Išbandžius įvairius „Google“ naujosios „Google Gemini 2.0“ šeimos modelius, paaiškėja kažkas įdomaus: „Google“ tiria specializuotų AI sistemų, veikiančių panašiai kaip „Openai“, potencialą.
„Google“ struktūrizavo savo AI pasiūlą dėl praktinio naudojimo atvejų – nuo greito reagavimo sistemų iki gilių samprotavimų variklių. Kiekvienas modelis tarnauja tam tikram tikslui ir kartu sudaro išsamų įrankių rinkinį skirtingoms AI užduotims.
Tai, kas išsiskiria, yra kiekvieno modelio galimybių dizainas. Blykstė apdoroja didžiulius kontekstus, Pro tvarko sudėtingas kodavimo užduotis ir Blykstės mąstymas Pateikia struktūrizuotą požiūrį į problemų sprendimą.
„Google“ sukūrė „Gemini 2.0“ atspindi kruopščiai apsvarstytą, kaip AI sistemos iš tikrųjų naudojamos praktikoje. Nors ankstesni jų požiūriai buvo sutelkti į bendrosios paskirties modelius, šis leidimas rodo perėjimą prie specializacijos.
Ši kelių modelių strategija yra prasminga, kai žiūrite, kaip AI dislokuojama įvairiais scenarijais:
- Kai kurioms užduotims reikia greitų, efektyvių atsakymų
- Kiti reikalauja gilios analizės ir sudėtingų samprotavimų
- Daugelis programų yra jautrios sąnaudoms ir joms reikia efektyvaus apdorojimo
- Kūrėjams dažnai reikia specializuotų galimybių konkrečiems naudojimo atvejams
Kiekvienas modelis turi aiškias stipriąsias ir naudojimo atvejus, todėl lengviau pasirinkti tinkamą įrankį konkrečioms užduotims. Tai nėra revoliucinga, tačiau praktiška ir gerai apgalvota.
„Dvynių 2.0“ modelių suskaidymas
Kai pirmą kartą pažvelgsite į „Google“ „Gemini 2.0“ seriją, tai gali atrodyti tik dar vienas AI modelių rinkinys. Tačiau praleidžiant laiką kiekvieno supratimas atskleidžia ką nors įdomesnio: kruopščiai suplanuota ekosistema, kur kiekvienas modelis užpildo konkretų vaidmenį.
1. „Dvyni 2.0“ blykstė
„Flash“ yra „Google“ atsakymas į esminį PG iššūkį: kaip subalansuoti greitį su galimybėmis? Nors dauguma AI kompanijų skatina didesnius modelius, „Google“ pasirinko kitokį kelią su „Flash“.
„Flash“ atneša tris pagrindines naujoves:
- Masinis 1 m žetono konteksto langas, galintis tvarkyti visus dokumentus
- Optimizuotas realaus laiko programų realaus laiko latentis
- Gilus integracija su platesne „Google“ ekosistema
Tačiau svarbu, kaip tai reiškia praktinį naudojimą.
„Flash“ išsiskiria:
Dokumentų apdorojimas
- Tvarko kelių puslapių dokumentus, nesulaužant konteksto
- Išlaiko nuoseklų supratimą per ilgus pokalbius
- Efektyviai struktūrizuotų ir nestruktūrizuotų duomenų procesai
API integracija
- Nuoseklus reagavimo laikas daro jį patikimą gamybos sistemose
- Svarstyklės yra gerai didelės apimties programos
- Palaiko ir paprastas užklausas, ir sudėtingas apdorojimo užduotis
Apribojimai, į kuriuos reikia atsižvelgti
- Ne optimizuotas specializuotoms užduotims, tokioms kaip patobulintas kodavimas
- Prekiauja tam tikru greičio tikslumu atliekant sudėtingas samprotavimo užduotis
- Konteksto langas, nors ir didelis, vis dar turi praktinių ribų
Integracija su „Google“ ekosistema nusipelno ypatingo dėmesio. „Flash“ yra skirta sklandžiai dirbti su „Google Cloud Services“, todėl tai ypač vertinga įmonėms, jau „Google“ ekosistemai.
2. „Dvyniai 2.0“ „Flash-Lite“
„Flash-Lite“ gali būti pragmatiškiausias modelis „Gemini 2.0“ šeimoje. Užuot persekiojęs maksimalų našumą, „Google“ sutelkė dėmesį į tai, kas praktiškiau: PG, kad AI būtų prieinama ir prieinama mastu.
