Google Gemini AI Chatbot là gì?

Tìm hiểu về Google Gemini: Thế hệ tiếp theo của chatbot AI

Google Gemini đại diện cho một bước tiến quan trọng trong công nghệ trí tuệ nhân tạo, thay đổi căn bản cách người dùng tương tác với các công cụ hỗ trợ AI. Ban đầu được ra mắt với tên gọi Bard vào tháng 3 năm 2023, Google đã đổi tên trợ lý AI của mình thành Gemini vào tháng 2 năm 2024, phản ánh mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) làm nền tảng cho nền tảng này. Gemini không chỉ là một chatbot đơn giản—mà là một dòng mô hình AI đa phương thức tiên tiến do Google DeepMind phát triển, có thể hiểu và tạo ra nội dung trên nhiều loại dữ liệu cùng lúc. Khả năng đột phá này giúp Gemini khác biệt hoàn toàn so với các công cụ AI thế hệ trước vốn chủ yếu tập trung vào tương tác dựa trên văn bản. Nền tảng này đã được tích hợp trên toàn bộ hệ sinh thái của Google, từ điện thoại thông minh Pixel đến Google Search và các ứng dụng Workspace, biến nó thành một trong những trợ lý AI dễ tiếp cận nhất với cả người tiêu dùng lẫn doanh nghiệp trên toàn thế giới.

Điểm khác biệt của Gemini: Khả năng AI đa phương thức

Đặc điểm nổi bật của Gemini là kiến trúc đa phương thức, nghĩa là nó có thể xử lý và tạo ra nhiều loại dữ liệu cùng lúc. Khác với ChatGPT chủ yếu xử lý các đầu vào và đầu ra dạng văn bản, Gemini hỗ trợ gốc các loại văn bản, hình ảnh, âm thanh và video cho cả đầu vào và đầu ra. Khả năng đa phương thức này cho phép Gemini hiểu thông tin hình ảnh phức tạp như biểu đồ, sơ đồ và ảnh chụp mà không cần các công cụ nhận dạng ký tự quang học (OCR) bên ngoài. Mô hình này có thể phân tích chữ viết tay, đồ thị, và bản vẽ kỹ thuật để giải quyết các vấn đề phức tạp mà trong quy trình truyền thống cần nhiều công cụ chuyên biệt khác nhau. Ngoài ra, Gemini hỗ trợ xử lý âm thanh với hơn 100 ngôn ngữ, cho phép nhận diện giọng nói và dịch theo thời gian thực. Tính năng hiểu video giúp Gemini xử lý các khung hình video và trả lời các câu hỏi liên quan đến nội dung video, rất hữu ích cho các nhiệm vụ phân tích và tóm tắt nội dung.

Kiến trúc mạng nơ-ron dựa trên transformer cung cấp sức mạnh cho Gemini đã được nâng cấp đặc biệt để xử lý các chuỗi ngữ cảnh dài trên nhiều loại dữ liệu khác nhau. Google DeepMind đã triển khai các cơ chế attention hiệu quả trong bộ giải mã transformer giúp mô hình xử lý các ngữ cảnh kéo dài, với một số phiên bản hỗ trợ tới 2 triệu token—cao hơn đáng kể so với giới hạn 128.000 token của ChatGPT. Cửa sổ ngữ cảnh mở rộng này cho phép Gemini phân tích cả một cuốn sách, báo cáo dài và hàng ngàn dòng mã chỉ trong một lần tương tác, cung cấp các phản hồi toàn diện và phù hợp với ngữ cảnh hơn.

