Author: Om Kamath

Wyścig sztucznej inteligencji nasilił się, stając się grą w nadrabianie zaległości między dużymi graczami w branży technologicznej. Premiera GPT-4o tuż przed Google I/O nie jest przypadkowa. Niesamowite możliwości GPT-4o w zakresie multimodalności, a dokładniej omnimodalności, wywarły znaczący wpływ na konkurencję Generative AI. Jednak Google nie należy do osób, które się powstrzymują. Podczas Google I/O ogłosili nowe warianty swoich modeli Gemini i Gemma. Spośród wszystkich zapowiedzianych modeli, Gemini 1.5 Flash wyróżnia się jako najbardziej efektowny. Na tym blogu zbadamy najważniejsze cechy Gemini 1.5 Flash i porównamy go z Gemini 1.5 Pro i Gemini 1.5 Flash vs GPT-4o, aby określić, który z nich jest lepszy.

Porównanie Gemini 1.5 Flash vs GPT-4o

W oparciu o wyniki testów porównawczych opublikowanych przez Google, Gemini 1.5 Flash ma lepszą wydajność w zakresie dźwięku w porównaniu do wszystkich innych LLM Google i jest na równi z wychodzącym modelem Gemini 1.5 Pro (luty 2024) w innych testach porównawczych. Chociaż nie zalecamy całkowitego polegania na benchmarkach w celu oceny wydajności dowolnego LLM, pomagają one w ilościowym określeniu różnicy w wydajności i drobnych ulepszeniach. Słoniem w pokoju jest koszt Gemini 1.5 Flash. W porównaniu do GPT-4o, Gemini 1.5 Flash jest znacznie bardziej przystępny cenowo.

Okno kontekstowe

Podobnie jak Gemini 1.5 Pro, Flash jest wyposażony w okno kontekstowe o pojemności 1 miliona tokenów, czyli więcej niż którykolwiek z modeli OpenAI i jest jednym z największych okien kontekstowych dla LLM klasy produkcyjnej. Większe okno kontekstowe pozwala na lepsze zrozumienie danych i może poprawić techniki innych firm, takie jak RAG (Retrieval-Augmented Generation) dla przypadków użycia z dużą bazą wiedzy poprzez zwiększenie rozmiaru fragmentu. Dodatkowo, większe okno kontekstowe pozwala na generowanie większej ilości tekstu, co jest pomocne w scenariuszach takich jak pisanie artykułów, e-maili i informacji prasowych.

Multimodalność

Gemini-1.5 Flash jest urządzeniem multimodalnym. Multimodalność pozwala na wprowadzanie kontekstu w postaci audio, wideo, dokumentów itp. LLM z multimodalnością są bardziej wszechstronne i otwierają drzwi do większej liczby zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji bez konieczności wstępnego przetwarzania.

“Modele Gemini 1.5 są zbudowane do obsługi bardzo długich kontekstów; mają zdolność do przywoływania i rozumowania drobnoziarnistych informacji z co najmniej 10 milionów tokenów. Skala ta jest bezprecedensowa wśród współczesnych dużych modeli językowych (LLM) i umożliwia przetwarzanie długoformatowych danych wejściowych o mieszanej modalności, w tym całych kolekcji dokumentów, wielu godzin wideo i prawie pięciu dni audio”. – Raport DeepMind

Dabbas = wagon kolejowy w języku hindi. Demonstracja multimodalności i wielojęzyczności.

Multimodalność pozwala nam również wykorzystywać LLM jako substytuty innych wyspecjalizowanych usług. Na przykład. OCR lub Web Scraping.

Łatwe pobieranie danych ze stron internetowych i ich przekształcanie.

Prędkość

Gemini 1.5 Flash, jak sama nazwa wskazuje, został zaprojektowany tak, aby mieć przewagę nad innymi modelami pod względem czasu reakcji. We wspomnianym powyżej przykładzie skrobania stron internetowych różnica w czasie odpowiedzi wynosi około 2,5 sekundy, czyli prawie 40% szybciej, co sprawia, że Gemini 1.5 Flash jest lepszym wyborem do automatyzacji lub dowolnego przypadku użycia, który wymaga niższych opóźnień.

Kilka interesujących przypadków użycia Gemini 1.5 Flash

Podsumowanie materiałów wideo

Zrozumienie wideo Gemini 1.5 Pro jest najbardziej niedocenianą rzeczą w sztucznej inteligencji.

