Este artículo analiza Gemini 1.5 Pro, el último modelo multimodal a gran escala lanzado por Google, que tiene la poderosa capacidad de manejar contextos ultralargos y funciona bien en la comprensión del lenguaje y la recuperación de información. La aparición de Gemini 1.5 Pro ha desafiado el método tradicional de generación aumentada de recuperación (RAG) y ha provocado un replanteamiento de su necesidad. El artículo explorará en profundidad las diferencias entre el modelo de contexto largo y el método RAG, y comparará sus ventajas y desventajas, con la esperanza de brindar a los lectores una comprensión más completa.
Gemini1.5Pro es el último modelo multimodal a gran escala lanzado por Google. Tiene la capacidad de manejar contextos ultralargos y demostró una excelente comprensión del lenguaje y capacidades de recuperación de información en las pruebas. Su desempeño desafía el método RAG tradicional y genera debates y preguntas sobre la necesidad del método RAG. El artículo analiza las diferencias, ventajas y desventajas entre el modelo de contexto largo y el método RAG.
El artículo analiza en profundidad las diferencias entre Gemini 1.5 Pro y los métodos RAG tradicionales, y analiza sus respectivas ventajas y desventajas, proporcionando información valiosa para que los lectores comprendan la tendencia de desarrollo de modelos de lenguaje grandes. En el futuro, los modelos de contexto largo y los métodos RAG pueden desarrollarse de forma colaborativa para promover conjuntamente el avance de la tecnología de inteligencia artificial.