Cet article analyse Gemini 1.5 Pro, le dernier modèle multimodal à grande échelle lancé par Google, qui possède la puissante capacité de gérer des contextes ultra-longs et fonctionne bien en matière de compréhension du langage et de récupération d'informations. L’émergence de Gemini 1.5 Pro a remis en question la méthode traditionnelle de génération augmentée par récupération (RAG) et a déclenché une remise en question de sa nécessité. L'article explorera en profondeur les différences entre le modèle de contexte long et la méthode RAG, et comparera leurs avantages et inconvénients, dans l'espoir de fournir aux lecteurs une compréhension plus complète.
Gemini1.5Pro est le dernier modèle multimodal à grande échelle lancé par Google. Il a la capacité de gérer des contextes ultra-longs et a démontré d'excellentes capacités de compréhension du langage et de récupération d'informations lors des tests. Sa performance remet en question la méthode RAG traditionnelle et déclenche des discussions et des questions sur la nécessité de la méthode RAG. L'article analyse les différences, avantages et inconvénients entre le modèle à contexte long et la méthode RAG.
L'article discute en profondeur des différences entre Gemini 1.5 Pro et les méthodes RAG traditionnelles, et analyse leurs avantages et inconvénients respectifs, fournissant aux lecteurs des informations précieuses pour comprendre la tendance de développement des grands modèles de langage. À l’avenir, des modèles de contexte long et des méthodes RAG pourraient se développer en collaboration pour promouvoir conjointement l’avancement de la technologie de l’intelligence artificielle.