Gemini 1.5 Flash:Google 對 GPT-4o 的回應?

AI 競賽日益激烈,成為科技巨頭之間的追逐遊戲。GPT-4o 在 Google I/O 之前推出,其多模態(或稱全模態)功能驚人,對生成 AI 競賽產生了重大影響。然而,Google 也不甘示弱。在 Google I/O 期間,他們宣布了新款的 Gemini 和 Gemma 模型。其中,Gemini 1.5 Flash 脫穎而出,成為最具影響力的模型。在本文中,我們將探討 Gemini 1.5 Flash 的頂級功能,並與 Gemini 1.5 Pro 進行比較,以確定哪個更佳。

價格和基準

根據 Google 公布的基準分數,Gemini 1.5 Flash 在音頻性能上優於 Google 的所有其他大型語言模型(LLM),並且在其他基準上與即將推出的 Gemini 1.5 Pro(2024 年 2 月)模型相當。儘管我們不建議完全依賴基準來評估任何 LLM 的性能,但它們有助於量化性能差異和小幅升級。

Gemini 1.5 Flash 基準

一個不容忽視的問題是 Gemini 1.5 Flash 的成本。相比 GPT-4o,Gemini 1.5 Flash 更加實惠。

  • Gemini 的價格
  Input Output
  $0.35 / 1 million token(128k down)
$0.70 / 1 million token(128k up)
$1.05 / 1 million token(128k down)
$2.10 / 1 million token(128k up)

  • GPT 的價格
  Input Output
  $5.00 / million token $15.00 / million token

上下文窗口


與 Gemini 1.5 Pro 一樣,Flash 具有 100 萬個 token 的上下文窗口,這比任何 OpenAI 模型都大,是生產級 LLM 中最大的上下文窗口之一。更大的上下文窗口允許更多的數據理解,並可以通過增加塊大小來改進第三方技術(如 RAG,檢索增強生成)在大型知識庫中的應用。此外,更大的上下文窗口允許生成更多文本,這在撰寫文章、電子郵件和新聞稿等場景中非常有用。

多模態功能

Gemini 1.5 Flash 是多模態的。多模態允許以音頻、視頻、文檔等形式輸入上下文。具有多模態的 LLM 更加多才多藝,打開了生成 AI 應用的更多大門,而無需任何預處理。

Gemini 1.5 模型可以處理非常長的上下文,這種規模在當代大型語言模型(LLM)中是前所未有的,使其能夠處理包括整個文檔集、數小時視頻和近五天音頻的長篇混合模態輸入。

多模態的應用

多模態功能還允許我們將 LLM 作為其他專業服務的替代品。例如,OCR 或網頁抓取。

速度

顧名思義,Gemini 1.5 Flash 在響應時間方面設計具有優勢。例如,上述網頁抓取示例中,響應時間約為 2.5 秒,幾乎快 40%,使得 Gemini 1.5 Flash 成為自動化使用或任何需要低延遲的應用的更佳選擇。

結論

Gemini 1.5 Flash 是 Google 在 AI 競賽中的有力回應。它在性能、成本、上下文窗口和多模態功能方面都表現出色,使其成為生成 AI 應用的理想選擇。對於企業來說,選擇 Gemini 1.5 Flash 可以帶來更高的效率和更好的用戶體驗。

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