De markt voor generatieve AI-modellen is inmiddels een drukbevolkt speelveld. Met razend populaire tools zoals ChatGPT en Microsofts Copilot kan een techgigant als Google natuurlijk niet achterblijven. Googles antwoord is Gemini, een geavanceerd taalmodel dat diverse taken kan aanpakken. Maar wat houdt Gemini precies in? Hoe kan het worden ingezet? En weet Google hiermee de concurrentie te overtreffen?

Als je de laatste twaalf maanden op het internet gezeten hebt, dan ben je de term ongetwijfeld weleens tegengekomen: generatieve AI, oftewel kunstmatige intelligentie waarmee je zelf allerlei soorten content genereert, nakijkt of aanpast. Het bekendste voorbeeld is ChatGPT, maar inmiddels hebben we ook Google Gemini. Dit AI-model is ontwikkeld door het AI-onderzoekslab van Google, genaamd Deepmind, in samenwerking met Google Research. De kunstmatige intelligentie is beschikbaar in drie smaken, die we hieronder zullen behandelen.

Lees ook: 5 alternatieven voor de ChatGPT-app

Dit is Google Gemini

Allereerst Gemini Ultra, dat fungeert als het boegbeeld. Hiermee laat Google precies zien wat het bedrijf in huis heeft als het gaat om generatieve kunstmatige intelligentie. Daar vlak onder hangt Gemini Pro, een versie die je het best kunt omschrijven als een afgeslankte vorm van Ultra. Tot slot is er Gemini Nano, een versie die is bedoeld voor smartphones, zoals de Google Pixel 8 Pro. Google Gemini is van oorsprong multimodaal, wat betekent dat het model niet alleen met tekst werkt, maar ook overweg kan met audio, afbeeldingen, video’s en programmeertalen.

Dat gaat iets verder dan je in eerste instantie zou denken. Om een compleet beeld te geven: Google Gemini is in de basis in staat allerlei vormen van informatie te begrijpen, bewerken en combineren. Zo kun je een foto uploaden en vragen: "Wat gebeurt er op deze foto?" Gemini omschrijft dan wat er in de foto te zien is. Ondertussen kun je extra vragen blijven stellen, terwijl Gemini onthoudt wat de eerste prompt was. Al die context wordt vervolgens meegenomen in vervolgvragen, waardoor er een compleet beeld kan ontstaan van de vraagstukken die je hebt. Gemini kan dus – zoals het er nu naar uitziet – overweg met complexe reeksen aan prompts. Dat dankt de chatbot aan z’n specifieke training, waarbij tekst, afbeeldingen, video’s en audio uit één bron komen.

Niet meer zo letterlijk

In theorie zou deze manier van informatie vergaren moeten leiden tot een betere chatbot. Google Gemini kan zodoende namelijk ‘intuïtiever’ te werk gaan. Als je hem de opdracht zou geven een afbeelding te maken op basis van bepaalde beeldspraak, dan zou de bot dat niet meer letterlijk nemen (zoals nu vaak nog het geval is, en mits er ondersteuning is voor de taal waarin je hem wilt gebruiken). 'Een boom van een kerel' zou in dit geval geen afbeelding moeten opleveren van een boom met een gezicht, maar daadwerkelijk een man die lang en breed is. Overigens is beeldgeneratie vooralsnog niet mogelijk in de huidige versie Gemini, al werkt Google daar op de achtergrond hard aan.

Je komt de naam Gemini trouwens ook tegen bij andere digitale producten van Google, waardoor er wellicht wat verwarring kan ontstaan. Er zijn immers ook Gemini-apps die werken op mobiele apparaten en het web. Voorheen lanceerde Google die software onder de noemer Google Bard, maar die moet nu dus plaatsmaken voor de naam en het product Gemini. Wat je daar als gebruiker van merkt? Nou, los van de naam in de praktijk misschien niet zo heel veel, omdat je de producten nog steeds op dezelfde manier gebruikt. Maar achter de schermen is de technologie anders, waardoor de producten beter werken.

