Выпуск модели Google Gemini 1.5 Pro увеличил длину контекста до невероятных 10 миллионов токенов. Этот прорыв вызвал обширные дискуссии о будущем направлении технологии улучшения поиска (RAG). Сможет ли расширение возможностей ввода длинного текста полностью заменить технологию RAG? Или технология RAG по-прежнему будет играть важную роль? В этой статье будет проведен углубленный анализ этого явления, а также рассмотрены преимущества Google в вычислительной мощности и ее влияние на отрасль.
Модель Gemini 1.5 Pro, выпущенная Google, увеличила длину контекста до 10 миллионов токенов, что спровоцировало отраслевые дискуссии о будущем технологии RAG. Некоторые считают, что ввод длинного текста может заменить RAG, но другие считают, что RAG по-прежнему будет играть важную роль. Преимущество Google в вычислительной мощности ставит ее впереди других компаний в исследованиях контекстной длины, что может оказать влияние на некоторые стартапы.
Выпуск модели Google Gemini 1.5 Pro знаменует собой огромный скачок в возможностях моделей искусственного интеллекта по обработке информации. Ее влияние на технологию RAG и ее потенциальное влияние на всю индустрию искусственного интеллекта заслуживают постоянного внимания. В будущем обработка длинных текстов и технология RAG могут сосуществовать и развиваться, совместно способствуя прогрессу технологий искусственного интеллекта.