La nueva herramienta de inteligencia artificial de Google, Gemini Flash, y por qué es ligera y rápida

Visión general de Gemini 2.0 Flash

• posicionamiento centralDiseñado para la era de los agentes inteligentes, admite interacciones multimodales, respuestas en tiempo real e integraciones de herramientas, y pretende impulsar la adopción práctica de los asistentes de IA.
• Puntos fuertes: baja latencia, rentabilidad, comprensión multimodal (texto, imagen, vídeo, audio), capacidades nativas de uso de herramientas.

Familia de modelos Gemini 2.0

1. Gemini 2.0 Flash (versión genérica)
   • especificidadesBaja latencia, alto rendimiento, soporta 1M de tokens de entrada y 8K tokens de salida.
   • integración de herramientas: Búsqueda en Google integrada, ejecución de código y mucho más.
   • escenario de aplicaciónDiálogo en tiempo real, automatización de tareas, interacción multimodal.
2. Gemini 2.0 Pro (versión experimental)
   • especificidades: Centrado en la generación de código y tareas complejas (por ejemplo, razonamiento matemático).
   • actuacionesPuntuación de 79,1% en la prueba MMLU-Pro, con un rendimiento excepcional en tareas de generación de código.
3. Gemini 2.0 Flash-Lite (versión genérica)
   • especificidades: La versión más económica para aplicaciones con un presupuesto ajustado.
4. Gemini 2.0 Flash-Experimental (versión experimental)
   • nueva función: Generación y edición de imágenes nativas, compatibilidad con salida gráfica mixta.
5. Gemini 2.0 Flash Thinking (versión experimental)
   • especificidades: Mejora la capacidad de razonamiento mostrando los procesos de pensamiento para aumentar la interpretabilidad.

Principales novedades

1. Uso de herramientas nativas
   • Compatibilidad con la búsqueda de Google, ejecución de código, geolocalización (integración con Maps API) y mucho más.
   • Los desarrolladores pueden crear agentes inteligentes para automatizar tareas (por ejemplo, traducción o recuperación de información) a través de la API.
2. interacción multimodal
   • Comprensión del vídeoResumir el contenido del vídeo, extraer información clave (por ejemplo, acciones, texto).
   • comprensión espacial: Analizar las posiciones y relaciones de los objetos en una imagen.
   • retransmisión en directo: Admite respuesta en tiempo real a entradas de audio y vídeo.
3. Próximas funciones
   • texto a voz: Apoyo a la generación de discursos emocionales.
   • Generación de imágenes: Creación y edición de imágenes sensibles al contexto.

mejora del rendimiento

• Puntos destacados de la evaluación comparativa::
  • razonamiento matemáticoPuntuación: 91,81 TP3T en la prueba de referencia MATH y 65,21 TP3T correctos en los problemas de la competición HiddenMath.
  • generación de códigoPuntuación de LiveCodeBench (v5) 36,01 TP3T, precisión de la tarea Bird-SQL 59,31 TP3T.
  • multilingüismoGlobal MMLU (Lite) cubre 15 idiomas y obtiene una puntuación de 86,5%.
  • Factualidad y seguridad: Precisión factual SimpleQA 44,31 TP3T, conexión a tierra FACT hasta 84,61 TP3T.

ecología del promotor

1. Herramientas y plataformas
   • API Géminis: Admite la integración rápida de capacidades multimodales.
   • Google AI Studio: Proporcionar herramientas de despliegue y gestión de modelos.
   • Vértice AIPlataforma de desarrollo de IA empresarial.
2. solicitud de muestra
   • tldrawUn prototipo basado en un lienzo infinito para la interacción con el lenguaje natural.
   • Habitaciones: Mejora de la interacción de texto y voz para personajes virtuales.
   • Toonsutra: Herramienta de traducción multilingüe de manga.

Desarrollo responsable de la IA

• medida de seguridad: Énfasis en la seguridad de los modelos, la revisión ética y la transparencia.
• Límite de conocimientos: Los datos de formación están disponibles hasta junio de 2024 para reducir el impacto de la información obsoleta.

Información sobre el modelo

• Soporte de entrada: texto, imágenes, vídeo, audio.
• Soporte de salidaTexto (próximamente con soporte de imagen y voz).
• Método de despliegueGoogle AI Studio, Gemini API, Vertex AI, Gemini App.

resúmenes

Gemini 2.0 Flash avanza en el uso de agentes de IA para la automatización de tareas en tiempo real, la resolución de problemas complejos y la colaboración entre dominios mediante interacciones multimodales de baja latencia y la integración de herramientas. Su familia modular de modelos (por ejemplo, Pro, Lite, Thinking) satisface las necesidades de diferentes escenarios, mientras que el ecosistema de desarrolladores y las medidas de seguridad respaldan la implantación en el mundo real.