本文原文来自DataLearnerAI官方网站:
重磅!谷歌宣布发布Gemini 1.5 Pro,距离Gemini发布仅仅一个半月!最高支持1000万上下文长度,GSM8K评测全球第一 | 数据学习者官方网站(Datalearner)https://www.datalearner.com/blog/1051708013012877
在2023年12月份,Google发布了Gemini系列大模型(参考:谷歌发布号称超过GPT-4V的大模型Gemini:4个版本,最大的Gemini的MMLU得分90.04,首次超过90的大模型),包含3个不同参数规模的版本。其中,Gemini Ultra号称在MMLU评测上超过了GPT-4,并且在月初也将Bard更名为Gemini,开放了Gemini Ultra的付费使用。刚刚,Google的CEO劈柴哥宣布发布了Gemini 1.5 Pro,这意味着仅仅一个半月,Gemini有了重大更新。
- Gemini 1.5简介
- Gemini 1.5 Pro是MoE架构大模型
- Gemini 1.5 Pro最高支持1000万上下文
- Gemini 1.5 Pro的评测结果
- Gemini 1.5 Pro的综合评测接近Gemini Ultra
- Gemini 1.5 Pro总结
Gemini 1.5简介
本次发布的Gemini 1.5是Pro版本的更新,官方宣传Gemini 1.5 Pro的能力已经接近此前的Gemini Ultra 1.0的水平。按照此前发布的信息看,Gemini Pro的参数量应该是比Gemini Ultra低一个数量级。
Gemini 1.5 Pro是MoE架构大模型
Google说,Gemini 1.5 Pro是一个全新的MoE模型(Mixture of Experts,混合专家)。这意味着这是一个和Mixtral 7B×8类似架构的模型,也是大企业中首个公开自己是MoE架构的模型了。这是一个中等大小的多模态模型,在各项任务评测结果都接近Gemini Ultra。
谷歌说,根据输入的类型,模型会决定最相关的专家网络来输出结果,但是除此之外,谷歌没有更多的信息透露,包括专家数量、模型参数等。
Gemini 1.5 Pro最高支持1000万上下文
同时在超长上下文方面有非常好的突破。此前,谷歌提供的Geminix系列最高支持128K超长上下文,与OpenAI目前提供的GPT模型的上下文长度一致,但是低于Claude 2.1的200K。而本次发布的Gemini 1.5 Pro最高支持100万tokens的上下文(目前仅仅面向有限的开发者和企业用户)!这应该是目前商用最长上下文的模型了!为了更好地支持100万上下文长度,谷歌说他们正在努力优化时延和计算需求。
Gemini 1.5 Pro的评测结果
谷歌在Gemini 1.5 Pro的技术报告中详细披露了Gemini 1.5 Pro的各项评测结果,其中有大量的在超长上下文和多模态的评测结果。在常规的测评中也表现很好。
Gemini 1.5 Pro的综合评测接近Gemini Ultra
谷歌公布了Gemini 1.5 Pro在各项评测的分数,结果非常接近Gemini Ultra,同时部分评测结果超过原有模型。
数据来源:大模型综合评测对比 | 当前主流大模型在各评测数据集上的表现总榜单 | 数据学习 (DataLearner)
上图是DataLearnerAI大模型综合评测数据中按照GSM8K排序的结果,目前的Gemini 1.5 Pro排名第一,超过了Gemini Ultra 1.0和GPT-4,而MMLU的评测看Gemini 1.5 Pro也是非常接近Gemini Ultra 1.0,但是不如GPT-4,排名第三。具体更多的评测结果如下图:
此外,谷歌还公布了Gemini 1.5 Pro在多模态的评测结果,具体大家参考DataLearnerAI的模型信息卡即可:Gemini 1.5 Pro(Gemini 1.5 Pro)详细信息 | 名称、简介、使用方法,开源情况,商用授权信息 | 数据学习(DataLearner)
Gemini 1.5 Pro总结
谷歌官方在介绍Gemini 1.5 Pro的时候非常强调它的超长上下文和多模态能力,它可以直接从402页的阿波罗登月记录中推断对话、事件和其中的细节,展现了非常强大的推理能力和超长上下文的理解能力。
不过,目前Gemini 1.5 Pro仅提供给部分开发者和企业用户使用,而且目前仅能使用128K上下文版本。谷歌说很快就可以发布100万上下文测试版本。而且在早期测试中,测试者甚至是可以免费测试100万上下文的结果。
具体官方介绍参考原文:重磅!谷歌宣布发布Gemini 1.5 Pro,距离Gemini发布仅仅一个半月!最高支持1000万上下文长度,GSM8K评测全球第一 | 数据学习者官方网站(Datalearner)