W ~50s “zobaczył” 11-minutowy film na Youtube (~175k tokenów) z najbardziej kultowymi momentami w sporcie i był w stanie idealnie (według mojej wiedzy) wymienić wszystkie 18 momentów. Nie ma drugiego tak dobrego wideo AI! pic.twitter.com/LaVGR3ATfU – Deedy (@deedydas) April 5, 2024

Pisanie kodu przy użyciu wideo

To jest oszałamiające 🤯

Dałem Gemini 1.5 Flash nagranie wideo, w którym robię zakupy, a on dał mi kod Selenium w ~ 5 sekund. To może zmienić tak wiele rzeczy. pic.twitter.com/Ojm6aueLe7 – Min Choi (@minchoi) 18 maja 2024 r.

Automatyzacja rozgrywki

Zbudowałem własnego asystenta omni przy użyciu Gemini 1.5 Flash, który poprowadził mnie przez Super Mario 64.

Gemini widzi, co robię na ekranie i komunikuje się ze mną w czasie rzeczywistym za pomocą głosu, a dzięki długiemu kontekstowi 1M ma pamięć wszystkiego, co robimy razem. Niesamowite. pic.twitter.com/doTngufjFL – Pietro Schirano (@skirano) May 21, 2024

Po mnóstwie spekulacji w mediach społecznościowych i na innych forach na temat tego, co OpenAI ma dla nas w zanadrzu, wczoraj OpenAI w końcu ujawniło swój najnowszy i najpotężniejszy LLM do tej pory – GPT-4o (“o” dla omni). Jeśli przegapiłeś premierę GPT-4o, przejdźmy do możliwości GPT-4o i oferowanych przez niego funkcji.

Ulepszone funkcje audio, tekstowe i wizyjne

GPT-4 Turbo to potężny model, ale ma jedną wadę – opóźnienia. W porównaniu do GPT-3.5 Turbo, GPT-4 Turbo jest nadal znacznie wolniejszy. GPT-4o rozwiązuje tę wadę i jest 2x szybszy niż GPT-4 Turbo. Otwiera to szersze spektrum przypadków użycia obejmujących integrację danych z mowy, tekstu i wizji, idąc o krok dalej od multimodalności do omni-modalności. Główna różnica między trybem multimodalnym i omnimodalnym polega na tym, że w trybie omnimodalnym wszystkie trzy źródła mogą być płynnie uruchamiane równolegle.

Ulepszenia te umożliwiają również modelowi generowanie mowy z ulepszoną modulacją głosu, zdolnością rozumienia sarkazmu i ulepszonymi naturalnymi zdolnościami konwersacyjnymi.

Obniżone ceny i dostępne za darmo dla użytkowników ChatGPT

Chociaż GPT-4o jest bardziej wydajny i szybszy w porównaniu do GPT-4 Turbo, jest o połowę tańszy (API) od GPT-4 Turbo, co oznacza, że GPT-4o będzie kosztować 5,00 USD/1 mln tokenów wejściowych i 15,00 USD/1 mln tokenów wyjściowych. Dzięki lepszym cenom okno kontekstowe wynosi teraz 128 tys. tokenów, a limit wiedzy to październik 2023 r.

Jako wisienka na torcie, GPT-4o będzie dostępne dla wszystkich użytkowników ChatGPT za darmo (użytkownicy ChatGPT Plus będą mieli 5x cap na GPT-4o). Oprócz tego OpenAI zaprezentowało również aplikację ChatGPT na komputery stacjonarne, która pozwoli użytkownikom korzystać z możliwości wizyjnych GPT-4o do czytania i rozumienia treści wyświetlanych na ekranie. Użytkownicy będą mogli również rozmawiać z ChatGPT za pomocą aplikacji desktopowej.

GPT-4o Demo

OpenAI oświadczyło, że wprowadza dostęp do GPT-4o etapami w ciągu najbliższych kilku tygodni, a użytkownicy ChatGPT Plus otrzymają pierwszeństwo i wczesny dostęp do modelu. Prawdziwy potencjał tego modelu zrozumiemy dopiero, gdy uzyskamy do niego dostęp w nadchodzących tygodniach. Przed nami ekscytujące czasy!

