Mẫu thử nghiệm Gemini 1.5 Pro của Google đã trở thành mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có hiệu suất cao nhất trên bảng xếp hạng ChatGPT Arena, với điểm số ấn tượng là 1300. Nó cũng dẫn đầu về khả năng thị giác trên bảng xếp hạng Arena Vision, thể hiện khả năng đa phương thức mạnh mẽ của nó.

Mặc dù mô hình này xuất sắc trong các nhiệm vụ đa ngôn ngữ, bao gồm cả Trung Quốc và Đức, nhưng nó vẫn còn tụt lại trong một số lĩnh vực kỹ thuật. Nó xếp thứ tư trong các nhiệm vụ lập trình và gặp khó khăn với một số lời nhắc tiếng Anh khó.

Cửa sổ ngữ cảnh ấn tượng 2 triệu token và khả năng truy cập thông qua Google AI Studio và API khiến mô hình này dễ dàng thực hiện thử nghiệm. API cũng hỗ trợ thực thi mã, cho phép mô hình không chỉ tạo mã mà còn chạy nó và cung cấp kết quả.

Mẫu thử nghiệm Gemini 1.5 Pro của Google ấn tượng về khả năng đa ngôn ngữ, là mô hình có hiệu suất tốt nhất về Trung Quốc và Đức. Tuy nhiên, nó vẫn tụt lại trong một số lĩnh vực kỹ thuật.

Trong bảng xếp hạng lập trình, Gemini 1.5 Pro xếp thứ tư, cho thấy còn nhiều chỗ để cải thiện khả năng lập trình của nó. Tương tự, nó gặp khó khăn với "lời nhắc tiếng Anh khó" so với hiệu suất tổng thể mạnh mẽ của nó.

Mặc dù có những hạn chế kỹ thuật này, Gemini 1.5 Pro vẫn là một mô hình có hiệu suất cao, đứng ở vị trí số một trên bảng xếp hạng sân vận động chatbot với điểm số ấn tượng là 1300. Khả năng thị giác của nó, như được đo bằng bảng xếp hạng sân vận động thị giác, cũng là một trong những tốt nhất hiện nay.

Google vừa mới phát hành Gemini 1.5 Pro Experimental, hiện là mô hình ngôn ngữ có hiệu suất cao nhất trên bảng xếp hạng ChatBot Arena với điểm số ấn tượng là 1300. Mô hình này cũng xuất sắc về khả năng thị giác, xếp hạng thứ nhất trên bảng xếp hạng Arena Vision.

Gemini 1.5 Pro Experimental thể hiện khả năng đa ngôn ngữ ấn tượng, bao gồm là mô hình tốt nhất cho Trung Quốc và Đức. Tuy nhiên, nó vẫn tụt lại trong một số lĩnh vực kỹ thuật, như lập trình và xử lý các lời nhắc tiếng Anh khó.

Để bắt đầu với Gemini 1.5 Pro Experimental, bạn có thể truy cập nó thông qua Google AI Studio. Mô hình này có cửa sổ ngữ cảnh lớn 2 triệu token và có sẵn miễn phí thông qua API. Video này minh họa cách sử dụng cả Google AI Studio và API để tương tác với mô hình.

Mẫu thử nghiệm Gemini 1.5 Pro của Google không chỉ ấn tượng về khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ, mà còn xuất sắc trong các nhiệm vụ đa phương thức. Mô hình này có thể kết hợp một cách trơn tru các đầu vào hình ảnh và văn bản để thực hiện các mô phỏng và phân tích khác nhau.

Một ví dụ được trình bày là vấn đề Monty Hall. Mô hình đã được cung cấp một hình ảnh và lời nhắc để chạy mô phỏng vấn đề Monty Hall với 1.000 lần thử. Gemini đã có thể viết mã Python để mô phỏng vấn đề và cung cấp tỷ lệ thắng khi chuyển cửa và không chuyển cửa. Khả năng của mô hình trong việc hiểu câu hỏi, tạo ra mã phù hợp và thực thi mô phỏng là một minh chứng cho khả năng đa phương thức của nó.

Mẫu thử nghiệm Gemini 1.5 Pro của Google đã thể hiện khả năng thực thi mã ấn tượng trong các lĩnh vực khác nhau, từ các phép toán đơn giản đến phân tích dữ liệu phức tạp và tạo mô hình học máy.

Ví dụ, khi được yêu cầu tính tổng 200 số nguyên tố đầu tiên, Gemini không chỉ liệt kê đúng các số nguyên tố mà còn viết mã Python để thực hiện phép cộng, cuối cùng cung cấp kết quả chính xác. Tương tự, khi được yêu cầu đếm số lần xuất hiện của chữ 'R' trong từ 'dâu tây', Gemini đã tạo ra mã Python phù hợp và thực thi nó để cung cấp câu trả lời đúng.

Khả năng của mô hình trong việc hiểu và triển khai các thuật toán cũng được thể hiện thông qua việc thực hiện sắp xếp Bogo, nơi nó không chỉ viết mã sắp xếp mà còn thêm tính năng đếm số lần lặp cần thiết.

Mẫu thử nghiệm Gemini 1.5 Pro của Google là một mô hình ngôn ngữ ấn tượng đã vươn lên dẫn đầu trong cuộc đua LLM. Nó khoe khoang hiệu suất ấn tượng trên bảng xếp hạng Sân vận động ChatBot, cũng như khả năng đa ngôn ngữ mạnh mẽ, bao gồm cả Trung Quốc và Đức.

Mặc dù nó có thể tụt lại trong một số lĩnh vực kỹ thuật như lập trình và xử lý các lời nhắc tiếng Anh khó, mô hình này lại tỏa sáng trong khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau, từ trả lời các câu hỏi phức tạp đến thực thi mã và mô phỏng các kịch bản.

Đặc biệt, khả năng thực thi mã của mô hình, cho phép nó viết và chạy mã Python để giải quyết các vấn đề, là một điểm nổi bật. Tính năng này khiến nó khác biệt so với nhiều mô hình ngôn ngữ khác và thể hiện sự đa dạng và khả năng giải quyết vấn đề của nó.