Suskirstykime ekonomiką:
- Įvesties žetonai: 0,075 USD milijonui
- Išvesties žetonai: 0,30 USD milijonui
Tai didelis AI įgyvendinimo išlaidų kliūčių sumažėjimas. Tačiau tikroji istorija yra tai, ką „Flash-Lite“ palaiko, nepaisant jos efektyvumo dėmesio:
Pagrindinės galimybės
- Daugelio bendrųjų užduočių atlikimas beveik lygio lygyje
- Pilnas 1 m žetono konteksto langas
- Multimodalinė įvesties palaikymas
„Flash-Lite“ nėra tik pigesnis-jis yra optimizuotas konkrečiems naudojimo atvejams, kai vienai operacijai kainos yra svarbesnės nei neapdorotas našumas:
- Didelio tūrio teksto apdorojimas
- Klientų aptarnavimo paraiškos
- Turinio moderavimo sistemos
- Edukacinės priemonės
3. „Gemini 2.0 Pro“ (eksperimentinis)
Štai kur viskas įdomu „Dvynių 2.0“ šeimoje. „Gemini 2.0 Pro“ yra „Google“ vizija, ką AI gali padaryti, kai pašalinate tipinius apribojimus. Tačiau eksperimentinė etiketė yra svarbi – ji rodo, kad „Google“ vis dar randa saldžią vietą tarp galimybių ir patikimumo.
Dvigubas konteksto langas yra svarbesnis, nei jūs galite pamanyti. 2m žetonuose „Pro“ gali apdoroti:
- Keli pilno ilgio techniniai dokumentai vienu metu
- Visos kodų bazės su jų dokumentais
- Ilgalaikiai pokalbiai su visu kontekstu
Tačiau neapdorotas pajėgumas nėra visa istorija. Pro architektūra yra sukurta gilesniam AI mąstymui ir supratimui.
PRO parodo ypatingą stiprumą srityse, kuriose reikia gilios analizės:
- Sudėtingas problemos skilimas
- Kelių žingsnių loginiai samprotavimai
- Niuansų modelio atpažinimas
„Google“ specialiai optimizuotas profesionalas programinės įrangos kūrimui:
- Supranta sudėtingas sistemos architektūras
- Nuosekliai tvarko kelių failų projektus
- Palaiko nuoseklius didelių projektų kodavimo modelius
Modelis ypač tinka verslo svarboms užduotims:
- Didelio masto duomenų analizė
- Sudėtingas dokumentų apdorojimas
- Išplėstinės automatizavimo darbo eigos
4. „Dvyni 2.0“ blykstės mąstymas
„Gemini 2.0“ blykstės mąstymas gali būti pats intriguojantis „Dvynių šeimos“ papildymas. Nors kiti modeliai sutelkia dėmesį į greitus atsakymus, „Flash Minde“ daro ką nors kitokio – tai rodo savo darbą. Šis skaidrumas padeda geriau bendradarbiauti.
Modelis suskaido sudėtingas problemas į virškinamus kūrinius:
- Aiškiai nurodo prielaidas
- Rodo loginę progresą
- Nustato galimus alternatyvius metodus
Tai, kas išskiria „Flash“ mąstymą, yra jo sugebėjimas įsitraukti į „Google“ ekosistemą:
- „Google“ paieškos realaus laiko duomenys
- Vietos supratimas per žemėlapius
- Daugialypės terpės kontekstas iš „YouTube“
- Įrankių integracija tiesioginiam duomenų apdorojimui
„Flash“ mąstymas nustato savo nišą scenarijuose, kur svarbu suprasti procesą:
- Švietimo kontekstas
- Sudėtingas sprendimų priėmimas
- Techninis trikčių šalinimas
- Tyrimai ir analizė
Eksperimentinis blykstės mąstymo pobūdis užuomina į platesnę „Google“ viziją apie sudėtingesnes samprotavimo galimybes ir gilesnę integraciją su išorinėmis priemonėmis.
(„Google Deepmind“)
Techninė infrastruktūra ir integracija
Norint įsigyti „Dvyni 2.0“, reikia suprasti, kaip šie kūriniai dera su „Google“ platesne „Google“ ekosistema. Integracijos sėkmė dažnai priklauso nuo to, kaip gerai susiejate savo poreikius „Google“ infrastruktūroje.
API sluoksnis yra jūsų įėjimo taškas, siūlantis ir poilsio, ir GRPC sąsajas. Įdomu tai, kaip „Google“ struktūrizavo šias API, kad išlaikytų nuoseklumą tarp modelių, tuo pačiu leisdama prieigai prie specifinių modelio funkcijų. Jūs ne tik vadinate skirtingus galinius taškus – jūs naudojatės vieninga sistema, kurioje modeliai gali veikti kartu.
„Google“ debesų integracija yra gilesnė, nei dauguma supranta. Be prieigos prie pagrindinės API, jūs gaunate įrankius, skirtus stebėti, mastelio keitimą ir valdyti savo AI darbo krūvius. Tikroji galia kyla iš to, kaip „Gemini“ modeliai integruoja su kitomis „Google Cloud Services“ – nuo duomenų analizės „BigQuery“ iki debesų saugyklos, kad būtų galima tvarkyti didelius kontekstus.
„Workspace“ diegimas rodo ypatingą pažadą įmonės vartotojams. „Google“ turi austų „Gemini“ galimybes į pažįstamus įrankius, tokius kaip dokumentai ir lapai, tačiau pasukdami – galite pasirinkti, kuris modelis galioja skirtingas funkcijas. Reikia greito formatavimo pasiūlymų? „Flash“ tvarko tai. Sudėtinga duomenų analizė? Pro žingsniai.