Kilka miesięcy temu nowa firma o nazwie “Groq” pojawiła się pozornie znikąd, dokonując przełomu w branży sztucznej inteligencji. Zapewniły one platformę dla programistów, aby uzyskać dostęp do LPU jako silników wnioskowania dla LLM, zwłaszcza tych open-source, takich jak Llama, Mixtral i Gemma. W tym blogu zbadamy, co sprawia, że Groq jest tak wyjątkowy i zagłębimy się w cud stojący za LPU.

Czym jest Groq?

“Misją Groq jest ustanowienie standardu szybkości wnioskowania GenAI, pomagając aplikacjom AI w czasie rzeczywistym już dziś”. – Strona internetowa Groq

Groq nie jest firmą, która rozwija LLM jak GPT czy Gemini. Zamiast tego Groq koncentruje się na ulepszaniu fundamentów tych dużych modeli językowych – sprzętu, na którym działają. Służy jako “silnik wnioskowania”. Obecnie większość dostępnych na rynku rozwiązań LLM wykorzystuje tradycyjne procesory graficzne wdrożone na prywatnych serwerach lub w chmurze. Chociaż te procesory graficzne są drogie i wydajne, pochodzą od firm takich jak Nvidia, nadal opierają się na tradycyjnej architekturze GPU, która może nie być optymalnie dostosowana do wnioskowania LLM (choć pozostają one wydajne i preferowane do trenowania modeli).

Silnik wnioskowania dostarczany przez Groq działa na jednostkach LPU – Language Processing Units.

Co to jest LPU?

Language Processing Unit to układ zaprojektowany specjalnie dla LLM i zbudowany w oparciu o unikalną architekturę łączącą CPU i GPU, aby zmienić tempo, przewidywalność, wydajność i dokładność rozwiązań AI dla LLM.

Kluczowe atrybuty systemu LPU. Kredyty: Groq

System LPU ma tyle samo lub więcej mocy obliczeniowej co procesor graficzny (GPU) i skraca czas obliczania każdego słowa, umożliwiając szybsze generowanie sekwencji tekstowych.

Cechy silnika wnioskowania LPU wymienione na stronie internetowej Groq:

• Wyjątkowa wydajność sekwencyjna
• Architektura jednordzeniowa
• Synchroniczne połączenie sieciowe utrzymywane nawet w przypadku wdrożeń na dużą skalę
• Możliwość automatycznej kompilacji >50B LLMs
• Natychmiastowy dostęp do pamięci
• Wysoka dokładność utrzymywana nawet przy niższych poziomach precyzji

Usługi świadczone przez Groq:

1. GroqCloud: LPU w chmurze
2. GroqRack: stelaż 42U z maksymalnie 64 połączonymi chipami
3. GroqNode: Skalowalny system obliczeniowy 4U z ośmioma połączonymi akceleratorami GroqCard™.
4. GroqCard: Pojedynczy układ w standardowej obudowie PCIe Gen 4×16 zapewniający bezproblemową integrację z serwerem

“W przeciwieństwie do CPU, który został zaprojektowany do wykonywania zupełnie innego rodzaju zadań niż sztuczna inteligencja, lub GPU, który został zaprojektowany w oparciu o CPU, aby zrobić coś w rodzaju sztucznej inteligencji przez przypadek, lub TPU, który zmodyfikował GPU, aby uczynić go lepszym dla sztucznej inteligencji, Groq jest od podstaw, od pierwszych zasad, systemem komputerowym dla sztucznej inteligencji” – Daniel Warfield, Towards Data Science

Aby dowiedzieć się więcej o tym, czym LPU różnią się od GPU, TPU i CPU, zalecamy przeczytanie tego obszernego artykułu napisanego przez Daniela Warfielda dla Towards Data Science.

Jaki jest sens Groq?

Maszyny LLM są niezwykle potężne, zdolne do wykonywania różnych zadań, od analizowania nieustrukturyzowanych danych po odpowiadanie na pytania dotyczące słodkości kotów. Jednak ich główną wadą jest obecnie czas reakcji. Wolniejszy czas reakcji prowadzi do znacznych opóźnień podczas korzystania z LLM w procesach backendowych. Na przykład pobieranie danych z bazy danych i wyświetlanie ich w formacie JSON jest obecnie znacznie szybsze, gdy odbywa się przy użyciu tradycyjnej logiki, a nie przekazywania danych przez LLM do transformacji. Zaletą LLM jest jednak ich zdolność do rozumienia i obsługi wyjątków danych.

