高模型的整體效能。
4. **套用領域拓展：** 新一代模型可能會在套用領域上進行拓展，涉及到更多的數據類別和任務，例如影像描述生成、視覺問答、多模態機器轉譯等，從而增強模型的通用性和適用性。
5. **可解釋性和可控性：** 新一代模型可能會更加註重模型的可解釋性和可控性，使使用者能夠更好地理解模型的決策過程和結果，從而增強模型的可信度和可用性。
總的來說，新一代多模態大模型通常會在模型規模、效能、跨模態表示學習、套用領域拓展以及可解釋性和可控性等方面進行提升，從而進一步推動多模態人工智能技術的發展和套用。
