Przedstawiamy modele sztucznej inteligencji Gemini 2.0 firmy Google: ulepszone funkcje i ekonomiczne rozwiązania
Google z radością ogłasza wprowadzenie na rynek kolejnej generacji modeli Gemini, które obiecują podnieść możliwości AI przy zachowaniu przystępności cenowej. Linia Gemini 2.0 obejmuje znaczące aktualizacje modelu Flash, wprowadzenie Flash-Lite i eksperymentalną wersję Gemini 2.0 Pro, z których każda jest dostosowana do różnych przypadków użycia i wymagań wydajnościowych.
Przegląd modeli Gemini 2.0
- Gemini 2.0 Pro: Obecnie w fazie eksperymentalnej, ta wersja jest najbardziej zaawansowanym modelem AI Google do kodowania i obsługi skomplikowanych monitów. Jego niezwykłe okno kontekstowe z 2 milionami tokenów umożliwia modelowi bezproblemowe przetwarzanie obszernych informacji. Ponadto umożliwia integrację z narzędziami zewnętrznymi, takimi jak Google Search i wykonywanie kodu, co czyni go wszechstronną opcją dla programistów.
- Gemini 2.0 Flash: Początkowo wdrożony jako model eksperymentalny, Gemini 2.0 Flash jest teraz ogólnie dostępny dla użytkowników poszukujących wysoce wydajnych aplikacji AI. Posiada okno kontekstowe o 1 milionie tokenów, zapewniając odpowiedzi o niskim opóźnieniu i obsługując możliwości rozumowania multimodalnego na dużą skalę.
- Gemini 2.0 Flash-Lite: Jako najnowszy członek rodziny Gemini, Flash-Lite został zaprojektowany jako rozwiązanie przyjazne dla budżetu. Twierdząc, że przewyższa poprzedni model 1.5 Flash w większości testów wydajności, zachowując przy tym tę samą cenę i szybkość, obsługuje również multimodalne wprowadzanie danych, podobnie jak jego odpowiednik, oferując okno kontekstowe o pojemności 1 miliona tokenów. Co ciekawe, może generować jednowierszowe podpisy dla około 40 000 unikalnych zdjęć za mniej niż dolara w płatnym poziomie Google AI Studio.
Doświadczanie Gemini 2.0 Flash Thinking Eksperymentalny
Dla użytkowników zainteresowanych obserwowaniem „myślenia” modeli, Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental jest teraz dostępny do bezpłatnego testowania w aplikacji Gemini. Ten innowacyjny model metodycznie rozkłada podpowiedzi na łatwe do opanowania kroki, zwiększając swoje zdolności rozumowania i ilustrując, w jaki sposób wyprowadza odpowiedzi.
Integracja z usługami zewnętrznymi
Aplikacja Gemini zawiera również wersję Flash Thinking Experimental, która integruje się z Google Maps, YouTube i Search. Ta nowo odkryta możliwość pozwala modelowi wykorzystywać informacje zewnętrzne, znacznie zwiększając trafność i kompleksowość odpowiedzi. Na przykład może obliczać czasy podróży za pomocą Google Maps lub wyszukiwać odpowiednie filmy na YouTube.
Bezpieczeństwo w modelach Gemini 2.0
Google stawia na bezpieczeństwo i ochronę w modelach Gemini 2.0 AI. Wykorzystując techniki uczenia się przez wzmacnianie, AI systematycznie krytykuje swoje własne odpowiedzi, aby udoskonalić dokładność. Ponadto, zautomatyzowane red teaming jest wykorzystywane do wykrywania luk, w tym potencjalnych pośrednich ataków typu prompt injection.
Przystępna struktura cenowa
Cena Gemini 2.0 Flash-Lite jest wyjątkowo konkurencyjna: 0, 075 USD za milion tokenów (wejścia) i 0, 30 USD za milion tokenów (wyjścia), co czyni ją atrakcyjną opcją zarówno dla deweloperów, jak i firm.
Wniosek
Dzięki tym innowacyjnym aktualizacjom Google nie tylko rozszerza możliwości i dostępność swoich modeli Gemini AI, ale także zaspokaja potrzeby różnych użytkowników o różnych potrzebach i budżetach. To strategiczne ulepszenie pozycjonuje Google korzystnie w konkurencyjnym krajobrazie AI, szczególnie w porównaniu z firmami takimi jak DeepSeek, które koncentrują się na opłacalnych rozwiązaniach AI.
Często zadawane pytania
1. Jakie są najważniejsze cechy Gemini 2.0 Pro?
Gemini 2.0 Pro oferuje ogromne okno kontekstowe zawierające 2 miliony tokenów, co pozwala na lepsze przetwarzanie informacji, możliwości integracji z narzędziami zewnętrznymi, np.wyszukiwarką Google, i jest specjalnie zaprojektowane do kodowania oraz obsługi złożonych monitów.
2. Czym Gemini 2.0 Flash-Lite różni się od swoich poprzedników?
Flash-Lite oferuje porównywalną wydajność do poprzednich modeli, przewyższając model 1.5 Flash w różnych testach porównawczych, pozostając jednocześnie opłacalnym. Obsługuje również multimodalne wprowadzanie danych, umożliwiając użytkownikom wydajne uzyskanie jednowierszowego podpisu dla tysięcy obrazów.
3. Jakie środki bezpieczeństwa wdrożono w modelach Gemini 2.0?
Google wdraża techniki uczenia przez wzmacnianie w celu samokrytyki reakcji sztucznej inteligencji i przeprowadza zautomatyzowaną analizę typu red teaming w celu identyfikacji potencjalnych luk w zabezpieczeniach, zapewniając tym samym wysoki poziom bezpieczeństwa modeli.
Dodaj komentarz