Dzięki niesamowitej szybkości wnioskowania oferowanej przez Groq, ta wada LLM może zostać znacznie zmniejszona. Otwiera to lepsze i szersze zastosowania dla LLM i obniża koszty, ponieważ dzięki LPU będziesz w stanie wdrożyć modele open-source, które są znacznie tańsze w eksploatacji z naprawdę krótkim czasem reakcji.

Llama 3 na Groq

Kilka tygodni temu Meta zaprezentowała najnowszą wersję już potężnego i wysoce wydajnego oprogramowania open-source LLM-Llama 3. Oprócz typowych ulepszeń w zakresie szybkości, rozumienia danych i generowania tokenów, wyróżniają się dwa znaczące ulepszenia:

1. Przetrenowany na zbiorze danych 7 razy większym niż Llama 2, z 4 razy większą ilością kodu.
2. Podwojona długość kontekstu do 8000 tokenów.

Llama 2 była już potężnym open-source’owym LLM, ale dzięki tym dwóm aktualizacjom oczekuje się, że wydajność Llamy 3 znacznie wzrośnie.

Testy porównawcze Llama 3

Aby przetestować Llama 3, możesz skorzystać z Meta AI lub placu zabaw Groq. Zaprezentujemy wydajność Groq, testując go z Llama 3.

Plac zabaw Groq

Obecnie plac zabaw Groq oferuje bezpłatny dostęp do Gemma 7B, Llama 3 70B i 8B oraz Mixtral 8x7b. Plac zabaw umożliwia dostosowanie parametrów, takich jak temperatura, maksymalna liczba tokenów i przełączanie strumieniowania. Dodatkowo posiada dedykowany tryb JSON do generowania wyłącznie danych wyjściowych JSON.

Tylko 402 ms na wnioskowanie przy szybkości 901 tokenów/s

Przechodząc do najbardziej wpływowej domeny/aplikacji w mojej opinii, ekstrakcji i transformacji danych:

Poproszenie modelu o wyodrębnienie przydatnych informacji i dostarczenie JSON przy użyciu trybu JSON.

Ekstrakcja i transformacja do formatu JSON została zakończona w mniej niż pół sekundy.

Wnioski

Jak wykazano, Groq wyłonił się jako gracz zmieniający krajobraz LLM dzięki swojemu innowacyjnemu silnikowi wnioskowania LPU. Zaprezentowana tutaj szybka transformacja wskazuje na ogromny potencjał przyspieszenia aplikacji AI. Patrząc w przyszłość, można tylko spekulować na temat przyszłych innowacji Groq. Być może jednostka przetwarzania obrazu mogłaby zrewolucjonizować modele generowania obrazu, przyczyniając się do postępów w generowaniu wideo przez sztuczną inteligencję. Rzeczywiście, to ekscytująca przyszłość.

Patrząc w przyszłość, w miarę jak szkolenia LLM stają się coraz bardziej wydajne, potencjał posiadania spersonalizowanego ChatGPT, dostosowanego do danych użytkownika na urządzeniu lokalnym, staje się kuszącą perspektywą. Jedną z platform oferujących takie możliwości jest Cody, inteligentny asystent AI dostosowany do wspierania firm w różnych aspektach. Podobnie jak ChatGPT, Cody może zostać przeszkolony w zakresie danych biznesowych, zespołu, procesów i klientów, korzystając z unikalnej bazy wiedzy.

Dzięki Cody firmy mogą wykorzystać moc sztucznej inteligencji do stworzenia spersonalizowanego i inteligentnego asystenta, który zaspokaja ich potrzeby, co czyni go obiecującym dodatkiem do świata rozwiązań biznesowych opartych na sztucznej inteligencji.

Studia LLM są obecnie wszechobecne i nie trzeba ich nikomu przedstawiać. Niezależnie od tego, czy pracujesz w branży technologicznej, czy nie, istnieje duże prawdopodobieństwo, że spotkałeś się lub obecnie korzystasz z jakiejś formy LLM na co dzień. Najbardziej znane obecnie LLM to GPT od OpenAI, Claude od Anthropic i Gemini od Google.

