Gemini 1.5 si basa sulla nuova architettura Mixture-of-Experts (MoE): al contrario di quella di tipo Transformer, che agisce come fosse un’unica grossa rete neurale, utilizza varie reti neurali più piccole ma al contempo più esperte in determinati argomenti specifici. In questo modo, sulla base della richiesta dell’utente, Gemini 1.5 utilizza solamente le reti neurali più adatte, migliorando sia nell’efficienza che nelle prestazioni.
Ciò ha permesso a Google di aumentare in modo significativo la quantità di informazioni che il suo modello AI può gestire: Gemini 1.5 Pro elabora fino a 1 milione di token, cifra ben più alta dei 32.000 di Gemini 1.0 Pro. Oltre a restituire risposte più corrette, adatte e significative, un avanzamento del genere gli permette di avere “la finestra di contesto più ampia di qualsiasi modello mai realizzato“; Google ne ha anche testato con successo una versione fino a 10 milioni di token, forse nella futura versione 1.5 Ultra.
All’atto pratico, un quantitativo tale di token significa poter elaborare in una sola volta vaste quantità di informazioni: Gemini 1.5 può conversare sulle 402 pagine di documenti della missione lunare Apollo 11, analizzare trama e dettagli di un film muto di 44 minuti di Buster Keaton, e spiegare e suggerire modifiche su prompt da oltre 100.000 righe di codice. È persino capace di prendere un manuale di grammatica di Kalamang, lingua parlata da meno di 200 persone nel mondo, e tradurla in inglese a praticamente lo stesso grado di una persona che impara dallo stesso manuale.
Il risultato è che Gemini 1.5 Pro supera il precedente Gemini 1.0 Pro nell’87% dei benchmark per modelli LLM, offrendo una qualità molto simile a quella di Gemini 1.0 Ultra pur utilizzando meno risorse di elaborazione. Questo salto in avanti permetterà agli sviluppatori di concepire app e feature completamente nuove e più potenti che mai, con Google che sta dando via ai primi test su Gemini 1.5 Pro.
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