この記事では、Google が発表した最新の大規模マルチモーダル モデルである Gemini 1.5 Pro を分析します。Gemini 1.5 Pro は、超長いコンテキストを処理する強力な機能を備え、言語理解と情報検索で優れたパフォーマンスを発揮します。 Gemini 1.5 Pro の登場は、従来の検索拡張生成 (RAG) 手法に挑戦し、その必要性について再考するきっかけとなりました。この記事では、ロング コンテキスト モデルと RAG 手法の違いを深く調査し、その長所と短所を比較して、読者により包括的な理解を提供したいと考えています。
Gemini1.5Pro は、Google が発表した最新の大規模マルチモーダル モデルで、超長いコンテキストを処理する能力があり、テストで優れた言語理解と情報検索能力を実証しました。そのパフォーマンスは従来の RAG 手法に挑戦し、RAG 手法の必要性についての議論や疑問を引き起こします。この記事では、ロング コンテキスト モデルと RAG 手法の違い、利点、欠点を分析します。
この記事では、Gemini 1.5 Pro と従来の RAG 手法の違いについて詳しく説明し、それぞれの長所と短所を分析し、大規模言語モデルの開発傾向を理解するための貴重な洞察を読者に提供します。 将来的には、ロング コンテキスト モデルと RAG 手法が共同で開発され、人工知能技術の進歩を共同で促進する可能性があります。