Dlaczego kontekst miliona tokenów Gemini 1.5 zmienia zasady gry?
Szybkie linki
⭐ Co to jest okno kontekstowe?
⭐ Dlaczego okno kontekstowe Gemini 1.5 to wielka sprawa
⭐ Czy Gemini 1.5 spełni oczekiwania?
Kluczowe wnioski
Najnowsza wersja platformy reklamowej Google opartej na sztucznej inteligencji, znanej jako Gemini 1.5, wprowadziła imponującą funkcję, która wyróżnia ją na tle konkurencji w branży. W szczególności ta nowa wersja może pochwalić się niezwykłym oknem kontekstowym z milionem tokenów, które jest znacznie większe niż to, co obecnie oferują inne platformy, takie jak Claude i ChatGPT. Ulepszenie to pozwala na bardziej kompleksową analizę i możliwości targetowania w ramach kampanii reklamowych zarządzanych za pośrednictwem platformy, co ostatecznie prowadzi do poprawy wydajności i wyników dla użytkowników.
Zwiększenie rozmiaru okna kontekstowego może prowadzić do poprawy wydajności modeli sztucznej inteligencji, jednocześnie zmniejszając prawdopodobieństwo popełnienia błędów. Należy jednak zauważyć, że niekoniecznie zapewnia to ogólny sukces.
Gemini 1.5 ma potencjał, aby znacznie zwiększyć poziom dokładności poprzez wykorzystanie większego okna kontekstowego, co skutkuje mniejszą liczbą błędów i ogólnie lepszym zrozumieniem.
Najnowsza wersja platformy Google Gemini, wersja 1.5, może pochwalić się imponującym oknem kontekstowym z milionem tokenów, które przewyższa konkurencję, taką jak ChatGPT, Claude i różne inne chatboty oparte na sztucznej inteligencji.
Proponowane ulepszenie wydaje się stanowić znaczną poprawę, która może potencjalnie odróżnić Gemini od konkurencji. Chociaż zrozumienie skali tego postępu może stanowić pewne wyzwanie, możliwe jest, że znacznie rozszerzone okno kontekstowe oferowane przez Gemini może okazać się transformacyjne w naturze.
Co to jest okno kontekstowe?
Modele sztucznej inteligencji, podczas udzielania odpowiedzi, takich jak wyjaśnianie pojęć lub kondensowanie tekstów, są ograniczone zakresem danych, które można wziąć pod uwagę przy generowaniu odpowiedzi, co jest określane jako “okno kontekstowe”.
Inną perspektywą, którą należy rozważyć, jest wizyta na targu w celu zaopatrzenia się bez wcześniej ustalonej listy kontrolnej zapasów. W tym scenariuszu granice pamięci definiują “okno kontekstowe”, które bezpośrednio wpływa na prawdopodobieństwo pomyślnego ukończenia zamierzonych zakupów. W związku z tym zwiększenie pojemności pamięci systemu sztucznej inteligencji pozwala mu zachować wszystkie niezbędne informacje i zwiększyć prawdopodobieństwo dostarczenia optymalnych wyników przy jednoczesnym przestrzeganiu preferencji użytkownika.
Obecnie Claude 2.1 firmy Anthropic może pochwalić się najbardziej rozbudowanym oknem kontekstowym spośród wszystkich łatwo dostępnych modeli sztucznej inteligencji, mierzącym 200 tys. tokenów. W bliskim pościgu jest GPT-4 Turbo, który ma okno kontekstowe o rozmiarze 128 tys. tokenów. Jednak Google Gemini 1.5 jest gotowy do wprowadzenia zdumiewającego okna kontekstowego o wielkości miliona tokenów, przewyższając wszystkie istniejące oferty na rynku o znaczny margines. Pojawienie się tak dużego okna kontekstowego rodzi istotne pytanie dotyczące jego potencjalnego wpływu i znaczenia w branży.
Dlaczego okno kontekstowe Gemini 1.5 to wielka sprawa
Mówiąc prościej, Claude AI posiada znaczną zdolność przetwarzania około 150 000 słów w oknie kontekstowym 200k, co jest dość imponujące. Z drugiej strony, Gemini 1.5 firmy Google ma jeszcze większe możliwości, ponieważ może obsługiwać do 700 000 słów jednocześnie.
Włączenie ogromnych ilości informacji w ramy chatbota AI, takiego jak ChatGPT lub Gemini, nie zawsze jest wykonalne ze względu na ograniczenia narzucone przez jego okno kontekstowe. Nieuwzględnienie tego może skutkować próbą przetworzenia większej ilości danych, niż system może skutecznie zarządzać, co prowadzi do potencjalnych problemów podczas wymiany.