Jednak te popularne LLM często działają jako systemy abstrakcyjne lub systemy typu black-box, budząc obawy o prywatność i przejrzystość danych. Aby zaradzić takim problemom, dostępnych jest kilka programów LLM typu open source, które pozwalają użytkownikom na spokojne wdrażanie ich na prywatnych komputerach lub serwerach.

Open source odnosi się do oprogramowania lub produktów dystrybuowanych z ich kodem źródłowym swobodnie dostępnym do wglądu, modyfikacji i dystrybucji. Ta dostępność umożliwia użytkownikom zrozumienie, ulepszanie i przyczynianie się do rozwoju oprogramowania.

Oto niektóre z najlepszych obecnie dostępnych programów LLM typu open source:

Llama 2

Llama 2 to LLM o otwartym kodzie źródłowym opracowany przez Meta, oferowany bezpłatnie do celów komercyjnych i badawczych. Modele Llama 2 są trenowane na dwóch bilionach tokenów i mają dwukrotnie dłuższy kontekst niż Llama 1.

Parametry modelu mają bezpośredni wpływ na jego zdolność do rozumienia tekstu, przy czym większe modele oferują lepszą wydajność kosztem zwiększonego rozmiaru i wymagań dotyczących zasobów.

Dostępne warianty: Parametry 7B, 13B i 70B

Okno kontekstowe: 4096 tokenów

Obsługiwane języki: Najlepiej działa w języku angielskim

Mixtral 8x7B

Mixtral 8x7B, opracowany przez Mistral AI, to LLM zawierający łącznie 46,7B parametrów. Pomimo swojego rozmiaru, zachowuje szybkość wnioskowania i koszt podobny do modeli o jedną trzecią mniejszych. Ten model Transformer Mixture of Experts (MoE) z dekoderem znacznie przewyższa LLama 2 i GPT-3.5 w niektórych testach porównawczych.

Dostępne warianty: Tiny, Small, Medium i Large (w kolejności od ekonomicznych do wysokowydajnych)

Okno kontekstowe: 32000 tokenów (na Mistral Large)

Obsługiwane języki: Angielski, francuski, hiszpański, niemiecki, włoski (na Mistral Large)

Sokół

Falcon, opracowany przez Technology Innovation Institute (TII) w Abu Dhabi, jest kolejnym wiodącym programem LLM typu open source. Po uruchomieniu Falcon 40B przez dwa miesiące utrzymywał pozycję nr 1 w rankingu Hugging Face dla dużych modeli językowych (LLM) typu open source. W wariancie 180B TII jeszcze bardziej zwiększa wiedzę modelu i możliwości rozumienia danych. Falcon 180B to super wydajny model językowy przeszkolony na 3,5 biliona tokenów.

Dostępne warianty: Falcon 40B i Falcon 180B

Okno kontekstowe: 4096 tokenów

Obsługiwane języki: Angielski, niemiecki, hiszpański, francuski, z ograniczoną obsługą włoskiego, portugalskiego, polskiego, holenderskiego, rumuńskiego, czeskiego, szwedzkiego.

BLOOM

BLOOM to autoregressive Large Language Model (LLM) opracowany przez Big Science. Wyszkolony na parametrach 176B, BLOOM doskonale radzi sobie z generowaniem kontynuacji tekstu z podpowiedzi przy użyciu ogromnych ilości danych tekstowych i zasobów obliczeniowych na skalę przemysłową.

Dostępne warianty: bloom-560m, bloom-1b1, bloom-1b7, bloom-3b, bloom-7b1, bloom 176B

Okno kontekstowe: 2048 tokenów

Obsługiwane języki: 46 języków naturalnych (z różną ilością danych, od 30% dla angielskiego do 0,00002% dla Chi Tumbuka)

Gemma

Gemma, najnowocześniejszy otwarty program LLM Google, jest kontynuacją sukcesu Gemini. Gemma to rodzina dużych modeli językowych (LLM) z otwartymi wagami, opracowana przez Google DeepMind na podstawie badań i technologii Gemini. Podczas gdy wagi modeli są swobodnie dostępne, szczegółowe warunki użytkowania, redystrybucji i własności wariantów mogą się różnić i mogą nie być oparte na licencji open-source.

