דגם הניסיוני Gemini 1.5 Pro של Google עלה כמודל השפה הגדול (LLM) המבצע ביותר בדירוג מתחם ה-ChatGPT, עם ציון מרשים של 1300. הוא גם מוביל את היכולות החזותיות בדירוג מתחם החזות, מציג את יכולותיו הרב-מודליות החזקות.

בעוד שהמודל מצטיין במשימות רב-לשוניות, כולל סינית וגרמנית, הוא עדיין מפגר בתחומים טכניים מסוימים. הוא ממוקם במקום הרביעי במשימות קידוד ונאבק עם חלק מהפרומפטים האנגליים הקשים.

חלון ההקשר המרשים של 2 מיליון אסימונים של המודל וזמינותו דרך סטודיו ה-AI של Google והAPI הופכים אותו לנגיש בקלות לניסויים. ה-API גם תומך בביצוע קוד, מאפשר למודל לא רק לייצר קוד אלא גם להריץ אותו ולספק את התוצאות.

ביצועי המודל במגוון פרומפטים, כולל ספירת הופעות של אותיות במילים, פתרון בעיות מתמטיות, ואפילו הרצת סימולציות כמו בעיית מונטי הול, מדגימים את גיוונו וכושר הפתרון של הבעיות.

בכללותו, דגם הניסיוני Gemini 1.5 Pro מייצג צעד משמעותי קדימה עבור Google במרוץ ה-LLM, מציג את יכולתם להוביל את התחום במקום לנסות להדביק. זהו מודל שכדאי לחקור ולבחון עבור אלה שמעוניינים בהתקדמויות האחרונות במודלי שפה גדולים.

דגם הניסיוני Gemini 1.5 Pro של Google מרשים ביכולותיו הרב-לשוניות, כשהוא המודל המבצע ביותר בסינית וגרמנית. עם זאת, הוא עדיין מפגר בתחומים טכניים מסוימים.

בדירוג הקידוד, Gemini 1.5 Pro ממוקם במקום הרביעי, מצביע על צורך בשיפור ביכולותיו הקודניות. באופן דומה, הוא נאבק עם "פרומפטים אנגליים קשים" בהשוואה לביצועיו החזקים בכללותם. למרות מגבלות טכניות אלה, Gemini 1.5 Pro נותר מודל מבצע מוביל, ממוקם במקום הראשון בדירוג מתחם ה-chatbot עם ציון מרשים של 1300. יכולותיו החזותיות, כפי שנמדדו על ידי דירוג מתחם החזות, הן גם מהטובות ביותר הזמינות כיום.

יכולותיו הרב-לשוניות החזקות של המודל, כולל הדומיננטיות שלו בסינית וגרמנית, הופכות אותו לבחירה גמישה למגוון רחב של יישומים. ככל שGoogle ימשיך לשפר ולשפר את סדרת Gemini, אנו יכולים לצפות לראות התקדמויות נוספות ביכולותיו הטכניות גם כן.

Google הוציאה לאחרונה את Gemini 1.5 Pro Experimental, שהוא כעת המודל השפה המבצע ביותר בדירוג מתחם ה-ChatBot עם ציון מרשים של 1300. מודל זה מצטיין גם ביכולות החזותיות, ממוקם במקום הראשון בדירוג מתחם החזות.

Gemini 1.5 Pro Experimental מציג יכולות רב-לשוניות מרשימות, כולל להיות המודל הטוב ביותר עבור סינית וגרמנית. עם זאת, הוא עדיין מפגר בחלק מהתחומים הטכניים, כמו קידוד וטיפול בפרומפטים אנגליים קשים.

כדי להתחיל עם Gemini 1.5 Pro Experimental, אתה יכול לגשת אליו דרך סטודיו ה-AI של Google. למודל יש חלון הקשר גדול של 2 מיליון אסימונים והוא זמין בחינם דרך ה-API. הווידאו מדגים כיצד להשתמש בסטודיו ה-AI של Google ובAPI כדי להתקשר עם המודל.

הווידאו מציג את יכולות המודל במגוון משימות, כולל:

1. חשבון ולוגיקה: המודל יכול לפתור בעיות חשבוניות בדיוק ולזהות את מספר ההופעות של אות במילה.
2. הנמקה ופתרון בעיות: המודל יכול לפתור בעיות מורכבות, כמו בעיית מונטי הול, על ידי יצירת קוד סימולציה וספק תוצאות מדויקות.
3. ביצוע קוד: המודל יכול לכתוב ולבצע קוד Python כדי לפתור מגוון בעיות, כולל מתמטיקה, מניפולציית מחרוזות, ניתוח נתונים, קריית אתרים ויצירת מודל למידת מכונה.

הווידאו גם מדגיש את תכונות הבטיחות של המודל, כולל היכולת להגדיר הגדרות בטיחות דרך ממשק המשתמש והAPI. בנוסף, הווידאו דן בחשיבות של המפענח המשמש על ידי המודל, אשר יכול להשפיע על ביצועיו במשימות מסוימות.

בכללותו, דגם Gemini 1.5 Pro Experimental של Google מציג יכולות מרשימות והוא צעד משמעותי קדימה במרוץ ה-LLM, כאשר Google מובילה כעת את המרוץ במקום לנסות להדביק.

