El lanzamiento del modelo Gemini 1.5 Pro de Google ha aumentado la longitud del contexto a la asombrosa cifra de 10 millones de tokens. Este avance ha provocado extensas discusiones sobre la dirección futura de la tecnología de generación de mejora de recuperación (RAG). ¿La mejora de las capacidades de entrada de texto largo reemplazará por completo a la tecnología RAG? ¿O la tecnología RAG seguirá desempeñando un papel importante? Este artículo proporcionará un análisis en profundidad de esto y explorará las ventajas de Google en potencia informática y su impacto en la industria.
El modelo Gemini 1.5 Pro lanzado por Google aumentó la longitud del contexto a 10 millones de tokens, lo que provocó debates en la industria sobre el futuro de la tecnología RAG. Algunas personas piensan que el ingreso de texto largo puede reemplazar a RAG, pero otros piensan que RAG seguirá desempeñando un papel importante. La ventaja de Google en potencia informática la sitúa por delante de otras empresas en la exploración del contexto, lo que puede tener un impacto en algunas empresas emergentes.
El lanzamiento del modelo Google Gemini 1.5 Pro marca un gran salto en las capacidades de procesamiento de información de los modelos de IA. Su impacto en la tecnología RAG y su impacto potencial en toda la industria de la IA merecen una atención continua. En el futuro, el procesamiento de textos largos y la tecnología RAG pueden coexistir y desarrollarse, promoviendo conjuntamente el progreso de la tecnología de IA.