การเปรียบเทียบ Gemini 1.5 กับ Pro

ความแตกต่างอื่น ๆ:

ราคา: Gemini 1.5 Pro มีราคาสูงกว่า Gemini 1.5

การใช้งาน:
Gemini 1.5: เหมาะสำหรับงานขนาดเล็ก เช่น การวิจัยส่วนบุคคล โครงการ ฯลฯ
Gemini 1.5 Pro: เหมาะสำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ งานที่ซับซ้อน การใช้งานขององค์กร ฯลฯ

เคล็ดลับในการเลือก:

ปริมาณข้อมูลที่จะประมวลผลและความซับซ้อนของงาน:
ข้อมูลขนาดเล็ก & งานง่าย: Gemini 1.5
ข้อมูลขนาดใหญ่ & งานซับซ้อน: Gemini 1.5 Pro
งบประมาณ: Gemini 1.5 Pro มีราคาสูงกว่า Gemini 1.5
วัตถุประสงค์ในการใช้งาน: บุคคล vs องค์กร ฯลฯ

มีสองรุ่นก่อนหน้านี้คือ

Gemini 1.5 (https://deepmind.google/technologies/gemini/)
เปิดตัวเมื่อวันที่ 14 พฤษภาคม 2024
นำเสนอฟังก์ชันการอธิบายโค้ด การสร้างการทดสอบหน่วยอัตโนมัติ การแปลงโค้ด โดยใช้หน้าต่าง 1 ล้านคำ
ปรับปรุงขนาดและประสิทธิภาพของแบบจำลองเพื่อประมวลผลข้อความได้มากกว่า 10 ล้านโทเค็น
Gemini 1.0 (https://technologymagazine.com/articles/google-unveils-gemini-its-largest-and-most-capable-ai-model)
เปิดตัวเมื่อวันที่ 7 กุมภาพันธ์ 2024
เปิดตัว 3 แบบจำลอง (Ultra, Pro, Nano)
ขนาดของแบบจำลองและฟังก์ชันการทำงานแตกต่างกัน

ตัวอย่างการเปรียบเทียบ Gemini 1.5 กับ Gemini 1.5 Pro

1. การวิเคราะห์และอธิบายโค้ด

Gemini 1.5:

def add_numbers(a, b):
  """ฟังก์ชันสำหรับการบวกสองจำนวน"""

• ให้ความคิดเห็นเพียงเล็กน้อย และการวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับโครงสร้างหรือความหมายของโค้ดนั้นไม่เพียงพอ

Gemini 1.5 Pro:

def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
  """คืนค่าผลรวมของสองจำนวนเต็ม

  Args:
    a: จำนวนเต็มแรก
    b: จำนวนเต็มที่สอง

  Returns:
    ผลรวมของสองจำนวน
  """

• ให้ความคิดเห็นโดยละเอียดเกี่ยวกับโค้ด และอธิบายค่าอินพุต ค่าเอาต์พุต และฟังก์ชันของฟังก์ชันอย่างชัดเจน
• เข้าใจโครงสร้างและความหมายของโค้ดอย่างถูกต้อง เพื่อให้การวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

2. การสร้างการทดสอบหน่วยอัตโนมัติ

Gemini 1.5:

ผู้ใช้จำเป็นต้องเขียนการทดสอบหน่วยด้วยตนเอง

Gemini 1.5 Pro:

import unittest

class TestAddNumbers(unittest.TestCase):

  def test_add_positive_numbers(self):
    self.assertEqual(add_numbers(1, 2), 3)

  def test_add_negative_numbers(self):
    self.assertEqual(add_numbers(-1, -2), -3)

  def test_add_zero(self):
    self.assertEqual(add_numbers(0, 0), 0)

if __name__ == "__main__":

• สร้างการทดสอบหน่วยสำหรับโค้ดโดยอัตโนมัติ
• ตรวจสอบฟังก์ชันของโค้ดผ่านกรณีทดสอบเพื่อเพิ่มความเร็วในการพัฒนา

3. การแปลงโค้ด

Gemini 1.5:

ไม่มีฟังก์ชันการแปลงโค้ด

Gemini 1.5 Pro:

# โค้ด Python
def add_numbers(a, b):
  return a + b

# แปลงเป็นโค้ด Java
public class AddNumbers {
  public static int add(int a, int b) {
    return a + b;
  }

• แปลงโค้ดระหว่างภาษาการเขียนโปรแกรมต่างๆ เพื่อเพิ่มความเข้ากันได้ของโค้ด

4. ปริมาณข้อความที่ประมวลผล

Gemini 1.5:

สามารถประมวลผลข้อความได้มากกว่า 10 ล้านโทเค็น

Gemini 1.5 Pro:

สามารถประมวลผลข้อความได้มากกว่า 32 ล้านโทเค็น

• ประมวลผลข้อมูลได้มากขึ้นเพื่อให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและน่าเชื่อถือยิ่งขึ้น

5. อื่น ๆ

• Gemini 1.5 Pro มีขนาดแบบจำลองใหญ่กว่า Gemini 1.5 และมีประสิทธิภาพดีกว่า
• Gemini 1.5 Pro มีฟังก์ชันการทำงานมากกว่า โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เหมาะสำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ งานที่ซับซ้อน

สรุป

Gemini 1.5 Pro เป็นแบบจำลอง AI ที่ทรงพลังและมีฟังก์ชันการทำงานหลากหลายกว่า Gemini 1.5 สามารถใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การวิเคราะห์โค้ด การสร้างการทดสอบหน่วยอัตโนมัติ การแปลงโค้ด และเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ งานที่ซับซ้อน