Wyobraź sobie scenariusz, w którym masz za zadanie podsumować pełnometrażowy film fabularny po obejrzeniu zaledwie pierwszych dwudziestu minut. Wynik takiego przedsięwzięcia prawdopodobnie okazałby się niezadowalający, ponieważ dostarczenie wyczerpującego opisu fabuły filmu i rozwoju postaci byłoby nie lada wyzwaniem. W tej sytuacji rozsądne byłoby odmówienie udzielenia jakichkolwiek wyjaśnień lub alternatywnie wymyślenie fikcyjnej narracji ze względu na nieodłączne ograniczenia sztucznej inteligencji w generowaniu spójnych odpowiedzi w oparciu o ograniczone dane wejściowe. W konsekwencji te sfabrykowane historie mogą prowadzić do iluzorycznego postrzegania wynikającego z niezdolności sztucznej inteligencji do pełnego zrozumienia zawiłości ludzkiej komunikacji.
Ważne jest, aby pamiętać, że kontekst rozmowy wykracza poza zwykłe dostarczenie dużej ilości tekstu do wprowadzenia do modelu sztucznej inteligencji w ramach pojedynczego monitu. Model sztucznej inteligencji bierze pod uwagę cały dialog, który miał miejsce w trakcie sesji czatu, aby wygenerować odpowiedzi, które są zarówno odpowiednie, jak i trafne. Ta szersza perspektywa kontekstu pomaga zapewnić, że wygenerowane dane wyjściowe są zgodne z zamierzonym znaczeniem i intencjami stojącymi za komunikacją użytkownika.
Dynamiczny charakter naszej wymiany z modelami językowymi AI przyczynia się do zrozumienia przez nie kontekstu.Chociaż możemy nie dostarczać im długich tekstów, przebieg naszych interakcji i generowane przez nie odpowiedzi stopniowo wzbogacają okno kontekstowe. Zjawisko polegające na tym, że systemy te pozornie lekceważą wcześniej omawiane tematy, można przypisać przekroczeniu pojemności okna kontekstowego do przechowywania. W związku z tym istotne informacje są odrzucane, co powoduje luki w pamięci.
Bardziej rozbudowane ramy kontekstowe mają kluczowe znaczenie w przypadku zadań wymagających skomplikowanego zrozumienia kontekstu, takich jak kondensacja długich artykułów, odpowiadanie na zawiłe zapytania lub zachowanie płynnej ciągłości w tworzonym dyskursie. Chcesz napisać powieść na pięćdziesiąt tysięcy słów z jednolitą fabułą? Poszukujesz modelu zdolnego do analizy i odpowiedzi na zapytania dotyczące godzinnej prezentacji wideo? W obu przypadkach niezbędne staje się szersze okno kontekstowe.
Zasadniczo rozszerzony zakres kontekstowy zapewniany przez Gemini 1.5 może znacznie zwiększyć skuteczność modelu sztucznej inteligencji, zmniejszając liczbę przypadków wprowadzania w błąd i znacznie zwiększając zarówno precyzję, jak i zgodność z instrukcjami.
Czy Gemini 1.5 spełni oczekiwania?
W świetle wcześniejszych doświadczeń Google z opracowywaniem niestabilnych modeli sztucznej inteligencji, rozsądnie jest zachować powściągliwość i nie zakładać, że zwiększenie okna kontekstowego koniecznie spowoduje lepszą wydajność Gemini 1.5. Chociaż istnieje potencjał, aby ta nowa wersja przewyższyła obecne standardy branżowe, musimy zachować ostrożność i wziąć pod uwagę inne czynniki poza prostymi dostosowaniami parametrów.
Dzięki mojemu doświadczeniu w korzystaniu z 200-kilobajtowego okna kontekstowego Claude 2.1 od czasu jego uruchomienia stało się oczywiste, że rozszerzone okno kontekstowe może zwiększyć czułość kontekstu. Jednak braki w wydajności modelu bazowego mogą spowodować, że zwiększone okna kontekstowe staną się raczej przeszkodą niż atutem.
Czy Google Gemini 1.5 zmieni zasady gry? Media społecznościowe są obecnie wypełnione świetnymi recenzjami Gemini 1.5 od użytkowników wczesnego dostępu. Jednak większość 5-gwiazdkowych recenzji pochodzi z pośpiesznych lub uproszczonych przypadków użycia. Dobrym miejscem do sprawdzenia, jak Gemini 1.5 sprawdziłby się na wolności, jest raport techniczny Google Gemini 1.5 [PDF]. Raport pokazuje, że nawet podczas “kontrolowanych testów” model nie był w stanie pobrać wszystkich drobnych szczegółów dokumentów w rozmiarze okna kontekstowego.
Rzeczywiście, podczas gdy osiągnięcie okna kontekstowego z milionem tokenów stanowi godne uwagi osiągnięcie technologiczne, jego praktyczna użyteczność może zostać zmniejszona, jeśli nie można konsekwentnie osiągnąć niezawodnego wyszukiwania szczegółów dokumentu. I odwrotnie, takie ograniczenia mogą skutkować zmniejszoną precyzją i przypadkami nieuzasadnionych spekulacji lub domysłów.