{"id":10078,"date":"2024-02-15T19:32:01","date_gmt":"2024-02-15T19:32:01","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=10078"},"modified":"2024-02-16T20:12:04","modified_gmt":"2024-02-16T20:12:04","slug":"google-plays-another-ai-card-in-the-form-of-gemini-1-5-pro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2024\/02\/google-plays-another-ai-card-in-the-form-of-gemini-1-5-pro\/","title":{"rendered":"Google spielt eine weitere KI-Karte in Form von Gemini 1.5 Pro"},"content":{"rendered":"

Google hat mit Gemini 1.5 Pro eine weitere Karte ausgespielt, ein Modell, das auf den Errungenschaften seines Vorg\u00e4ngers Gemini 1.0 aufbaut.\u00a0<\/b><\/p>\n

Da Google Bard tot und begraben ist, scheint sich die Gemini-Familie schneller zu vermehren, als die KI-Gemeinschaft den \u00dcberblick behalten kann.<\/span><\/p>\n

Jetzt gibt es Gemini 1.5 Pro, das leistungsf\u00e4higer ist als das fr\u00fchere Flaggschiff von Google, Gemini Ultra.<\/span><\/p>\n

Tats\u00e4chlich liegt das Gemini 1.5 Pro in einer Handvoll Benchmark-Tests vor dem Ultra, aber f\u00fcr einen umfassenden Vergleich ben\u00f6tigen wir mehr Informationen.<\/p>\n

\"Gemini-Modell-Benchmarks\"
Gemini-Modell-Benchmarks<\/figcaption><\/figure>\n

Gemini 1.5 Pro bietet eine neue Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur und \u00fcbertrifft Gemini Pro (jetzt Gemini 1.0 Pro genannt) in 87% Benchmarks.\u00a0<\/span><\/p>\n

Es ist \u00fcber Googles neue kostenpflichtige KI-Plattform namens Google One AI Premium erh\u00e4ltlich und verdr\u00e4ngt damit Gemini Pro, obwohl Google nur die vor ein paar Wochen aktualisiert wurde<\/a>.<\/p>\n

Wozu also ein Modell, das die 1.0 Pro \u00fcbertrifft, aber \u00e4hnlich wie die Ultra ist? <\/span><\/p>\n

Abgesehen von der h\u00f6heren Rechenleistung im Vergleich zu Ultra und der \u00fcberlegenen Leistung in einigen Bereichen, ist das Hauptmerkmal von Gemini 1.5 Pro seine <\/span>128.000 Token Kontextfenster, erweiterbar auf bis zu 1 Million Token. Dies \u00fcbertrifft GPT-4 Turbo mit 128.000 und Claude 2.1 mit 200.000.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ein 1-Millionen-Kontext-Fenster entspricht in etwa 700.000 W\u00f6rtern, 11 Stunden Audio oder 1 Stunde Video. <\/span><\/p>\n

Dies erm\u00f6glicht die Verarbeitung und Interpretation riesiger Datenmengen, einschlie\u00dflich ganzer B\u00fccher.\u00a0<\/span>Google betont jedoch, dass Gemini 1.5 Pro nach wie vor ein \"mittelgro\u00dfes\" multimodales Modell ist, das skalierbar und vielseitig einsetzbar sein soll.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ist Gemini 1.5 also ein GPT-4-Killer? Sicherlich n<\/span>ot in der Brute-Force-Performance, aber es sollte es bei bestimmten Aufgaben mit sehr gro\u00dfen Informationsmengen \u00fcberfl\u00fcgeln, wie Google gerne demonstrierte.\u00a0<\/span><\/p>\n

Geminis Anwendungen und F\u00e4higkeiten<\/h2>\n

Wie seine Vorg\u00e4nger umfasst Gemini 1.5 Pro mehrere Modalit\u00e4ten, von Text bis hin zu Video und Audio. <\/span><\/p>\n

Dank des erweiterten Kontextfensters ist das Modell in der Lage, gro\u00dfe Mengen an Informationen zu verarbeiten und Schlussfolgerungen zu ziehen, z. B. lange Dokumente, umfangreiche Codebasen oder stundenlange Videoinhalte.\u00a0<\/span><\/p>\n

In einer Google-Demo kann Gemini 1.5 Pro Details in den 402-seitigen Protokollen der Mondmission von Apollo 11 verstehen und identifizieren.\u00a0<\/span><\/p>\n

Eine weitere Herausforderung bestand darin, bestimmte Szenen in Buster Keatons \"Sherlock Jr.\" anhand von Beschreibungen und Skizzen zu finden, was 1,5 Pro gelang, obwohl es in einigen F\u00e4llen bis zu einer Minute dauerte.\u00a0<\/span><\/p>\n