Google의 Gemini 1.5 Pro 모델 출시로 컨텍스트 길이가 놀랍게도 1,000만 개의 토큰으로 늘어났습니다. 이 획기적인 발전은 검색 향상 생성 기술(RAG)의 향후 방향에 대한 광범위한 논의를 촉발시켰습니다. 긴 텍스트 입력 기능의 향상이 RAG 기술을 완전히 대체하게 될까요? 아니면 RAG 기술이 여전히 중요한 역할을 하게 될까요? 이 기사에서는 이에 대한 심층 분석을 제공하고 컴퓨팅 성능에 있어서 Google의 이점과 업계에 미치는 영향을 살펴보겠습니다.
Google이 출시한 Gemini 1.5 Pro 모델은 컨텍스트 길이를 1,000만 토큰으로 늘려 RAG 기술의 미래에 대한 업계 논의를 촉발시켰습니다. 어떤 사람들은 긴 텍스트 입력이 RAG를 대체할 수 있다고 생각하지만, 다른 사람들은 RAG가 여전히 중요한 역할을 할 것이라고 생각합니다. 컴퓨팅 성능에 있어서 Google의 이점은 컨텍스트 길이 탐색에서 다른 회사보다 앞서 있으며 일부 신생 기업에 영향을 미칠 수 있습니다.
Google Gemini 1.5 Pro 모델의 출시는 AI 모델의 정보 처리 능력에 있어 큰 도약을 의미합니다. RAG 기술에 미치는 영향과 전체 AI 산업에 미치는 잠재적인 영향은 계속해서 주목할 가치가 있습니다. 미래에는 장문 처리와 RAG 기술이 공존하고 발전해 AI 기술의 발전을 공동으로 추진할 수도 있다.