De verschillende versies

Hoewel zo’n pakket met AI-diensten dan ineens heel onoverzichtelijk lijkt, is dit geen vreemde aanpak van Google. De Amerikaanse advertentiegigant presenteert wel vaker producten en diensten die op elkaar lijken, maar in de basis weinig met elkaar te maken hebben. Maar goed, met Google Gemini kun je dus een hoop zaken genereren en (laten) aanpassen. Om goed te kunnen begrijpen wat Google Gemini in zijn mars heeft, moeten we per versie bekijken wat de opties zijn. Gemini is in elk geval ontworpen om op elk (soort) apparaat te kunnen werken.

Gemini Ultra is het grootste taalmodel binnen deze reeks, ontworpen voor complexe taken. Op het moment van schrijven voert Google nog tests uit met Ultra, maar nu al presteert het model beter dan bijvoorbeeld ChatGPT-4. Gemini Pro biedt een balans tussen schaalbaarheid en prestaties, en fungeert als tool die allerlei soorten taken op zich kan nemen. Op dit moment fungeert Pro als basis voor de Google Gemini-chatbot, die voorheen door het leven ging als Google Bard. Qua prestaties is Gemini Pro vergelijkbaar met ChatGPT-3.5 Turbo.

En dan hebben we nog Google Gemini Nano. Deze versie draai je straks lokaal op een smartphone, zoals een Pixel-apparaat. In theorie betekent het dat de slimme assistent aan boord van jouw smartphone sneller op vragen en opdrachten kan reageren dan wanneer een chatbot eerst nog met een externe server contact legt. Momenteel werkt Gemini Nano al op een Google Pixel 8 Pro, waardoor gebruikers toegang krijgen tot slimme antwoorden (die voor je gegenereerd worden) wanneer ze gebruikmaken van het Google-toetsenbord. Dat werkt (anno maart 2024) nog niet in Nederland.

Lees ook: AI-instapcursus: dit kun je allemaal doen met ChatGPT

De verschillen tussen die versies

Het verschil tussen al die versies zit 'm in het aantal parameters dat ze tot hun beschikking hebben. Hoe meer meetbare waarden, hoe beter een chatbot kan omgaan met complexe verzoeken. Helaas is het zo dat Google – en ook andere bedrijven – de kaarten met dergelijke informatie dicht tegen de borst houdt. Tenzij dergelijke aanbieders een reden vinden om die informatie te delen natuurlijk. Google Gemini Nano is in elk geval in twee varianten te gebruiken: een met 1,8 miljard en een met 3,25 miljard verschillende datapunten.

Momenteel heeft Google nog altijd geen exacte cijfers bekendgemaakt omtrent het aantal parameters voor Gemini Pro en Gemini Ultra. We kunnen echter wel een grove schatting doen, als we kijken naar wat de concurrentie momenteel uitvreet. Zo beschikt ChatGPT-3 over 175 miljard parameters, terwijl LLaMA 2 (van Facebook-moederbedrijf Meta) het moet doen met maximaal 65 miljard stuks. ChatGPT loopt hierin dus voor op LLaMA 2. We kunnen ons niet voorstellen dat Google daar onder zit – maar wellicht vindt het bedrijf binnenkort de ruimte om er meer over te vertellen.

Waar komen we Google Gemini tegen?

Het kan zijn dat je straks Googles eigen apps gebruikt met ondersteuning van Google Gemini. De AI is echter vanaf het begin af aan opgebouwd als basis voor andere ontwikkelaars, die hun producten de nodige boost op basis van kunstmatige intelligentie kunnen geven. Het grote voordeel – ten opzichte van de concurrentie – is dat die apps en diensten direct geïntegreerd kunnen worden met een veelheid aan internetdiensten, zoals de cloud en webhosting. Met deze stap wil Google een voet tussen de deur krijgen van de AI-markt, die vooral gedomineerd wordt door OpenAI.

