2P by neo 1달전 | favorite | 댓글과 토론
  • Gemini Flash는 경량, 빠른 속도, 비용 효율성을 특징으로 하며, 다중 모드 추론과 최대 백만 토큰의 긴 컨텍스트 창을 제공함.

성능

속도를 위해 설계됨

  • 속도: 대부분의 개발자 및 기업 사용 사례에서 첫 번째 토큰 지연 시간이 초당 이하임.
  • 비용 효율성: 대부분의 일반적인 작업에서, 1.5 Flash는 더 큰 모델과 비교해도 품질이 비슷하면서도 비용은 훨씬 적게 듦.
  • 긴 컨텍스트 이해: 비디오와 오디오를 몇 시간 동안 처리하고, 수십만 단어 또는 코드 라인을 처리할 수 있음.

더 긴 컨텍스트

  • 컨텍스트 창: 기본적으로 백만 토큰의 컨텍스트 창을 제공하여, 1시간의 비디오, 11시간의 오디오, 30,000줄 이상의 코드베이스 또는 700,000단어 이상을 처리할 수 있음.

끊임없는 혁신

  • 연구팀: AI의 최전선에서 새로운 아이디어를 탐구하며, 다양한 벤치마크에서 일관된 진전을 보이는 혁신적인 제품을 개발함.
  • 최신 모델: Gemini 1.5 Flash.

성능 비교

  • 일반: MMLU 벤치마크에서 57개 과목(과학, 인문학 등)의 질문을 다룸.

    • Gemini 1.0 Pro: 71.8%
    • Gemini 1.0 Ultra: 83.7%
    • Gemini 1.5 Pro (2024년 2월): 81.9%
    • Gemini 1.5 Flash: 78.9%
  • 코드: Python 코드 생성, HumanEval과 유사한 데이터셋 사용.

    • Gemini 1.0 Pro: 69.6%
    • Gemini 1.0 Ultra: 74.9%
    • Gemini 1.5 Pro (2024년 2월): 77.7%
    • Gemini 1.5 Flash: 77.2%
  • 수학: 도전적인 수학 문제(대수학, 기하학, 미적분 등).

    • Gemini 1.0 Pro: 32.6%
    • Gemini 1.0 Ultra: 53.2%
    • Gemini 1.5 Pro (2024년 2월): 58.5%
    • Gemini 1.5 Flash: 54.9%
  • 추론: 생물학, 물리학, 화학 전문가가 작성한 질문 데이터셋.

    • Gemini 1.0 Pro: 27.9%
    • Gemini 1.0 Ultra: 35.7%
    • Gemini 1.5 Pro (2024년 2월): 41.5%
    • Gemini 1.5 Flash: 39.5%
  • 다국어: WMT23 언어 번역.

    • Gemini 1.0 Pro: 71.7
    • Gemini 1.0 Ultra: 74.4
    • Gemini 1.5 Pro (2024년 2월): 75.2
    • Gemini 1.5 Flash: 74.1
  • 이미지: 대학 수준의 다학문적 추론 문제.

    • Gemini 1.0 Pro: 47.9%
    • Gemini 1.0 Ultra: 59.4%
    • Gemini 1.5 Pro (2024년 2월): 58.5%
    • Gemini 1.5 Flash: 56.1%
  • 오디오: 55개 언어의 자동 음성 인식(단어 오류율 기준, 낮을수록 좋음).

    • Gemini 1.0 Pro: 6.4
    • Gemini 1.0 Ultra: 6.0
    • Gemini 1.5 Pro (2024년 2월): 6.6
    • Gemini 1.5 Flash: 9.8
  • 비디오: 비디오 질문 응답.

    • Gemini 1.0 Pro: 55.7%
    • Gemini 1.0 Ultra: 61.5%
    • Gemini 1.5 Pro (2024년 2월): 63.2%
    • Gemini 1.5 Flash: 63.5%

개발자를 위한 안내

Gemini로 빌드하기

  • Google AI Studio: Gemini API를 사용하여 모델 프롬프트를 개발하고 빠르게 빌드할 수 있는 쉬운 방법.
  • Vertex AI: 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어를 위한 목적별 도구.

GN⁺의 의견

  1. 긴 컨텍스트 창: Gemini Flash의 백만 토큰 컨텍스트 창은 대규모 데이터 처리에 매우 유용함. 이는 특히 비디오, 오디오, 대규모 코드베이스를 다루는 프로젝트에 큰 도움이 됨.
  2. 비용 효율성: Gemini Flash는 더 큰 모델과 비교해도 품질이 비슷하면서도 비용이 적게 듦. 이는 예산이 제한된 프로젝트나 스타트업에 매우 유리함.
  3. 다양한 벤치마크: 다양한 벤치마크에서 Gemini Flash의 성능을 확인할 수 있음. 이는 모델의 다재다능함을 보여줌.
  4. 개발자 친화적: Google AI Studio와 Vertex AI를 통해 쉽게 통합할 수 있어 개발자들에게 매우 편리함.
  5. 경쟁 제품: OpenAI의 GPT-4와 같은 다른 모델들과 비교해볼 때, Gemini Flash는 속도와 비용 면에서 경쟁력이 있음.