Dostępne warianty: Gemma 2B i Gemma 7B

Okno kontekstowe: 8192 tokeny

Obsługiwane języki: Angielski

Wnioski

W Cody priorytetowo traktujemy podejście niezależne od modelu, jeśli chodzi o LLM, oferując platformę, która umożliwia tworzenie spersonalizowanych botów dostosowanych do unikalnego przypadku użycia. Dzięki szerokiej gamie dostępnych opcji LLM, nie jesteś ograniczony do jednego dostawcy, co daje Ci swobodę wyboru najlepiej dopasowanego do Twoich wymagań.

Dzięki Cody firmy mogą wykorzystać sztuczną inteligencję do opracowania inteligentnych asystentów dostosowanych do ich konkretnych potrzeb. Ta elastyczność sprawia, że Cody jest obiecującym dodatkiem do sfery rozwiązań biznesowych opartych na sztucznej inteligencji.

Google vs OpenAI: czy Google wygrywa?

Po tym, jak Bard nie trafił w gusta fanów AI, Google niedawno zaprezentowało swój najnowszy produkt AI, Gemini. W ramach tej premiery Bard został przemianowany na Gemini i teraz zawiera nowy Gemini Pro LLM. Przyjrzyjmy się bliżej zakresowi tych zmian.

Czym jest Gemini AI?

Gemini reprezentuje najnowszy duży model językowy Google (LLM), po wydaniu LaMDA i PaLM. W przeciwieństwie do swoich poprzedników, Gemini jest natywnie multimodalny, zdolny do rozumienia tekstu, obrazów, mowy i kodu, a także oferuje ulepszone zdolności rozumienia i rozumowania.

Warianty Gemini AI

Sztuczna inteligencja Gemini składa się z trzech dużych modeli językowych:

1. Gemini Nano: Zoptymalizowany pod kątem wydajności na urządzeniu, zapewniający szybkie rozwiązania AI bezpośrednio na urządzeniu osobistym.
2. Gemini Pro: Wszechstronny i skalowalny model, zdolny do radzenia sobie z różnorodnymi zadaniami z solidną wydajnością. Dostępna w darmowej wersji interfejsu czatu Gemini.
3. Gemini Ultra: Szczyt serii Gemini, umożliwiający rozwiązywanie złożonych problemów i rozwijający możliwości sztucznej inteligencji. Wyłącznie dla subskrybentów planu Google One AI Premium.

Modele Gemini zostały wytrenowane przy użyciu TPUv5e i TPUv4, w zależności od ich rozmiarów i konfiguracji. Training Gemini Ultra wykorzystywał dużą flotę akceleratorów TPUv4 należących do Google w wielu centrach danych. Stanowi to znaczny wzrost skali w porównaniu z poprzednim flagowym modelem PaLM-2, który stanowił nowe wyzwania infrastrukturalne.

Porównanie Gemini z innymi programami LLM

Zrozumienie tekstu

Źródło: Google Deepmind

Zrozumienie obrazu

Źródło: Google Deepmind

Więcej na ten temat można przeczytać tutaj.

Zalety Gemini

1. Płynna integracja ze wszystkimi aplikacjami Google

Gemini płynnie integruje się teraz ze wszystkimi aplikacjami Google, w tym Mapami, YouTube, Gmailem i nie tylko. Aby zapytać o konkretne aplikacje, wystarczy poprzedzić nazwę aplikacji znakiem “@”, a następnie zapytać. Podczas gdy podobne integracje są osiągalne w ChatGPT przy użyciu GPT i wtyczek, mogą one nie oferować takiego samego poziomu płynności jak natywne integracje Gemini.

Słynne doświadczenie Google w technologii wyszukiwarek niewątpliwie rozszerza możliwości Gemini w zakresie przeglądania stron internetowych. Wykorzystując fundamentalne zalety algorytmów wyszukiwania i indeksowania, Gemini oferuje użytkownikom płynne i wydajne przeglądanie.

2. Możliwości multimodalne

Gemini zapewnia teraz funkcje multimodalne, w tym rozumienie obrazu, w interfejsie czatu Gemini bez dodatkowych kosztów. Chociaż jego wydajność podczas testów była przyzwoita, może nie dorównywać dokładności GPT-4V. Niemniej jednak, biorąc pod uwagę, że jest darmowy, nie możemy narzekać, prawda? 😉 Istnieje szansa, że Gemini Ultra może przewyższać GPT-4V w oparciu o metryki

