Google Gemini (ehemals Bard) ist eine Familie hochentwickelter, multimodaler Large Language Models (LLMs), die von Google DeepMind entwickelt wurden. Es wurde von Grund auf so konzipiert, dass es multimodal arbeitet, was bedeutet, dass es unterschiedliche Arten von Informationen wie Text, Programmcode, Bilder, Audio und Video nativ und gleichzeitig verarbeiten kann.
Bedeutung
Gemini treibt Googles modernste Suchtechnologien an, insbesondere die ‚AI Overviews‘ (ehemals Search Generative Experience, SGE). Für das digitale Marketing und SEO markiert Gemini den Übergang von der reinen Keyword-Optimierung hin zu GEO (Generative Engine Optimization). Websites müssen als vertrauenswürdige Entitäten strukturiert sein, damit Gemini-Modelle sie als verlässliche Quellen für KI-generierte Antworten heranziehen.
Funktionsweise
Gemini nutzt eine transformerbasierte neuronale Netzwerkarchitektur, die durch RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) und massive multimodale Datensätze trainiert wurde. Durch das native multimodale Training kann Gemini komplexe Zusammenhänge zwischen visuellem Inhalt und geschriebenem Text direkt verstehen, ohne Bilder zuerst in Textbeschreibungen umwandeln zu müssen. Das Modell existiert in verschiedenen Größen wie Ultra (komplexe Aufgaben), Pro (Skalierbarkeit) und Flash (hohe Geschwindigkeit).
Praxisbeispiel
Ein Content-Marketing-Team nutzt ein auf Gemini Pro basierendes Workflow-System, um aus einem 45-minütigen Video-Interview automatisch ein transkribiertes Skript, drei thematisch passende B2B-Blogbeiträge und die dazugehörigen Social-Media-Snippets zu erstellen — inklusive korrekter Verknüpfung der genannten Fachbegriffe.