يتمثل تطبيق نموذج جوجل الكبير Gemini في المنتجات الاستهلاكية في تكوين آلية تعزيز ذاتية جيدة بالفعل. حيث أن سلوك المستخدمين على منصات مثل Gmail و Google Search و YouTube يولد باستمرار بيانات. هذه البيانات بدورها تُستخدم لتدريب وتحسين قدرات Gemini، ثم يتم دمج النموذج المحدث مرة أخرى في هذه المنتجات الموجهة للمستهلكين، مما يحسن تجربة المستخدم ويزيد من تكرار الاستخدام — وهذا هو التأثير النموذجي لعجلة الدفع.

من الناحية العملية، يبدو أن هذه المنطق يمتلك طابع الحلقة المغلقة. حيث أن عدد المستخدمين كبير، وسيناريوهات الاستخدام متنوعة، وجودة البيانات وتنوعها مضمون. ويُعكس تحسين Gemini مباشرة في الوظائف التي يتفاعل معها المستخدمون يوميًا — بحث أكثر دقة، مساعد البريد الإلكتروني أكثر ذكاءً، وتوصيات أكثر ملاءمة. مع تزايد سهولة الاستخدام، يزداد ولاء المستخدمين، وتكون ردود الفعل على البيانات أكثر كفاءة. بالنسبة لمصنعي النماذج الكبيرة، فإن هذا النوع من التطبيقات على مستوى النظام البيئي هو الأكثر إثارة للخيال.