3. Bezpłatny dostęp dla hobbystów i studentów

Dla aspirujących programistów LLM, którzy chcą zanurzyć się w tej dziedzinie, ale napotykają ograniczenia w dostępie do interfejsów API GPT ze względu na koszty, Google oferuje bezpłatny dostęp do interfejsu API Gemini Pro 1.0. Dzięki temu można wykonać do 60 zapytań na minutę w Google AI Studio, bezpłatnym internetowym narzędziu dla programistów. Google AI Studio umożliwia szybkie tworzenie podpowiedzi i uzyskanie klucza API do tworzenia aplikacji. Logując się do Google AI Studio za pomocą konta Google, możesz skorzystać z tego bezpłatnego limitu. To doskonała okazja, aby rozpocząć swoją przygodę z LLM i zapoznać się z osadzaniem, wektorowymi bazami danych, wyszukiwaniem semantycznym i nie tylko.

4. Stosunek jakości do ceny

Za 20 USD miesięcznie użytkownicy mogą uzyskać dostęp do GPT-4 za pośrednictwem ChatGPT Plus. Alternatywnie, za tę samą cenę mogą uzyskać dostęp do Gemini Advanced z Gemini Ultra 1.0, który obejmuje dodatkowe korzyści, takie jak 2 TB przestrzeni dyskowej w chmurze i integrację z aplikacjami Google, takimi jak Gmail i Dokumenty. Dostęp do Gemini Advanced wymaga jednak subskrypcji planu Google One AI Premium. Pomimo tego wymogu, oferuje większą wartość za swoje pieniądze.

Wprowadzenie planu średniego poziomu z 500 GB przestrzeni dyskowej i dostępem do Gemini Advanced pomiędzy planami Standard i Premium znacznie zwiększyłoby dostępność Gemini, szczególnie dla studentów i użytkowników o umiarkowanych wymaganiach dotyczących przestrzeni dyskowej. Google, jeśli słuchasz, rozważ tę sugestię.

Co dalej z Gemini?

Google DeepMind stale rozwija model Gemini, a niedawno, zaledwie tydzień temu, wprowadzono Gemini Pro 1.5. W tym zaktualizowanym wariancie okno kontekstu zostało rozszerzone do 128 000 tokenów. Dodatkowo, wybrana grupa deweloperów i klientów korporacyjnych może teraz eksperymentować z jeszcze większymi oknami kontekstowymi do 1 miliona tokenów poprzez prywatne podglądy w AI Studio i Vertex AI. Aby spojrzeć na to z innej perspektywy, typowa książka non-fiction zawiera około 300 000 tokenów. Dzięki oknu kontekstowemu Gemini Pro 1.5 z 1 milionem tokenów użytkownicy mogą teraz przesyłać całe książki w żądaniach zapytań – to znaczący postęp w porównaniu z oknem kontekstowym GPT-4 z 128 000 tokenów.

Wśród nasycenia LLM w branży sztucznej inteligencji, Google wydaje się tym razem trafić w dziesiątkę dzięki ulepszonej architekturze, szybkim reakcjom i płynnej integracji z ekosystemem Google. Może to być rzeczywiście krok we właściwym kierunku, utrzymujący OpenAI i innych konkurentów na palcach.

W erze sztucznej inteligencji kluczowe znaczenie dla firm ma posiadanie dobrze wyszkolonych pracowników, a włączenie sztucznej inteligencji do szkolenia pracowników może być znaczącą inwestycją. Jeśli szukasz rozwiązań AI do szkolenia swoich pracowników, Cody jest odpowiednim narzędziem dla Ciebie. Podobnie jak ChatGPT i Gemini, Cody może zostać przeszkolony w zakresie danych biznesowych, zespołu, procesów i klientów, korzystając z unikalnej bazy wiedzy. Cody jest niezależny od modelu, co ułatwia przełączanie modeli zgodnie z wymaganiami.

Dzięki Cody firmy mogą wykorzystać moc sztucznej inteligencji do stworzenia spersonalizowanego i inteligentnego asystenta, który zaspokaja ich potrzeby, co czyni go obiecującym dodatkiem do świata rozwiązań biznesowych opartych na sztucznej inteligencji.

Dlaczego Twoja firma potrzebuje dziś pracownika AI?