Các biến thể mô hình Gemini: Lựa chọn phiên bản phù hợp với nhu cầu

Google cung cấp nhiều phiên bản Gemini, mỗi phiên bản được tối ưu hóa cho các trường hợp sử dụng và môi trường triển khai khác nhau. Hiểu rõ các biến thể này là chìa khóa để chọn đúng mô hình cho nhu cầu của bạn. Gemini 1.0 Nano là phiên bản nhỏ nhất được thiết kế cho các ứng dụng di động trên thiết bị, có thể chạy trên các thiết bị Android như Pixel 8 Pro mà không cần kết nối Internet. Nano có thể thực hiện các tác vụ như mô tả hình ảnh, gợi ý trả lời chat, tóm tắt văn bản và chuyển đổi giọng nói thành văn bản trực tiếp trên thiết bị của bạn. Gemini 1.0 Ultra là phiên bản mạnh nhất của thế hệ đầu tiên, được xây dựng cho các tác vụ phức tạp như lập trình nâng cao, suy luận toán học và lý luận đa phương thức chuyên sâu. Cả hai phiên bản Nano và Ultra đều có cửa sổ ngữ cảnh 32.000 token.

Gemini 1.5 Pro mới hơn là mô hình đa phương thức cỡ vừa, cân bằng tuyệt vời giữa khả năng và hiệu suất, với cửa sổ ngữ cảnh ấn tượng lên tới 2 triệu token. Phiên bản này sử dụng kiến trúc Mixture of Experts (MoE), trong đó mô hình được chia thành các mạng nơ-ron nhỏ chuyên biệt, kích hoạt chọn lọc dựa trên loại đầu vào, giúp tăng tốc độ và giảm chi phí tính toán. Gemini 1.5 Flash là phiên bản nhẹ hơn, được tạo ra thông qua quá trình distillation, chuyển giao kiến thức từ Gemini 1.5 Pro nhằm tạo ra một mô hình nhỏ gọn, hiệu quả hơn. Flash duy trì cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token và độ trễ thấp, lý tưởng cho các ứng dụng cần tốc độ và hiệu quả. Gemini 2.0 Flash mới nhất, ra mắt tháng 12/2024, nhanh gấp đôi 1.5 Pro và bổ sung các khả năng mới như đầu vào/đầu ra đa phương thức, hiểu ngữ cảnh dài và ứng dụng phát âm thanh trực tiếp.

Cách Gemini hoạt động: Nền tảng kỹ thuật

Gemini hoạt động dựa trên kiến trúc mô hình transformer, một thiết kế mạng nơ-ron mà chính Google đã tiên phong vào năm 2017. Hệ thống hoạt động qua ba cơ chế chính: encoder chuyển đổi chuỗi đầu vào thành các biểu diễn số học gọi là embedding, nắm bắt ý nghĩa ngữ nghĩa và vị trí token; cơ chế self-attention giúp mô hình tập trung vào những token quan trọng nhất bất kể vị trí của chúng trong chuỗi; và decoder sử dụng attention cùng embedding từ encoder để tạo ra chuỗi đầu ra có xác suất cao nhất về mặt thống kê. Khác với các mô hình GPT truyền thống chỉ xử lý đầu vào văn bản, Gemini hỗ trợ chuỗi đầu vào đan xen giữa âm thanh, hình ảnh, văn bản và video, đồng thời có thể sinh ra cả văn bản lẫn hình ảnh xen kẽ.

Quy trình huấn luyện Gemini sử dụng bộ dữ liệu đa ngôn ngữ, đa phương thức khổng lồ bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Google DeepMind đã áp dụng các kỹ thuật lọc dữ liệu tiên tiến để tối ưu chất lượng huấn luyện và đảm bảo mô hình học từ các nguồn thông tin đa dạng, chất lượng cao. Trong cả giai đoạn huấn luyện và suy luận, Gemini được hưởng lợi từ chip xử lý tensor thế hệ mới nhất của Google, Trillium (TPU thế hệ 6), mang lại hiệu suất vượt trội, giảm độ trễ và chi phí so với thế hệ trước. Các bộ xử lý chuyên dụng này cũng tiết kiệm năng lượng hơn nhiều, giúp Gemini bền vững và hiệu quả hơn khi vận hành quy mô lớn.

