“`html
Ключевые улучшения
1. Значительное улучшение показателей
Обновленные модели Gemini демонстрируют впечатляющие результаты по нескольким ключевым показателям:
- Производительность MMLU-Pro: повышение на 7% на более сложном варианте бенчмарка MMLU, известного своим тестированием широких знаний по различным академическим предметам.
- Решение математических задач: улучшение на 20% на математических бенчмарках, включая MATH и HiddenMath, что делает модели более способными решать сложные математические задачи.
- Зрение и код: улучшения от 2 до 7% на задачах связанных с зрительным восприятием и генерацией кода на Python. Этот прирост производительности делает Gemini отличным выбором для широкого спектра применений, от анализа изображений до помощи в программировании.
2. Готовность к промышленному использованию с увеличенной масштабируемостью
Модели Gemini теперь готовы к использованию в производстве, предлагая большую масштабируемость для бизнеса, желающего развернуть модели ИИ в реальных сценариях. Это означает, что модели оптимизированы как для крупных приложений, так и для сред с низкой задержкой, что позволяет разработчикам уверенно создавать продукты на базе ИИ, отвечающие требованиям производства по производительности и надежности.
3. Снижение цен на 15%
Одним из наиболее важных обновлений является снижение цен на 15% при использовании моделей Gemini. Это снижение стоимости снижает барьер для внедрения, делая его более доступным для малых и средних предприятий для интеграции передового ИИ в свою деятельность.
4. Увеличение лимитов скорости
Google также увеличил лимиты скорости, позволяя разработчикам обрабатывать больше запросов в секунду. Это особенно полезно для приложений, требующих обработки в реальном времени, таких как системы рекомендаций, переводы в реальном времени или интерактивные боты обслуживания клиентов. Улучшение лимитов скорости позволяет моделям Gemini обрабатывать более обширные рабочие нагрузки без ущерба для скорости или эффективности.
Основные выгоды для разработчиков и бизнеса
1. Улучшенная мультимодальная производительность
Благодаря прогрессу по различным бенчмаркам, модели Gemini теперь обеспечивают улучшенную производительность в мультимодальных задачах, объединяющих текст, зрение и код. Это позиционирует модели как универсальные решения для разработчиков, создающих сложные приложения, включая ИИ-помощников, инструменты умного поиска и системы генерации контента.
2. Большая эффективность в приложениях реального времени
Комбинация увеличенных лимитов скорости и сниженной задержки открывает новые возможности для разработчиков, работающих над приложениями в реальном времени. Модели Gemini более способны обрабатывать взаимодействия с пользователями в реальном времени масштаба крупного бизнеса, улучшая общий опыт пользователей в приложениях на базе ИИ, таких как чат-боты, виртуальные ассистенты и системы онлайн-поддержки.
3. Эффективный ИИ в масштабе
Путем снижения структуры цен Google облегчает стартапам и малым компаниям использование передовых возможностей ИИ. Это снижение соответствует общемировой тенденции демократизации ИИ, позволяя большему числу компаний инновировать без значительных накладных расходов.
Заключение
Обновленные модели Gemini от Google предлагают значительный прирост производительности, экономичность и улучшенную масштабируемость для промышленного использования. Улучшения в производительности по бенчмаркам, особенно в сложных областях, таких как математика и генерация кода, закрепляют позицию Gemini как одного из лучших выборов для разработчиков, стремящихся расширить возможности ИИ. Эти обновления гарантируют, что бизнесы, от стартапов до крупных предприятий, могут развернуть высокопроизводительные модели ИИ, которые одновременно доступны и надежны.
Посмотрите подробности. Разработчики могут бесплатно получить доступ к этим последним моделям через Google AI Studio и API Gemini. Вся заслуга за это исследование принадлежит его исследователям. Также не забывайте подписываться на наш Twitter и присоединяйтесь к нашей группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему Reddit.
БЕСПЛАТНЫЙ ВЕБИНАР ПО ИИ: ‘SAM 2 для видео: как настроить на ваших данных’ (Ср, 25 сентября, 4:00 – 4:45 EST)
Опубликовано на MarkTechPost.