Tricken bakom Gemini 1.5 Pro:s imponerande förmågor är dess långa kontextfönster, vilket gör att den kan komma ihåg enorma mängder information. Detta innebär att den kan läsa och förstå hela böcker, kodbaser och till och med filmer, och sedan delta i detaljerade diskussioner om deras innehåll.

Fellows använder redan Gemini 1.5 Pro på anmärkningsvärda sätt, som att låta den sammanfatta deras styrketräningspass, inklusive antalet set och repetitioner, eller generera föreläsningsanteckningar från inspelade föreläsningar. AI:n kan också snabbt katalogisera innehållet i en personlig bokhylla och svara på djupgående frågor om omfattande juridiska dokument.

Papperet om Gemini 1.5 Pro noterar att den kan hantera upp till 10 miljoner tokens, motsvarande 10 filmer, med en noggrannhet på 99,7% - en häpnadsväckande prestation som inte ens GPT-4 Turbo kan matcha. Dessutom har modellen visat sig kunna lära sig och översätta det hotade kalamangspråket, vilket effektivt bevarar kulturell kunskap.

De imponerande förmågorna hos modellen kommer dock med en betydande nackdel - den kvadratiska beräknings- och minneskomplexiteten hos transformerarkitekturen. Detta innebär att när kontextfönstrets storlek ökar, växer bearbetningstiden exponentiellt, vilket potentiellt kan ta upp till 1,5 timmar för en 10-filmsförfrågan. Denna begränsning är inneboende i transformerdesignen och utgör en utmaning för praktisk implementering.

Gemini 1.5 Pro, en anmärkningsvärd AI-assistent från Google DeepMind, skryter med en häpnadsväckande förmåga som skiljer den från sina jämnåriga: ett långt kontextfönster. Denna funktion gör att Gemini kan komma ihåg och bearbeta enorma mängder information, från hela böcker till långa filmscener.

Fellows använder redan Geminis kraft på innovativa sätt. De använder den för att ta detaljerade föreläsningsanteckningar, sammanfatta sina styrketräningspass och till och med katalogisera innehållet i sina personliga bokhyllor. Geminis återkallelse är verkligen anmärkningsvärd, eftersom den kan hämta obscura detaljer från ett tusentalsidigt juridiskt dokument med lätthet.

Papperet om Gemini 1.5 Pro avslöjar ännu mer imponerande bedrifter. Modellen kan lära sig och översätta hotade språk som kalamang, som har färre än 200 talare världen över, med nästan infödda färdigheter. Denna förmåga har potential att bevara och odödliggöra hotade kulturer och språkligt arv.

Geminis imponerande förmågor kommer dock med en betydande nackdel: den kvadratiska beräknings- och minneskomplexiteten hos dess transformerbaserade arkitektur. När kontextfönstret expanderar kan bearbetningstiden öka exponentiellt, vilket gör modellen opraktisk för verkliga tillämpningar. Denna begränsning är inneboende i strukturen hos transformernätverk, som utgör grunden för många av dagens ledande AI-assistenter.

Huvudproblemet med Gemini 1.5 Pro:s imponerande långtidsminnesförmågor är den kvadratiska beräknings- och minneskomplexiteten hos transformerneuronsnätets självuppmärksamhetsmekanism. Detta innebär att när kontextfönstrets storlek ökar, växer bearbetningstiden exponentiellt, snarare än linjärt.

Exempelvis kan bearbetningen av en enda film ta en rimlig mängd tid, men om man skalar upp detta till 10 filmer skulle det kunna resultera i en 100-faldig ökning av bearbetningstiden, vilket potentiellt kan ta upp till 1,5 timmar. Detta är en betydande begränsning som gör den praktiska tillämpningen av sådana långtidsminnesmodeller utmanande.

Furthermore, denna kvadratiska komplexitet är en inneboende egenskap hos transformerarkitekturen, som är grunden för de flesta moderna AI-assistenter. Detta tyder på att problemet kanske inte är lätt att lösa och skulle kunna utgöra ett betydande hinder för utvecklingen av verkligt avancerade AI-system med långtidsminnesförmågor.

Gemma är en mindre, öppen modellversion av AI-assistenten Gemini 1.5 Pro. Även om den inte har samma imponerande förmågor som sin större motsvarighet, som fönstret på en miljon tokens, bygger Gemma fortfarande på en liknande arkitektonisk grund.

Trots sin mindre storlek och minskade kontextlängd kan Gemma fortfarande vara ett användbart verktyg för användare. Den kan köras på enheter så små som en smartphone, vilket gör den mer tillgänglig än den resurskrävande Gemini 1.5 Pro.

Men även om Gemma kanske inte kan matcha prestandan hos Gemini i uppgifter som kräver en enorm minneskapacitet, kan den fortfarande vara en värdefull resurs för användare som behöver en lättare och mer portabel AI-assistent. Länken för att prova Gemma finns i videobeskrivningen.

Gemini 1.5 Pro är en imponerande AI-assistent med förmågan att komma ihåg och återkalla enorma mängder information, från böcker och kodbaser till hela filmer. Dess långa kontextfönster, som kan sträcka sig upp till 10 miljoner tokens, gör att den kan delta i detaljerade samtal och hämta obscura detaljer med anmärkningsvärd noggrannhet.

Assistenten är dock inte utan sina begränsningar. Transformerneuronsnätets självuppmärksamhetsmekanism har en kvadratisk beräknings- och minneskomplexitet, vilket innebär att när kontextfönstrets storlek ökar, kan bearbetningstiden växa exponentiellt. Detta kan leda till betydande förseningar, där en 10-faldig ökning av kontextstorleken potentiellt kan resultera i en 100-faldig ökning av bearbetningstiden.

Med bibehållen hög noggrannhet, även när den hanterar en kontext på 10 miljoner tokens (99,7% korrekt), utgör denna beräkningskomplexitet en praktisk utmaning. Dessutom kanske assistenten inte presterar lika bra när den ombeds hitta flera nålar i en höstack, eftersom dess noggrannhet kan försämras något i sådana scenarier.

Jämfört med andra stora språkmodeller som GPT-4 Turbo och Claude kan Gemini 1.5 Pro ha sina egna styrkor och svagheter. För vissa uppgifter, som komplexa beräkningar eller kodning, kan andra modeller fortfarande prestera bättre än Gemini 1.5 Pro. Nyckeln är att förstå de unika förmågorna och begränsningarna hos varje AI-assistent och välja den som bäst passar dina specifika behov.

Trots dessa begränsningar förblir Gemini 1.5 Pro en imponerande och innovativ AI-assistent, som visar på den anmärkningsvärda utvecklingen inom naturlig språkbehandling. Dess förmåga att lära sig och komma ihåg till och med hotade språk som kalamang är ett bevis på potentialen hos dessa teknologier att bevara och odödliggöra kulturarv.