Tích hợp Gemini trên toàn bộ hệ sinh thái Google

Google đã tích hợp Gemini một cách chiến lược vào toàn bộ bộ sản phẩm của mình, mang trợ lý AI đến với các công cụ hàng ngày. Trên điện thoại Google Pixel, Gemini là trợ lý AI mặc định, thay thế Google Assistant. Người dùng có thể kích hoạt Gemini trên bất kỳ ứng dụng nào, kể cả Chrome, để hỏi về nội dung trên màn hình, tóm tắt trang web hoặc tìm hiểu thêm về hình ảnh. Pixel 8 Pro là thiết bị đầu tiên hỗ trợ Gemini Nano, cho phép xử lý AI ngay trên thiết bị mà không cần kết nối đám mây. Trên Google Search, Gemini cung cấp AI Overviews, hiển thị các câu trả lời chi tiết, giàu ngữ cảnh ở đầu kết quả tìm kiếm. Các tổng quan này giúp phân tích những chủ đề phức tạp thành các giải thích ngắn gọn, giúp người dùng hiểu nhanh hơn. Người dùng từ 13 tuổi trở lên tại Mỹ có thể truy cập AI Overviews, và sẽ mở rộng cho người dùng từ 18 tuổi trở lên tại các nước như Anh, Ấn Độ, Mexico, Brazil, Indonesia và Nhật Bản.

Trong Google Workspace, Gemini xuất hiện ở thanh bên Docs để hỗ trợ viết và chỉnh sửa nội dung, trong Gmail để soạn email và gợi ý trả lời, cũng như các ứng dụng khác như Google Maps để tóm tắt địa điểm. Các nhà phát triển Android có thể xây dựng ứng dụng với Gemini Nano thông qua hệ thống AICore của Android, cho phép tạo ứng dụng thông minh với AI trên thiết bị. Dịch vụ Vertex AI của Google Cloud cung cấp quyền truy cập Gemini Pro cho các nhà phát triển xây dựng ứng dụng tùy chỉnh, còn Google AI Studio là công cụ nền web giúp thử nghiệm và phát triển ứng dụng với Gemini.

Giá cả và khả năng tiếp cận: Miễn phí và trả phí

Gemini cung cấp nhiều lựa chọn giá cả linh hoạt để đáp ứng các nhu cầu và ngân sách khác nhau. Gói miễn phí cho phép truy cập Gemini với mô hình 1.5 Flash cùng cửa sổ ngữ cảnh 32.000 token, phù hợp với người dùng thông thường và những ai muốn khám phá AI. Người dùng phải từ 13 tuổi trở lên (18 tuổi ở châu Âu) và có tài khoản Google cá nhân để sử dụng phiên bản miễn phí. Gemini Advanced có giá 20 USD/tháng, cung cấp quyền truy cập mô hình 1.5 Pro mạnh mẽ với cửa sổ ngữ cảnh 2 triệu token, cùng các tính năng nâng cao như Deep Research, tạo ảnh với Nano Banana Pro, và tạo video. Gói này cũng tặng 100 điểm AI hàng tháng để tạo video trên Flow và Whisk.

Đối với doanh nghiệp, Google cung cấp Gemini Business với giá 20 USD/người/tháng (theo năm) hoặc 24 USD/người/tháng (thanh toán hàng tháng), dành cho doanh nghiệp nhỏ và vừa. Gemini Enterprise có giá 30 USD/người/tháng theo năm hoặc báo giá riêng cho các triển khai lớn hơn. Các nhà phát triển có thể sử dụng Gemini qua API miễn phí với hạn mức giới hạn để thử nghiệm trước khi chọn gói trả phí. Gói Google AI Pro giá 21,99 USD/tháng cung cấp quyền truy cập đầy đủ Gemini 3 Pro, Deep Research và tạo video với Veo 3.1, còn Google AI Ultra giá 274,99 USD/tháng mở toàn bộ tính năng, bao gồm Deep Think và Gemini Agent.

