Gemini可能是Google正在开发的新型多模态大模型的代号，但其具体细节尚未对外公布。
多模态大模型通常是指能够处理不同模态数据（如文本、图像、音频等）的大型神经网络模型。这样的模型在处理各种类型的数据时具有更强的通用性和灵活性。Gemini 1.5可能是谷歌在多模态模型方面的新进展，但关于它的具体提升和特性目前还没有公开的信息。
然而，通常情况下，新一代的多模态大模型会在以下方面进行提升：
1. **模型规模：** 新一代模型通常会更大更复杂，拥有更多的参数和层级结构，从而能够更好地捕捉数据的复杂关系和语义信息。
2. **性能提升：** 新一代模型可能会在性能上进行优化，包括模型的训练速度、推理速度和内存占用等方面的提升，以提高模型的效率和实用性。
3. **跨模态表示学习：** 新一代模型可能会更好地实现跨模态数据的表示学习，使模型能够更好地理解不同模态数据之间的关联和语义信息，从而提高模型的整体性能。
4. **应用领域拓展：** 新一代模型可能会在应用领域上进行拓展，涉及到更多的数据类型和任务，例如图像描述生成、视觉问答、多模态机器翻译等，从而增强模型的通用性和适用性。
5. **可解释性和可控性：** 新一代模型可能会更加注重模型的可解释性和可控性，使用户能够更好地理解模型的决策过程和结果，从而增强模型的可信度和可用性。
总的来说，新一代多模态大模型通常会在模型规模、性能、跨模态表示学习、应用领域拓展以及可解释性和可控性等方面进行提升，从而进一步推动多模态人工智能技术的发展和应用。
