Este artigo analisa o Gemini 1.5 Pro, o mais recente modelo multimodal em larga escala lançado pelo Google, que tem a poderosa capacidade de lidar com contextos ultralongos e tem um bom desempenho na compreensão da linguagem e na recuperação de informações. O surgimento do Gemini 1.5 Pro desafiou o método tradicional de geração aumentada de recuperação (RAG) e desencadeou um repensar de sua necessidade. O artigo explorará profundamente as diferenças entre o modelo de contexto longo e o método RAG e comparará suas vantagens e desvantagens, na esperança de fornecer aos leitores uma compreensão mais abrangente.
Gemini1.5Pro é o mais recente modelo multimodal em grande escala lançado pelo Google. Ele tem a capacidade de lidar com contextos ultralongos e demonstrou excelente compreensão de linguagem e capacidade de recuperação de informações em testes. Seu desempenho desafia o método RAG tradicional e desencadeia discussões e questionamentos sobre a necessidade do método RAG. O artigo analisa as diferenças, vantagens e desvantagens entre o modelo de contexto longo e o método RAG.
O artigo discute profundamente as diferenças entre o Gemini 1.5 Pro e os métodos RAG tradicionais e analisa suas respectivas vantagens e desvantagens, fornecendo informações valiosas para os leitores compreenderem a tendência de desenvolvimento de grandes modelos de linguagem. No futuro, modelos de contexto longo e métodos RAG poderão desenvolver-se de forma colaborativa para promover conjuntamente o avanço da tecnologia de inteligência artificial.