דגם Gemini 1.5 Pro Experimental של Google הוא מודל שפה מרשים שלא רק מצטיין במשימות שפה טבעית אלא גם מציע יכולות ביצוע קוד חזקות דרך ה-Gemini API. חלק זה יחקור כיצד לנצל את תכונת ביצוע הקוד של ה-Gemini API כדי לפתור מגוון אתגרים תכנותיים.

ראשית, נקים את הסביבה הנדרשת על ידי התקנת חבילת Google Generative AI וקבלת מפתח ה-API הנדרש. לאחר מכן, נייצר אובייקט מודל המאפשר את תכונת ביצוע הקוד על ידי ציון כלי ה-code_execution.

עם השלמת ההתקנה, נצלול לכמה דוגמאות המדגימות את יכולת המודל לכתוב, לבצע ולפרש קוד. דוגמאות אלה יכסו משימות כמו חישוב הסכום של 200 המספרים הראשונים, ספירת הופעות של אות במילה, יישום אלגוריתמי מיון, ואפילו בניית מודל למידת מכונה לחיזוי מחירי דיור.

לאורך התהליך, נצפה בתהליך המחשבה שלב אחר שלב של המודל, כולל יצירת קוד Python והרצת קוד זה כדי לספק תוצאות מדויקות. יכולות ביצוע הקוד של ה-Gemini API הופכות אותו לכלי עוצמתי עבור מפתחים וחוקרים הזקוקים לשלב יכולות תכנות מתקדמות ביישומיהם.

בסוף חלק זה, תהיה לך הבנה עמוקה יותר של תכונות ביצוע הקוד של ה-Gemini API וכיצד להשתמש בהן בצורה יעילה כדי לפתור מגוון רחב של אתגרים תכנותיים.

Gemini 1.5 Pro Experimental מרשים לא רק ביכולות הבנת השפה והפקה שלו, אלא גם מצטיין במשימות רב-מודליות. המודל יכול לשלב באופן חלק קלט תמונה וטקסט כדי לבצע סימולציות ואנליזות שונות.

דוגמה אחת שהוצגה היא בעיית מונטי הול. למודל ניתנה תמונה ופרומפט להריץ סימולציה של בעיית מונטי הול עם 1,000 ניסויים. Gemini היה מסוגל לכתוב קוד Python כדי לסמולל את הבעיה ולספק את אחוזי הזכייה עבור החלפת דלתות ואי-החלפת דלתות. יכולת המודל להבין את הצהרת הבעיה, לייצר את הקוד המתאים ולבצע את הסימולציה היא עדות ליכולותיו הרב-מודליות.

בנוסף, המודל הדגים את יכולותיו בתחומים אחרים, כמו ניתוח נתונים, מניפולציית מחרוזות, קריית אתרים ובניית מודל למידת מכונה. בכל מקרה, Gemini יצר את קוד Python הנדרש, הריץ אותו וסיפק את התוצאות הסופיות, מדגים את גיוונו וכושר הפתרון של הבעיות.

יכולת המודל לשלב באופן חלק קלט תמונה וטקסט, לייצר קוד רלוונטי ולבצע אותו כדי לספק תוצאות מדויקות היא הישג מרשים. יכולת רב-מודלית זו מבדילה את Gemini ומדגישה את הפוטנציאל שלו למגוון רחב של יישומים הדורשים הבנת שפה והליכה חזותית.

Gemini 1.5 Pro Experimental, המודל השפה האחרון של Google, הפגין יכולות מרשימות במגוון תחומים, כולל ביצועי צ'אטבוט, משימות חזותיות וכושר רב-לשוני. עם זאת, הכוח הטכני שלו בולט במיוחד, שכן הוא מצטיין בביצוע קוד ופתרון בעיות באמצעות גישות תכנותיות.

כדי להדגים את יכולות ביצוע הקוד של Gemini, ערכנו סדרת בדיקות מגוונות, החל מפעולות מתמטיות פשוטות ועד לניתוח נתונים מורכב ויצירת מודל למידת מכונה. בכל מקרה, המודל היה מסוגל לייצר קוד Python מדויק ומבני כדי לפתור את הבעיות הנתונות, ולאחר מכן להריץ את הקוד כדי לספק את התוצאות הסופיות.

לדוגמה, כאשר התבקש לחשב את הסכום של 200 המספרים הראשונים, Gemini לא רק רשם את המספרים הראשונים בצורה נכונה אלא גם כתב את קוד ה-Python לביצוע הסיכום, בסופו של דבר מספק את התוצאה המדויקת. באופן דומה, כאשר הוטל עליו לספור את מספר ההופעות של האות 'R' במילה 'תות', Gemini יצר את קוד ה-Python המתאים והריץ אותו כדי לספק את התשובה הנכונה.

יכולת המודל להבין ולממש אלגוריתמים הוכחה גם דרך יישום מיון Bogo, שבו הוא לא רק כתב את קוד המיון אלא גם הוסיף תכונה לספירת מספר הפעמים הנדרשות.

גיוונו של Gemini מ