Den senaste uppdateringen av Gemini-modellerna, inklusive både Pro- och Flash-versionerna, har medfört flera förbättringar. En nyckelförbättring är de förbättrade hastighetsbegränsningarna, vilket gör att användarna kan göra fler förfrågningar inom en given tidsram. Denna uppdatering ger ökad åtkomst och flexibilitet för användarna.

Dessutom kommer Gemini Flash-versionen snart att erbjuda möjligheten att finjustera modellen på din egen datamängd. Denna funktion gör att användarna kan anpassa modellens prestanda och skräddarsy den efter sina specifika behov, vilket ytterligare förbättrar modellens möjligheter.

Uppdateringen har också förbättrat JSON-läget och funktionsanropsfunktionerna för Gemini-modellerna. Dessa förbättringar i modellernas kärnfunktionalitet förväntas leda till bättre övergripande prestanda.

Gemini-modellerna, inklusive Pro- och Flash-versionerna, har nyligen fått en uppdatering. Denna uppdatering har medfört flera förbättringar, inklusive förbättrade hastighetsbegränsningar och möjligheten att finjustera Flash-versionen på din egen datamängd. Dessutom har JSON-läget och funktionsanropsfunktionerna förbättrats.

Gemini-modellernas prestanda har också förbättrats, vilket framgår av deras senaste placering i ChatBot Arena-listan. Både Pro- och Advanced-versionerna av Gemini ligger för närvarande på andra plats, medan den mindre Gemini Flash ligger på nionde plats, precis efter GPT-4 och CLA Opus. Detta är en imponerande prestation som visar på Gemini-modellernas möjligheter.

Gemini Flash är särskilt intressant eftersom den ligger i en söt spot när det gäller kvaliteten på utdata, pris och genomströmning. Jämfört med Cloud Hau erbjuder Gemini Flash ökad genomströmning, och den är bättre än Hau och GPT-3.5 när det gäller kompromissen mellan kvalitet och pris.

Möjligheten att göra funktionsanrop är en kraftfull funktion hos stora språkmodeller (LLM) som Gemini. Den gör att modellen kan komma åt externa data och funktionalitet som kanske inte finns i dess träningsdata, vilket gör att den kan ge mer omfattande och uppdaterade svar på användarförfrågningar.

Funktionsanrop fungerar på följande sätt:

1. Användaren ger en fråga till LLM:en.
2. LLM:en avgör om den behöver använda en extern funktion för att svara på frågan.
3. Om en funktion krävs, väljer LLM:en lämplig funktion från de tillgängliga verktygen.
4. LLM:en ger de nödvändiga inmatningarna till funktionen och ber användaren att köra den.
5. Användaren kör funktionen och returnerar resultatet till LLM:en.
6. LLM:en inkorporerar funktionsutdata i sitt slutliga svar till användaren.

Denna process gör att LLM:en kan utnyttja externa datakällor och funktionalitet, som realtidskurser, väderinformation eller kundtjänstverktyg. Genom att kombinera sin egen kunskap med möjligheten att göra funktionsanrop kan LLM:en ge mer omfattande och användbara svar på en bred uppsättning frågor.

För att konfigurera kundtjänstombudet med Gemini Flash följer vi dessa steg:

1. Installera Google Generative AI Python-paketet: Vi börjar med att installera det nödvändiga paketet för att interagera med Gemini Flash.

2. Importera nödvändiga paket: Vi importerar de paket vi behöver under hela självstudien.

3. Konfigurera API-nyckeln: Vi konfigurerar API-nyckeln för att interagera med Gemini Flash, antingen genom att ställa in den som en hemlighet i Colab eller som en miljövariabel om du använder en lokal installation.

4. Definiera tillgängliga funktioner: Vi definierar de funktioner som kundtjänstombudet kan använda, som get_order_status och initiate_return.

5. Konfigurera Gemini Flash-klienten: Vi konfigurerar Gemini Flash-klienten, anger modellnamnet och listan över tillgängliga verktyg.

6. Starta en chattsession: Vi startar en chattession med Gemini Flash och aktiverar automatiska funktionsanrop för att låta modellen köra nödvändiga funktioner.

För att köra sekventiella och parallella funktionsanrop med Gemini-modellerna kan vi följa dessa steg:

1. Installera nödvändiga paket: Börja med att installera Google Generative AI Python-paketet.

2. Importera nödvändiga paket: Importera de paket du behöver, som Generative AI-paketet och eventuella andra verktyg.

3. Konfigurera API-nyckeln: Hämta din API-nyckel från Google AI Studio och ställ in den antingen som en hemlighet i din Colab-anteckningsbok eller som en miljövariabel om du använder en lokal installation.

4. Definiera tillgängliga funktioner: Skapa en uppsättning funktioner som Gemini-modellen kan använda för att interagera med externa datakällor eller utföra specifika uppgifter. Se till att tillhandahålla detaljerade docsträngar för varje funktion för att hjälpa modellen förstå deras syfte.

5. Konfigurera Gemini-klienten: Initiera Generative AI-klienten och ange Gemini 1.5 Flash-modellen som den modell du vill använda. Ange listan över tillgängliga verktyg (funktioner) till modellen.

För att hantera komplexa prompter som kräver flera funktionsanrop visar Gemini-modellen imponerande möjligheter. Den kan köra sekventiella och parallella funktionsanrop och smidigt integrera resultaten för att generera korrekta svar.

De viktigaste stegen är:

1. Avgöra funktionsanrop: Modellen analyserar användarens prompt och identifierar de nödvändiga funktionerna som ska köras, antingen sekventiellt eller parallellt.
2. Kör funktioner: Modellen ger de nödvändiga inmatningarna till de identifierade funktionerna, som sedan körs av användaren/tolkaren.
3. Integrera resultat: Modellen tar resultaten från funktionsanropen och kombinerar dem för att generera det slutliga svaret.

Denna process gör att modellen kan hantera komplexa scenarier, som att kontrollera orderstatus, initiera en retur och avbryta en order, allt inom en enda prompt. Modellens förmåga att hantera inbäddade funktionsanrop och ge korrekta svar är särskilt anmärkningsvärd.

Den senaste uppdateringen av Gemini-modellerna, inklusive Pro- och Flash-versionerna, har medfört flera förbättringar. Modellerna har nu tillgång till bättre hastighetsbegränsningar, och användarna kommer snart att kunna finjustera Flash-versionen på sina egna datamängder. JSON-läget och funktionsanropsfunktionerna har också förbättrats, vilket har lett till förbättrad prestanda.

Placeringen av Gemini-modellerna i ChatbotArena-listan är imponerande, där Pro- och Advanced-versionerna ligger på andra plats, medan Gemini Flash ligger på nionde plats, precis efter GPT-4 och CLA Opus. Gemini Flash-modellen är särskilt intressant eftersom den erbjuder en bra balans mellan utdatakvalitet, pris och genomströmning, vilket gör den till ett attraktivt alternativ för dem som söker en högkvalitativ modell med ökad genomströmning.