OpenAI is het bedrijf achter de verschillende versies van ChatGPT. Daar kun je op dit moment van alles mee, zoals vakanties plannen, je eigen chatbot mee maken en afbeeldingen mee genereren. Bovendien gebruiken andere bedrijven (zoals Microsoft) ChatGPT als basis voor hun eigen AI-diensten. Neem bijvoorbeeld Microsoft Copilot, waar je zelf ook afbeeldingen mee kunt maken. Dat zijn kansen die Google niet wil laten liggen. Je zult dus mogelijk niet direct in aanraking komen met de software, maar wel indirect en in allerlei verschillende applicaties.

Wanneer je je dekbed gewassen hebt, wil je dat het natuurlijk weer lekker dik en luchtig aanvoelt. Maar wanneer je hem gewoon in de droger gooit, kan de vulling gaan klonteren, zodat er dunne stukken en dikke stukken ontstaan. Dat slaapt niet echt lekker. Om dat te voorkomen, gooien veel mensen er een paar tennisballen bij. Helpt dat echt?

Wat tennisballen in de droger doen

Tijdens het drogen raken de tennisballen telkens het dekbed. Dat helpt vooral bij dons en veren. Als die nat zijn, blijven ze aan elkaar plakken en zakt de vulling in. Door de constante beweging vallen die samengepakte delen weer uiteen, waardoor de vulling zich opnieuw verspreidt. Zo kan de warme lucht overal beter bij en droogt het dekbed gelijkmatiger. De droogtijd wordt er niet korter van, maar het dekbed komt wel duidelijk voller uit de droger.

Hoeveel tennisballen zijn genoeg?

Met één tennisbal in de wasdroger merk je vaak weinig, zeker bij een groot dekbed. Die verdwijnt al snel in de stof en heeft dan weinig effect. Met twee tot vier ballen werkt het beter, omdat ze het dekbed op meerdere plekken tegelijk in beweging houden. Zolang de ballen vrij kunnen bewegen en niet vast blijven zitten in de vulling, doen ze hun werk.

Kun je elke tennisbal gebruiken bij het drogen van een dekbed in de droger?

iet elke tennisbal is even geschikt. Vooral nieuwe of felgekleurde ballen kunnen bij hogere temperaturen kleur afgeven en kleine pluisjes verliezen van de vilten buitenlaag. Dat komt niet vaak voor, maar het risico is wel aanwezig. Gebruik je oudere tennisballen, dan is de kans hierop kleiner. Wil je dat verder beperken, dan kun je de ballen in een oude witte sok stoppen en die dichtknopen. Het effect blijft grotendeels hetzelfde, al is het iets minder uitgesproken dan met losse ballen.

Geef het dekbed genoeg ruimte in de droger

Tennisballen helpen alleen als het dekbed voldoende ruimte heeft om te bewegen. Is de trommel te vol, dan draait alles als één geheel rond en gebeurt er weinig. Wil je grote tweepersoonsdekbedden drogen, dan heb je een droger met een ruime trommel nodig. Heb je die niet zelf? Kijk dan of er een wasserette bij je in de buurt is. Meer ruimte zorgt voor meer beweging en daarmee voor een beter eindresultaat.

Niet elk dekbed kan in de droger

Tennisballen hebben vooral effect bij dons- en verendekbedden. Bij synthetische vulling is dat verschil kleiner en kan de constante beweging van de ballen de vulling na verloop van tijd zelfs vervormen. Wol, zijde en andere natuurlijke materialen mogen meestal helemaal niet in de droger. Check daarom altijd eerst het waslabel voordat je het dekbed in de trommel legt.

Even tussendoor opschudden helpt

Haal het dekbed halverwege het programma even uit de droger en schud het los, alsof je het bed opmaakt. Leg het daarna omgedraaid terug in de trommel. Zo verdeelt de vulling zich opnieuw en kan het dekbed gelijkmatiger drogen.

Wat kun je van het eindresultaat verwachten?

Tennis- of drogerballen zijn vooral een hulpmiddel, geen vervanging voor de juiste drooginstellingen. Droog het dekbed niet te vaak of te heet: kies een lage of middelhoge temperatuur en selecteer een speciaal dons- of beddengoedprogramma als dat op je droger zit. Zorg ook voor voldoende ruimte in de trommel. Als je dan ook nog eens ballen laat meedraaien, heb je er alles aan gedaan om te zorgen dat je dekbed weer lekker vol uit de droger komt!

