Il segreto dietro le impressionanti capacità di Gemini 1.5 Pro è la sua ampia finestra di contesto, che le permette di ricordare grandi quantità di informazioni. Ciò significa che può leggere e comprendere interi libri, basi di codice e persino film, per poi impegnarsi in discussioni dettagliate sui loro contenuti.

I colleghi studiosi stanno già utilizzando Gemini 1.5 Pro in modi straordinari, come farle riassumere le loro sessioni di sollevamento pesi, inclusi il numero di serie e di ripetizioni, o generare appunti di lezione da lezioni registrate. L'AI può anche catalogare rapidamente i contenuti di una libreria personale e rispondere in modo approfondito a domande su lunghi documenti legali.

La relazione su Gemini 1.5 Pro nota che può gestire fino a 10 milioni di token, l'equivalente di 10 film, con una precisione del 99,7% - un'impresa straordinaria che nemmeno GPT-4 Turbo può eguagliare. Inoltre, il modello ha dimostrato la capacità di apprendere e tradurre la lingua in via di estinzione Kalamang, preservando efficacemente la conoscenza culturale.

Tuttavia, le impressionanti capacità del modello comportano anche un importante svantaggio: la complessità computazionale e di memoria quadratica dell'architettura transformer. Ciò significa che all'aumentare delle dimensioni della finestra di contesto, il tempo di elaborazione cresce in modo esponenziale, potenzialmente richiedendo fino a 1,5 ore per una query di 10 film. Questa limitazione è intrinseca alla progettazione del transformer e rappresenta una sfida per la distribuzione pratica.

Gemini 1.5 Pro, un notevole assistente AI di Google DeepMind, vanta una capacità straordinaria che lo distingue dai suoi pari: una finestra di contesto estesa. Questa caratteristica consente a Gemini di ricordare ed elaborare grandi quantità di informazioni, da interi libri a lunghe scene cinematografiche.

I colleghi studiosi stanno già sfruttando il potere di Gemini in modi innovativi. Lo stanno utilizzando per prendere appunti di lezione dettagliati, riassumere le loro sessioni di sollevamento pesi e persino catalogare i contenuti delle loro librerie personali. La capacità di Gemini di richiamare informazioni è davvero notevole, in quanto può recuperare dettagli oscuri da un documento legale di mille pagine con facilità.

La relazione su Gemini 1.5 Pro rivela anche altre imprese ancora più impressionanti. Il modello può apprendere e tradurre lingue in via di estinzione come il Kalamang, parlato da meno di 200 persone in tutto il mondo, con una competenza quasi nativa. Questa capacità ha il potenziale di preservare e immortalare culture e patrimoni linguistici in via di estinzione.

Tuttavia, le impressionanti capacità di Gemini comportano anche un importante svantaggio: la complessità computazionale e di memoria quadratica della sua architettura basata sui transformer. Man mano che la finestra di contesto si espande, il tempo di elaborazione può aumentare in modo esponenziale, rendendo il modello impraticabile per applicazioni del mondo reale. Questa limitazione è intrinseca alla struttura delle reti transformer, che costituiscono la base di molti degli assistenti AI leader di oggi.

Il principale problema con le impressionanti capacità di memoria a lungo termine di Gemini 1.5 Pro è la complessità computazionale e di memoria quadratica del meccanismo di auto-attenzione della rete neurale transformer. Ciò significa che all'aumentare delle dimensioni della finestra di contesto, il tempo di elaborazione cresce in modo esponenziale, anziché in modo lineare.

Ad esempio, mentre l'elaborazione di un singolo film potrebbe richiedere una quantità di tempo ragionevole, estendere questo a 10 film potrebbe comportare un aumento di 100 volte del tempo di elaborazione, potenzialmente fino a 1,5 ore. Questa è una limitazione significativa che rende difficile l'applicazione pratica di tali modelli di memoria a lungo termine.

Inoltre, questa complessità quadratica è una proprietà intrinseca dell'architettura transformer, che è la base della maggior parte degli assistenti AI moderni. Ciò suggerisce che il problema potrebbe non essere facilmente risolto e potrebbe rappresentare un ostacolo significativo per lo sviluppo di sistemi AI davvero avanzati con capacità di memoria a lungo termine.

Gemma è una versione più piccola e open source dell'assistente AI Gemini 1.5 Pro. Sebbene non abbia le stesse impressionanti capacità del suo omologo più grande, come la finestra di contesto di un milione di token, Gemma si basa comunque su una fondazione architettonica simile.

Nonostante le sue dimensioni ridotte e il contesto più limitato, Gemma può ancora essere uno strumento utile per gli utenti. Può essere eseguito su dispositivi grandi come uno smartphone, rendendolo più accessibile rispetto al resource-intensive Gemini 1.5 Pro.

Sebbene Gemma non possa eguagliare le prestazioni di Gemini in compiti che richiedono una vasta capacità di memoria, può ancora essere una risorsa preziosa per gli utenti che hanno bisogno di un assistente AI più leggero e portatile. Il link per provare Gemma è fornito nella descrizione del video.

Gemini 1.5 Pro è un impressionante assistente AI con la capacità di ricordare e richiamare grandi quantità di informazioni, da libri e basi di codice a interi film. La sua ampia finestra di contesto, che può estendersi fino a 10 milioni di token, le consente di impegnarsi in conversazioni dettagliate e recuperare dettagli oscuri con una precisione straordinaria.

Tuttavia, l'assistente non è privo di limitazioni. Il meccanismo di auto-attenzione della rete neurale transformer ha una complessità computazionale e di memoria quadratica, il che significa che all'aumentare delle dimensioni della finestra di contesto, il tempo di elaborazione può crescere in modo esponenziale. Ciò può portare a ritardi significativi, con un aumento di 10 volte delle dimensioni del contesto che potrebbe comportare un aumento di 100 volte del tempo di elaborazione.

Sebbene la precisione di Gemini 1.5 Pro rimanga elevata, anche quando si confronta con un contesto di 10 milioni di token (99,7% di precisione), questo problema di complessità computazionale rappresenta una sfida pratica. Inoltre, l'assistente potrebbe non performare altrettanto bene quando gli viene chiesto di trovare più aghi in un pagliaio, in quanto la sua precisione può diminuire leggermente in tali scenari.

Rispetto ad altri grandi modelli linguistici come GPT-4 Turbo e Claude, Gemini 1.5 Pro potrebbe avere i suoi punti di forza e di debolezza. Per alcuni compiti, come i calcoli complessi o la programmazione, altri modelli potrebbero ancora superare Gemini 1.5 Pro. La chiave è comprendere le capacità e le limitazioni uniche di ciascun assistente AI e scegliere quello che meglio si adatta alle proprie esigenze specifiche.

Nonostante queste limitazioni, Gemini 1.5 Pro rimane un assistente AI impressionante e innovativo, che dimostra i notevoli progressi nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale. La sua capacità di apprendere e ricordare anche lingue in via di estinzione come il Kalamang è una testimonianza del potenziale di queste tecnologie per preservare e immortalare il patrimonio culturale.