„Google“ pristatė „Gemini 4 Hydrogen“ – dirbtinio intelekto modelį, skirtą greitai atlikti kasdienes užduotis, programuoti ir dirbti su autonominiais agentais. Pateiktais duomenimis, užduotis jis vykdo 2,5 karto greičiau nei „Gemini 3.8 Flash“ ir rečiau pateikia išgalvotą informaciją. Modelis pradedamas diegti „Gemini“ programėlėje, paieškoje ir kūrėjams skirtose paslaugose.
Vartotojui pažadama trumpiau laukti ir rečiau taisyti gautą rezultatą. Naujasis modelis turėtų tiksliau laikytis instrukcijų, išlaikyti prašomą atsakymo formatą ir geriau naudotis prijungtais įrankiais. Tai svarbu rengiant dokumentą, taisant programos kodą ar pavedant sistemai atlikti kelių etapų darbą.
Nors diegimas skelbiamas pasaulinis, tai dar nereiškia, kad visiems bus taikomos vienodos naudojimo sąlygos. Kūrėjams jau nurodyta mokama API kainodara, tačiau pateiktoje informacijoje nėra išsamiai aprašyti programėlės planų limitai ir to, kaip atskiros funkcijos bus prieinamos Lietuvoje.
Kuo „Gemini 4 Hydrogen“ skiriasi nuo kitų modelių?
„Hydrogen“ siūlomas daugeliui įprastų operacijų, kuriose svarbus greičio ir gebėjimų derinys. Sudėtingesnėms užduotims skirti „Gemini 4 Carbon“ ir „Gemini 4 Argon“ lieka kitoje gamintojo pasiūlos dalyje.
Praktiškai ne kiekvienam darbui turėtų prireikti sunkiausio ir daugiausia išteklių naudojančio modelio. Laiško parengimas, informacijos pertvarkymas ir sudėtingo programinio projekto analizė yra skirtingi darbai, todėl vartotojai ir paslaugų kūrėjai gali rinktis lanksčiau.
Naujajame modelyje numatyti keturi samprotavimo lygiai: žemas, vidutinis, aukštas ir labai aukštas. Jais keičiamas santykis tarp atsakymo greičio ir analizės gylio. Paprastai užduočiai tinka spartesnis režimas, o daugiau svarstymo reikalaujančiam darbui – aukštesnis lygis.
Ką iš tikrųjų reiškia 2,5 karto didesnis greitis?
Palyginimas pateikiamas su „Gemini 3.8 Flash“, todėl jo nereikėtų taikyti visiems ankstesniems „Gemini“ modeliams ar kiekvienai užklausai. Atskiruose pristatytuose bandymuose nurodomas 2–2,8 karto didesnis našumas ir 12–23 proc. mažesnis žetonų sunaudojimas.
Verta skirti du dalykus: kaip greitai pasirodo atsakymas ir kiek trunka visa užduotis. Agentui gali tekti perskaityti failus, pasinaudoti įrankiais, patikrinti rezultatą ir atlikti pataisymus. Todėl spartesnis modelis ne visada sutrumpins kiekvieną darbą tokiu pačiu santykiu.
„Terminal-Bench 4.1“ teste nurodomas 57 proc. rezultatas, o ankstesnio modelio – 18,2 proc. Dirbtinio intelekto gebėjimų indekse „Hydrogen“ aukštu samprotavimo lygiu surinko 51 balą, o maksimaliu „XHigh“ režimu – 54. Palyginimui, „Gemini 4 Argon“ pateiktas 50 balų įvertinimas.
Šie rodikliai parodo tik konkrečių bandymų rezultatus. Kasdieniam naudotojui geriausias patikrinimas bus jo paties užduotis: ar modelis parengia tinkamą tekstą, išsprendžia problemą ir kiek papildomų nurodymų jam prireikia.
Milijonas žetonų: kiek informacijos modelis gali apdoroti?
Skelbiama, kad „Hydrogen“ palaiko vieno milijono įvesties žetonų kontekstinį langą ir gali sugeneruoti iki milijono išvesties žetonų. Žetonai yra teksto apdorojimo vienetai: jie gali atitikti žodį, jo dalį ar kitus simbolius, todėl jų skaičiaus negalima tiesiog prilyginti žodžių skaičiui.
Didelis kontekstinis langas pravartus dirbant su gausia medžiaga. Norint palyginti kelis dokumentus ar išanalizuoti didesnį programos kodą, patogiau pateikti viską kartu, o ne nuolat skaidyti informaciją į atskirus pokalbius.
Vis dėlto talpa savaime negarantuoja, kad kiekviena detalė bus suprasta teisingai. Ilguose dokumentuose vis tiek verta aiškiai nurodyti, ko ieškoma, kuriuos skyrius lyginti ir kokiu formatu pateikti rezultatą.
„Orchestrator“ paskirstys darbą skirtingiems agentams
Kartu pristatyta „Antigravity“ platformai skirta „Orchestrator“ sistema, kuri parenka modelius pagal užduoties pobūdį. Pagal aprašytą veikimo principą „Gemini 4 Carbon“ gali koordinuoti darbą, perduoti atskiras užduotis „Hydrogen“ agentams ir patikrinti jų rezultatus.
Tai primena darbų paskirstymą komandoje: sudėtingesnis modelis prižiūri bendrą eigą, o spartesni vykdo atskiras operacijas. Taip siekiama, kad brangiausi skaičiavimo ištekliai nebūtų naudojami kiekvienam mažam veiksmui.
„Terminal-Bench 4.0“ bandyme „Orchestrator“ rezultatas apibūdinamas kaip panašus į „Carbon“, tačiau nurodoma, kad vidutiniškai sunaudota 24 proc. mažiau skaičiavimo išteklių, o užduotys atliktos 19 proc. greičiau.
Kas keisis „Gemini“ programėlėje ir paieškoje?
Programėlėje akcentuojamas tikslesnis instrukcijų vykdymas. Jei prašoma konkrečios struktūros, stiliaus ar formato, modelis turėtų jų laikytis nuosekliau. Taip pat žadamas efektyvesnis prijungtų paslaugų ir įrankių naudojimas.
„Google“ paieškoje numatomas geresnis sudėtingų užklausų supratimas, išsamesni atsakymai ir platesnis nuorodų pasirinkimas. Mažesnis haliucinacijų kiekis reiškia retesnes klaidas, tačiau tai nėra pažadas, kad išgalvotų teiginių neliks visai.
Kiek kainuos naudojimas per API?
Kūrėjams paskelbta kaina: 1,50 JAV dolerio už milijoną įvesties žetonų ir 7,50 JAV dolerio už milijoną išvesties žetonų. Tai atskira kainodara, nesusijusi su naudojimusi „Gemini“ programėle.
Pavyzdžiui, jei apdorojamas milijonas įvesties ir sugeneruojama 100 tūkst. išvesties žetonų, pagal nurodytus įkainius modelio naudojimas kainuotų 2,25 JAV dolerio. Planuojant ilgas automatizuotas užduotis verta atsižvelgti į abu kiekius, nes mokama tiek už pateiktą informaciją, tiek už sugeneruotą rezultatą.