Gemini vs. ChatGPT: So sánh toàn diện

Khi so sánh Gemini với ChatGPT, nhiều điểm khác biệt quan trọng ảnh hưởng đến mức độ phù hợp cho từng ứng dụng. Khả năng đa phương thức là điểm khác biệt lớn—Gemini ngay từ đầu đã được xây dựng là mô hình đa phương thức, hỗ trợ văn bản, hình ảnh, âm thanh và video, trong khi ChatGPT ban đầu chỉ tập trung vào văn bản và sau này mới thêm ảnh với GPT-4. Độ dài cửa sổ ngữ cảnh cũng là yếu tố then chốt, với Gemini 1.5 Pro hỗ trợ tới 2 triệu token so với giới hạn 128.000 token của ChatGPT, giúp Gemini xử lý được nhiều thông tin hơn trong một lần tương tác. Khả năng tiếp cận cho nhà phát triển cũng khác biệt đáng kể, ChatGPT có API của OpenAI và được tích hợp vào Bing của Microsoft, còn Gemini chủ yếu phục vụ qua các dịch vụ và hệ sinh thái của Google.

Về hiệu suất, Gemini Ultra vượt trội ChatGPT ở nhiều tiêu chí như GSM8K (suy luận toán học), HumanEval (tạo mã lệnh), và MMLU (hiểu ngôn ngữ tự nhiên), nơi Gemini Ultra thậm chí còn vượt cả chuyên gia con người. Tuy nhiên, ChatGPT vẫn dẫn đầu ở tiêu chí HellaSwag về suy luận thường thức và hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Mức độ tích hợp nghiêng về Gemini đối với người dùng hệ sinh thái Google, nhờ tích hợp sâu vào Search, Workspace và thiết bị Pixel, còn ChatGPT cần truy cập riêng qua nền tảng OpenAI hoặc Bing của Microsoft. Cả hai đều có mối quan ngại về ảo giác AI và thiên vị, nhưng cả hai công ty đều đã triển khai biện pháp an toàn để giảm thiểu rủi ro.

Ứng dụng thực tế và các trường hợp sử dụng

Khả năng đa dạng của Gemini cho phép ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành nghề và tình huống khác nhau. Trong phát triển phần mềm, Gemini có thể hiểu, giải thích và sinh mã cho nhiều ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, Java, C++ và Go. Hệ thống AlphaCode 2 của Google sử dụng phiên bản Gemini Pro tùy chỉnh để giải các bài toán lập trình cạnh tranh liên quan đến khoa học máy tính lý thuyết và toán học phức tạp. Trong sáng tạo và phân tích nội dung, Gemini có thể tóm tắt tài liệu dài, tạo nội dung sáng tạo và phân tích hình ảnh mà không cần công cụ ngoài. Tính năng phân tích mã độc cho phép chuyên gia an ninh sử dụng Gemini 1.5 Pro xác định chính xác file hoặc đoạn mã có độc hay không và tạo báo cáo chi tiết, trong khi Gemini Flash giúp giải mã độc nhanh trên diện rộng.

Dịch ngôn ngữ tận dụng khả năng đa ngôn ngữ của Gemini để chuyển đổi hơn 100 ngôn ngữ với độ chính xác gần như con người. Trong giáo dục, Gemini hỗ trợ học sinh bằng cách phân tích các chủ đề phức tạp, tạo tài liệu học tập và cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa thông qua tính năng Learning Coach Gem. Ứng dụng business intelligence hưởng lợi từ khả năng phân tích biểu đồ, sơ đồ và hình ảnh phức tạp của Gemini để rút ra thông tin từ dữ liệu kinh doanh. Tính năng Gems cho phép người dùng tạo chuyên gia AI tùy chỉnh về mọi chủ đề, với nhiều tuỳ chọn dựng sẵn như huấn luyện viên học tập, bạn đồng hành brainstorming và biên tập viên viết bài. Project Astra, dự án AI agent toàn năng của Google, xây dựng dựa trên các mô hình Gemini để tạo ra agent có thể xử lý, ghi nhớ và hiểu thông tin đa phương thức theo thời gian thực, cho thấy tiềm năng trợ lý AI tự động.