Mobilioji patirtis nusipelno ypatingo dėmesio. „Google“ programa yra bandymas, kaip šie modeliai gali veikti kartu realiuoju laiku. Galite perjungti modelius vidurio konversijos viduryje, kiekvienas optimizuotas skirtingais jūsų užduoties aspektais.
Kūrėjams įrankių ekosistema toliau plečiasi. SDK yra prieinamos pagrindinėms kalboms, o „Google“ sukūrė specializuotus įprastų integracijos modelių įrankius. Ypač naudinga yra tai, kaip dokumentacija pritaikoma pagal jūsų naudojimo atvejį – nesvarbu, ar kuriate pokalbių sąsają, duomenų analizės įrankį ar kodo asistentą.
Esmė
Žvelgiant į ateitį, tikėkitės, kad ši ekosistema toliau vystysis. „Google“ investicijos į specializuotus modelius sustiprina ateitį, kai AI tampa labiau konkrečios užduotims, o ne bendros paskirties. Stebėkite, ar padidėja modelių integracija ir išplėtimo galimybės kiekvienoje specializuotoje srityje.
Strateginis pasirodymas nėra susijęs su nugalėtojų pasirinkimu – tai yra apie statybų sistemas, kurios gali pritaikyti šias priemones. Sėkmė naudojant „Gemini 2.0“ kyla iš supratimo ne tik tai, ką šie modeliai gali padaryti šiandien, bet ir tai, kaip jie tinka jūsų ilgalaikei AI strategijai.
Kūrėjams ir organizacijoms, pasineriantiems į šią ekosistemą, svarbiausia prasideda maža, bet mąsto didelė. Pradėkite nuo tikslinių įgyvendinimų, kurie išsprendžia konkrečias problemas. Sužinokite iš realių naudojimo modelių. Sukurkite lankstumą savo sistemose. Ir svarbiausia, būkite įdomūs – mes vis dar esame ankstyvuosiuose skyriuose, ką šie modeliai gali padaryti.
DUK
1. Ar yra „Gemini 2.0“?
Taip, yra „Gemini 2.0“. „Gemini 2.0“ modelio komplektas yra plačiai prieinamas naudojant „Gemini“ pokalbių programą ir „Google Cloud“ viršūnės AI platformą. Paprastai galima įsigyti „Gemini 2.0 Flash“, „Flash-Lite“ yra viešoje peržiūra, o „Gemini 2.0 Pro“ yra eksperimentinėje peržiūroje.
2. Kokios yra pagrindinės „Gemini 2.0“ bruožai?
Pagrindinės „Gemini 2.0“ funkcijos yra multimodaliniai sugebėjimai (teksto ir vaizdo įvestis), didelis konteksto langas (1m 2m žetonai), pažangūs samprotavimai (ypač su „Flash Minding“), integracija į „Google“ paslaugas (paieška, žemėlapiai, „YouTube“), „Strong Natural“ Kalbos apdorojimo galimybės ir mastelio keitimas naudojant tokius modelius kaip „Flash“ ir „Flash-Lite“.
3. Ar „Dvyniai“ yra toks pat geras kaip GPT-4?
„Gemini 2.0“ laikomas lygiaverčiu GPT-4, viršijant jį kai kuriose vietose. „Google“ praneša, kad didžiausias „Gemini“ modelis pralenkia GPT-4 30 iš 32 akademinių etalonų. Bendruomenės vertinimai taip pat gerai įvertina „Gemini“ modelius. Kasdienės užduotys „Dvyni 2.0 Flash“ ir „GPT-4“ veikia panašiai, atsižvelgiant į pasirinkimą, atsižvelgiant į specifinius poreikius ar ekosistemos pasirinkimą.
4. Ar „Gemini 2.0“ saugu naudoti?
Taip, „Google“ įgyvendino „Gemini 2.0“ saugos priemones, įskaitant mokymąsi armatūros mokymąsi ir derinimą, kad sumažintų kenksmingus rezultatus. „Google“ AI principai vadovauja jo mokymui, vengiant šališkų atsakymų ir neleidžiamo turinio. Automatizuoti pažeidžiamumų saugumo testavimo zondai. Vartotojams skirtos programos turi apsauginius turėklus, skirtus filtruoti netinkamas užklausas, užtikrinant saugų bendrąjį naudojimą.
5. Ką veikia „Dvyniai 2.0“?
„Gemini 2.0 Flash“ yra pagrindinis modelis, skirtas greitam ir efektyviam užduoties tvarkymui. Jis apdoroja raginimus, generuoja atsakymus, priežastis, pateikia informaciją ir greitai sukuria tekstą. Optimizuotas mažam vėlavimui ir dideliam pralaidumui, jis idealiai tinka interaktyviam naudojimui, pavyzdžiui, pokalbių programoms.
Source link
