1 <p>В начале декабря 2023 года Google<a>выпустил</a>набор больших языковых моделей Gemini. Самая мощная из них превосходит в тестах GPT-4. Кроме того, компания<a>опубликовала</a>проморолик, продемонстрировав передовые возможности моделей. На деле выяснилось, что видео постановочное и тщательно спродюсировано.</p>

2 <p>В шестиминутном ролике Google<a>показал</a>примеры работы с Gemini. В видео делается упор на мультимодальность и демонстрируется, как нейросеть генерирует текст, распознаёт изображения и использует знания о мире. При этом в своём блоге Google<a>рассказал</a>о том, как снимали видео, а перед роликом предупредил, что ответы нейросети были тщательно подобраны.</p>

3 <p>Журналисты<a>заметили</a>, что Gemini передают детальные запросы, в которых уже содержится часть ответа или подсказка. В одном из примеров нейросети показывают жесты из игры "Камень, ножницы, бумага" и просят объяснить, что происходит на кадрах. При этом уже в самом запросе указывают, что это какая-то игра. Если показывать жесты по отдельности и без уточнений, то Gemini будет называть совершенно другие значения.</p>

4 В запросе Gemini получает подсказку<em>Изображение:<a>Google</a></em><p>В видео также показали, как Gemini играет в "Напёрстки" и без проблем угадывает, где находится скомканный лист бумаги. В примере всё выглядит захватывающе и быстро, но на самом деле сначала нейросети объясняют правила игры, начальное положение элементов и сообщают об изменениях на каждом этапе. Только после этого Gemini может повторить решение подобной задачи.</p>

5 Подробное описание каждого действия игры и положения стаканов<em>Изображение:<a>Google</a></em><p>В других примерах работы нейросети от Google, как считают журналисты, тоже нет прозрачности. Gemini заранее получает подсказки или часть ответа в запросе. Это вводит в заблуждение пользователей, которые в демонстрации не видят реального взаимодействия с моделью машинного обучения.</p>