Giải quyết hạn chế và vấn đề của Gemini

Dù có nhiều khả năng tiên tiến, Gemini vẫn tồn tại một số hạn chế người dùng cần lưu ý. Ảo giác AI là một vấn đề, khi Gemini đôi lúc tạo ra thông tin không chính xác nhưng lại trình bày như sự thật. Vấn đề này đặc biệt rõ rệt ở kết quả AI Overviews trên tìm kiếm, khi hệ thống đôi lúc đưa ra lời khuyên lạ lùng hoặc sai lệch. Thiên vị trong dữ liệu huấn luyện có thể khiến Gemini đưa ra kết quả lệch lạc nếu dữ liệu loại trừ nhóm đối tượng hoặc có sẵn thiên kiến. Tháng 2/2024, Google đã tạm dừng tính năng tạo ảnh của Gemini sau khi hệ thống mô tả sai các nhân vật lịch sử và thể hiện thiên vị chủng tộc, ví dụ như minh hoạ binh sĩ Quốc xã là người da đen và châu Á, điều mà Google đã chỉnh sửa sau đó.

Hạn chế hiểu ngữ cảnh khiến Gemini đôi lúc không nắm bắt đầy đủ sắc thái và bối cảnh của các yêu cầu phức tạp, dẫn đến phản hồi chưa thực sự phù hợp. Hạn chế về tính sáng tạo và độc đáo cũng tồn tại, đặc biệt ở bản miễn phí, khi gặp khó khăn với yêu cầu nhiều bước cần suy luận sâu sắc. Lo ngại về bản quyền đã xuất hiện khi Google bị phạt tại Pháp do huấn luyện Gemini trên các bài báo và nội dung mà chưa được sự đồng ý của nhà xuất bản. Cập nhật dữ liệu huấn luyện cũng là một hạn chế, vì kiến thức của Gemini chỉ đến một thời điểm nhất định và có thể không bao quát các sự kiện mới nhất. Người dùng nên xác minh thông tin quan trọng từ nguồn chính thống thay vì chỉ dựa vào kết quả từ Gemini, nhất là với các ứng dụng nhạy cảm.

Tương lai của Gemini và tự động hóa AI

Google tiếp tục nâng cấp Gemini với các bản cập nhật và tính năng mới thường xuyên. Việc ra mắt Gemini 2.0 Flash vào tháng 12/2024 đánh dấu bước tiến lớn về hiệu suất, khi mô hình chạy nhanh gấp đôi 1.5 Pro mà vẫn giữ chất lượng. Gemini Live cho phép trò chuyện tự nhiên với trợ lý AI qua 10 giọng nói khác nhau và khả năng tạm dừng, tiếp tục hội thoại liền mạch. Tính năng Deep Research cho phép người dùng tìm kiếm hàng trăm trang web, phân tích và tạo báo cáo tổng hợp, đóng vai trò như trợ lý nghiên cứu cá nhân. Canvas cung cấp không gian làm việc chung cho các dự án viết và lập trình, trong khi Gems giúp tạo chuyên gia AI tùy chỉnh cho từng nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể.

Nhìn về tương lai, Google dự định mở rộng Gemini trên toàn cầu, hướng tới mục tiêu phục vụ hơn một tỷ người dùng vào cuối năm 2025. Công ty cũng đang phát triển các phiên bản Gemini chuyên biệt cho từng ngành và mục đích, bao gồm các khả năng nâng cao cho y tế, tài chính và nghiên cứu khoa học. Việc tích hợp với các công nghệ mới như thực tế tăng cường và robot tiên tiến dự kiến sẽ mở ra nhiều khả năng cho quy trình làm việc hỗ trợ AI. Đối với doanh nghiệp muốn tận dụng tự động hóa AI ở quy mô lớn, các nền tảng như FlowHunt cung cấp giải pháp đạt chuẩn doanh nghiệp để tích hợp Gemini và các mô hình AI khác vào quy trình tự động, giúp tổ chức tối ưu giá trị AI đồng thời kiểm soát và bảo mật quy trình.