Nie można zaprzeczyć transformacyjnej mocy rozwiązań AI, takich jak ChatGPT, w nowoczesnych miejscach pracy. Od usprawnienia redagowania wiadomości e-mail po zapewnienie wsparcia w zakresie zdrowia psychicznego, ChatGPT rewolucjonizuje sposób, w jaki podchodzimy do codziennych zadań. Nie jest jednak pozbawiony ograniczeń, takich jak brak możliwości dostosowania do konkretnej bazy wiedzy biznesowej. Wejdź do Cody, bezkodowego, bezproblemowego rozwiązania, które wprowadzi do Twojej organizacji to, co najlepsze w sztucznej inteligencji.

Przyjrzyjmy się trzem sposobom, w jakie sztuczna inteligencja może przynieść korzyści Twojej organizacji:

Trening: Od statycznego do dynamicznego

Tradycyjne metody szkoleniowe często obejmują statyczne, wstępnie zdefiniowane przepływy, które są nie tylko mniej angażujące, ale także niekoniecznie dostosowane do potrzeb biznesowych. Wykorzystując sztuczną inteligencję, można wprowadzić dynamikę i interaktywność do programów szkoleniowych dla pracowników.

W przypadku Cody wystarczy przesłać istniejące dokumenty szkoleniowe – niezależnie od tego, czy są to pliki PDF, czy dokumenty Word. Wybieraj spośród gotowych szablonów botów lub skorzystaj z zaawansowanego kreatora botów, aby dostosować osobowość Cody’ego do swoich upodobań. W zaledwie kilku prostych krokach otrzymasz spersonalizowanego trenera onboardingu, który zaspokoi potrzeby każdego pracownika, zwiększając tym samym skuteczność i intuicyjność programów szkoleniowych.

Wyszukiwanie: Udostępnianie wiedzy

Jaki jest sens posiadania dobrze udokumentowanej bazy wiedzy biznesowej, jeśli pracownicy spędzają całe wieki na przeszukiwaniu danych? Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, takie jak Cody, zmieniają sposób uzyskiwania dostępu do informacji w organizacji, działając jak wewnętrzna wyszukiwarka.

Po przesłaniu wiedzy biznesowej do Cody, każde zapytanie wykonane w języku naturalnym spotka się z precyzyjną, spójną odpowiedzią wygenerowaną na podstawie konkretnych danych. To tak, jakby mieć 24/7 ludzkiego eksperta gotowego odpowiedzieć na wszystkie pytania. Minęły już czasy bezcelowego przeszukiwania niekończących się danych.

Automatyzacja: Upraszczanie przepływów pracy

Nasza najnowsza aktualizacja pozwala przenieść automatyzację na wyższy poziom. Cody płynnie integruje się teraz z Zapier, umożliwiając tworzenie zautomatyzowanych przepływów pracy opartych na sztucznej inteligencji, które są nie tylko wydajne, ale także przyjazne dla użytkownika. Automatyzacja rutynowych zadań pozwala pracownikom skupić się na bardziej znaczącej pracy. A dzięki możliwościom sztucznej inteligencji Cody’ego generowana zawartość jest na równi z tym, co mógłby stworzyć człowiek, jeśli nie lepsza.

Zapier to narzędzie, które umożliwia połączenie Cody z ponad 5000 aplikacji, otwierając świat nieskończonych możliwości.

Przyszłość jest teraz i jest nią Cody

Zagłębiliśmy się w transformacyjną moc sztucznej inteligencji w miejscu pracy, koncentrując się na jej wpływie na szkolenia, wyszukiwanie i automatyzację przepływów pracy. Dzięki platformom takim jak Cody przyszłość nie jest odległą rzeczywistością; dzieje się tu i teraz. Integracja sztucznej inteligencji oferuje nie tylko usprawnioną wydajność operacyjną, ale także znaczącą redukcję kosztów i zwiększenie satysfakcji pracowników.

Po co więc czekać? Niezależnie od tego, czy jesteś startupem, który chce się skalować, czy firmą o ugruntowanej pozycji, która dąży do modernizacji, teraz jest idealny czas na zastosowanie rozwiązań AI. Dzięki atrakcyjnym korzyściom i udokumentowanemu doświadczeniu, Cody oferuje bezproblemową opcję bez kodowania dla tych, którzy chcą zrobić krok w przyszłość pracy.

Nie przegap okazji, aby zrewolucjonizować dynamikę w miejscu pracy. Kliknij tutaj, aby rozpocząć swoją podróż z Cody i odkryć świat wydajności i innowacji, który nigdy nie wydawał się możliwy.