{"id":36991,"date":"2024-05-28T14:00:27","date_gmt":"2024-05-28T14:00:27","guid":{"rendered":"https:\/\/meetcody.ai\/blog\/gemini-1-5-flash-a-resposta-do-google-ao-gpt-4o\/"},"modified":"2024-07-31T10:35:25","modified_gmt":"2024-07-31T10:35:25","slug":"gemini-1-5-flash-a-resposta-do-google-ao-gpt-4o","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/meetcody.ai\/pt-br\/blog\/gemini-1-5-flash-a-resposta-do-google-ao-gpt-4o\/","title":{"rendered":"Gemini 1.5 Flash vs GPT-4o: A resposta do Google ao GPT-4o?"},"content":{"rendered":"

A corrida da IA se intensificou, tornando-se um jogo de recupera\u00e7\u00e3o entre os grandes nomes da tecnologia. O lan\u00e7amento do GPT-4o pouco antes do Google I\/O n\u00e3o \u00e9 uma coincid\u00eancia. Os incr\u00edveis recursos do GPT-4o em multimodalidade, ou omnimodalidade para ser mais preciso, criaram um impacto significativo na competi\u00e7\u00e3o de IA generativa. No entanto, o Google n\u00e3o \u00e9 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 \u00e9 o melhor. <\/p>\n

Compara\u00e7\u00e3o do Gemini 1.5 Flash com o GPT-4o<\/h2>\n

Com base nas pontua\u00e7\u00f5es de benchmark divulgadas pelo Google, o Gemini 1.5 Flash tem um desempenho superior em \u00e1udio em compara\u00e7\u00e3o com todos os outros LLMs do Google e est\u00e1 no mesmo n\u00edvel do modelo Gemini 1.5 Pro (fevereiro de 2024) para outros benchmarks. Embora n\u00e3o recomendemos que voc\u00ea se baseie totalmente em benchmarks para avaliar o desempenho de qualquer LLM, eles ajudam a quantificar a diferen\u00e7a de desempenho e as pequenas atualiza\u00e7\u00f5es. \"Benchmarks O elefante na sala \u00e9 o custo do Gemini 1.5 Flash. Em compara\u00e7\u00e3o com o GPT-4o, o Gemini 1.5 Flash \u00e9 muito mais econ\u00f4mico. \"Pre\u00e7o<\/p>\n

\"Pre\u00e7o<\/p>\n

\"Pre\u00e7o<\/p>\n

Janela de contexto<\/h2>\n

Assim como o Gemini 1.5 Pro, o Flash vem com uma janela<\/a> de contexto de 1 milh\u00e3o de tokens, o que \u00e9 mais do que qualquer um dos modelos da OpenAI e \u00e9 uma das maiores janelas de contexto para LLMs de n\u00edvel de produ\u00e7\u00e3o. Uma janela de contexto maior permite maior compreens\u00e3o dos dados e pode aprimorar t\u00e9cnicas de terceiros, como RAG (Retrieval-Augmented Generation), para casos de uso com uma grande base de conhecimento, aumentando o tamanho do bloco. Al\u00e9m disso, uma janela de contexto maior permite a gera\u00e7\u00e3o de mais texto, o que \u00e9 \u00fatil em cen\u00e1rios como a reda\u00e7\u00e3o de artigos, e-mails e comunicados \u00e0 imprensa. <\/p>\n

Multimodalidade<\/h2>\n

O Gemini-1.5 Flash \u00e9 multimodal. A multimodalidade permite a entrada de contexto na forma de \u00e1udio, v\u00eddeo, documentos etc. Os LLMs com multimodalidade s\u00e3o mais vers\u00e1teis e abrem as portas para mais aplica\u00e7\u00f5es de IA generativa sem necessidade de pr\u00e9-processamento. <\/p>\n

“Os modelos Gemini 1.5 foram desenvolvidos para lidar com contextos extremamente longos; eles t\u00eam a capacidade de recuperar e raciocinar sobre informa\u00e7\u00f5es refinadas de at\u00e9 pelo menos 10 milh\u00f5es de tokens. Essa escala n\u00e3o tem precedentes entre os modelos de linguagem grandes (LLMs) contempor\u00e2neos e permite o processamento de entradas de modalidade mista de formato longo, incluindo cole\u00e7\u00f5es inteiras de documentos, v\u00e1rias horas de v\u00eddeo e quase cinco dias de \u00e1udio.” – Relat\u00f3rio do DeepMind<\/p><\/blockquote>\n

\"Multimodalidade\"<\/p>\n

Dabbas = \u00f4nibus de trem em hindi. Demonstrando a multimodalidade e o desempenho multil\u00edngue.<\/em><\/p>\n

A multimodalidade tamb\u00e9m nos permite usar os LLMs como substitutos de outros servi\u00e7os especializados. Por exemplo. OCR ou Web Scraping. \"OCR<\/p>\n

Extraia facilmente dados de p\u00e1ginas da Web e transforme-os.<\/em><\/p>\n

Velocidade<\/h2>\n

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, h\u00e1 uma diferen\u00e7a de aproximadamente 2,5 segundos no tempo de resposta, o que \u00e9 quase 40% mais r\u00e1pido, tornando o Gemini 1.5 Flash a melhor op\u00e7\u00e3o para o uso de automa\u00e7\u00e3o ou qualquer caso de uso que exija menor lat\u00eancia. \"Velocidade<\/p>\n

Alguns casos de uso interessantes do Gemini 1.5 Flash<\/h2>\n

Resumindo v\u00eddeos<\/strong><\/p>\n

\n

A compreens\u00e3o de v\u00eddeo do Gemini 1.5 Pro \u00e9 o aspecto mais subestimado da IA.<\/p>\n

Na d\u00e9cada de 50, ele “viu” um v\u00eddeo de 11 minutos no YouTube (~175k tokens) dos momentos mais emblem\u00e1ticos do esporte e conseguiu listar perfeitamente (at\u00e9 onde sei) todos os 18 momentos. N\u00e3o existe outra IA de v\u00eddeo t\u00e3o boa! pic.twitter.com\/LaVGR3ATfU<\/a> – Deedy (@deedydas) 5 de abril de 2024<\/a><\/p><\/blockquote>\n