Waarom start een computer met een SSD binnen enkele seconden op, terwijl een oude harde schijf blijft ratelen? Het vervangen van een HDD door een SSD is de beste upgrade voor een trage laptop of pc. We leggen in dit artikel uit waar die enorme snelheidswinst vandaan komt en wat het fundamentele verschil is tussen deze twee opslagtechnieken.

Iedereen die zijn computer of laptop een tweede leven wil geven, krijgt vaak hetzelfde advies: vervang de oude harde schijf door een SSD. De snelheidswinst is direct merkbaar bij het opstarten en het openen van programma's. Maar waar komt dat enorme verschil in prestaties vandaan? Het antwoord ligt in de fundamentele technologie die schuilgaat onder de behuizing van deze opslagmedia.

De vertraging van mechanische onderdelen

Om te begrijpen waarom een Solid State Drive (SSD) zo snel is, moeten we eerst kijken naar de beperkingen van de traditionele harde schijf (HDD). Een HDD werkt met magnetische roterende platen. Dat kun je vergelijken met een geavanceerde platenspeler. Wanneer je een bestand opent, moet een fysieke lees- en schrijfkop zich naar de juiste plek op de draaiende schijf verplaatsen om de data op te halen. Dat fysieke proces kost tijd, wat we latentie noemen. Hoe meer de data op de schijf verspreid staat, hoe vaker de kop heen en weer moet bewegen en wachten tot de juiste sector onder de naald doordraait. Dit mechanische aspect is de grootste vertragende factor in traditionele opslag.

©Claudio Divizia

Flashgeheugen en directe gegevensoverdracht

Een SSD rekent definitief af met deze wachttijden omdat er geen bewegende onderdelen in de behuizing zitten. De naam 'Solid State' verwijst hier ook naar; het is een vast medium zonder rammelende componenten. In plaats van magnetische platen gebruikt een SSD zogenoemd NAND-flashgeheugen. Dat is vergelijkbaar met de technologie in een usb-stick, maar dan veel sneller en betrouwbaarder. Omdat de data op microchips wordt opgeslagen, is de toegang tot bestanden volledig elektronisch. Er hoeft geen schijf op toeren te komen en er hoeft geen arm te bewegen. De controller van de SSD stuurt simpelweg een elektrisch signaal naar het juiste adres op de chip en de data is direct beschikbaar.

Toegangstijd en willekeurige leesacties

Hoewel de maximale doorvoersnelheid van grote bestanden bij een SSD indrukwekkend is, zit de echte winst voor de consument in de toegangstijd. Een besturingssysteem zoals Windows of macOS is constant bezig met het lezen en schrijven van duizenden kleine systeembestandjes. Een harde schijf heeft daar enorm veel moeite mee, omdat de leeskop als een bezetene heen en weer moet schieten. Een SSD kan deze willekeurige lees- en schrijfopdrachten (random read/write) nagenoeg gelijktijdig verwerken met een verwaarloosbare vertraging. Dat is de reden waarom een pc met een SSD binnen enkele seconden opstart, terwijl een computer met een HDD daar soms minuten over doet.

©KanyaphatStudio

Van SATA naar NVMe-snelheden

Tot slot speelt de aansluiting een rol in de snelheidsontwikkeling. De eerste generaties SSD's gebruikten nog de SATA-aansluiting, die oorspronkelijk was ontworpen voor harde schijven. Hoewel dat al een flinke verbetering was, liepen snelle SSD's tegen de grens van deze aansluiting aan. Moderne computers maken daarom gebruik van het NVMe-protocol via een M.2-aansluiting. Deze technologie communiceert rechtstreeks via de snelle PCIe-banen van het moederbord, waardoor de vertragende tussenstappen van de oude SATA-standaard worden overgeslagen. Hierdoor zijn snelheden mogelijk die vele malen hoger liggen dan bij de traditionele harde schijf.