В этой статье анализируется Gemini 1.5 Pro, новейшая крупномасштабная мультимодальная модель, выпущенная Google, которая обладает мощными возможностями обработки сверхдлинных контекстов и хорошо справляется с пониманием языка и поиском информации. Появление Gemini 1.5 Pro бросило вызов традиционному методу генерации с расширенным поиском (RAG) и вызвало переосмысление его необходимости. В статье будут глубоко изучены различия между моделью длинного контекста и методом RAG, а также сравнены их преимущества и недостатки, надеясь предоставить читателям более полное понимание.
Gemini1.5Pro — новейшая крупномасштабная мультимодальная модель, выпущенная Google. Она способна обрабатывать сверхдлинные контексты и продемонстрировала отличное понимание языка и возможности поиска информации в тестах. Его эффективность бросает вызов традиционному методу RAG и вызывает дискуссии и вопросы о необходимости метода RAG. В статье анализируются различия, преимущества и недостатки модели длинного контекста и метода RAG.
В статье глубоко обсуждаются различия между Gemini 1.5 Pro и традиционными методами RAG, а также анализируются их преимущества и недостатки, предоставляя читателям ценную информацию, позволяющую понять тенденцию развития больших языковых моделей. В будущем модели длительного контекста и методы RAG могут разрабатываться совместно, чтобы совместно способствовать развитию технологий искусственного интеллекта.