Gemini 1.5 Flash vs GPT-4o: A resposta do Google ao GPT-4o?

A corrida da IA se intensificou, tornando-se um jogo de recuperação entre os grandes nomes da tecnologia. O lançamento do GPT-4o pouco antes do Google I/O não é uma coincidência. Os incríveis recursos do GPT-4o em multimodalidade, ou omnimodalidade para ser mais preciso, criaram um impacto significativo na competição de IA generativa. No entanto, o Google não é de se conter. Durante o Google I/O, eles anunciaram novas variantes de seus modelos Gemini e Gemma. Entre todos os modelos anunciados, o Gemini 1.5 Flash se destaca como o mais impactante. Neste blog, exploraremos os principais recursos do Gemini 1.5 Flash e o compararemos com o Gemini 1.5 Pro e Gemini 1.5 Flash vs GPT-4o para determinar qual é o melhor.

Comparação do Gemini 1.5 Flash com o GPT-4o

Com base nas pontuações de benchmark divulgadas pelo Google, o Gemini 1.5 Flash tem um desempenho superior em áudio em comparação com todos os outros LLMs do Google e está no mesmo nível do modelo Gemini 1.5 Pro (fevereiro de 2024) para outros benchmarks. Embora não recomendemos que você se baseie totalmente em benchmarks para avaliar o desempenho de qualquer LLM, eles ajudam a quantificar a diferença de desempenho e as pequenas atualizações. Benchmarks de flash do Gemini 1.5 O elefante na sala é o custo do Gemini 1.5 Flash. Em comparação com o GPT-4o, o Gemini 1.5 Flash é muito mais econômico. Preço do Gemini

Preço do Gemini

Preço do GPT

Janela de contexto

Assim como o Gemini 1.5 Pro, o Flash vem com uma janela de contexto de 1 milhão de tokens, o que é mais do que qualquer um dos modelos da OpenAI e é uma das maiores janelas de contexto para LLMs de nível de produção. Uma janela de contexto maior permite maior compreensão dos dados e pode aprimorar técnicas de terceiros, como RAG (Retrieval-Augmented Generation), para casos de uso com uma grande base de conhecimento, aumentando o tamanho do bloco. Além disso, uma janela de contexto maior permite a geração de mais texto, o que é útil em cenários como a redação de artigos, e-mails e comunicados à imprensa.

Multimodalidade

O Gemini-1.5 Flash é multimodal. A multimodalidade permite a entrada de contexto na forma de áudio, vídeo, documentos etc. Os LLMs com multimodalidade são mais versáteis e abrem as portas para mais aplicações de IA generativa sem necessidade de pré-processamento.

“Os modelos Gemini 1.5 foram desenvolvidos para lidar com contextos extremamente longos; eles têm a capacidade de recuperar e raciocinar sobre informações refinadas de até pelo menos 10 milhões de tokens. Essa escala não tem precedentes entre os modelos de linguagem grandes (LLMs) contemporâneos e permite o processamento de entradas de modalidade mista de formato longo, incluindo coleções inteiras de documentos, várias horas de vídeo e quase cinco dias de áudio.” – Relatório do DeepMind

Multimodalidade

Dabbas = ônibus de trem em hindi. Demonstrando a multimodalidade e o desempenho multilíngue.

A multimodalidade também nos permite usar os LLMs como substitutos de outros serviços especializados. Por exemplo. OCR ou Web Scraping. OCR no gemini

Extraia facilmente dados de páginas da Web e transforme-os.

Velocidade

O Gemini 1.5 Flash, como o nome sugere, foi projetado para ter uma vantagem sobre outros modelos em termos de tempo de resposta. Para o exemplo de raspagem da Web mencionado acima, há uma diferença de aproximadamente 2,5 segundos no tempo de resposta, o que é quase 40% mais rápido, tornando o Gemini 1.5 Flash a melhor opção para o uso de automação ou qualquer caso de uso que exija menor latência. Velocidade no Gemini 1.5 Pro

Alguns casos de uso interessantes do Gemini 1.5 Flash

Resumindo vídeos


Escrevendo código usando vídeo

Automatizando a jogabilidade

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