So sánh Gemini 1.5 và Pro

Sự khác biệt khác:

Giá cả: Gemini 1.5 Pro có giá cao hơn Gemini 1.5.

Công dụng:
Gemini 1.5: Phù hợp cho nghiên cứu cá nhân, dự án và các công việc nhỏ hơn.
Gemini 1.5 Pro: Phù hợp cho xử lý dữ liệu quy mô lớn, các tác vụ phức tạp và sử dụng doanh nghiệp.

Mẹo lựa chọn:

Lượng dữ liệu cần xử lý và độ phức tạp của tác vụ:
Dữ liệu nhỏ & Tác vụ đơn giản: Gemini 1.5
Dữ liệu lớn & Tác vụ phức tạp: Gemini 1.5 Pro
Ngân sách: Gemini 1.5 Pro có giá cao hơn Gemini 1.5.
Mục đích sử dụng: Cá nhân vs Doanh nghiệp

Có hai phiên bản trước đó,

Gemini 1.5 (https://deepmind.google/technologies/gemini/)
Ra mắt vào ngày 14 tháng 5 năm 2024
Áp dụng cửa sổ 1 triệu từ để cung cấp khả năng giải thích mã, tự động tạo bài kiểm tra đơn vị và chuyển đổi mã.
Cải thiện kích thước và hiệu suất của mô hình có thể xử lý hơn 10 triệu token văn bản.
Gemini 1.0 (https://technologymagazine.com/articles/google-unveils-gemini-its-largest-and-most-capable-ai-model)
Ra mắt vào ngày 7 tháng 2 năm 2024
Ra mắt 3 mô hình (Ultra, Pro, Nano)
Phân biệt kích thước mô hình và chức năng

Ví dụ so sánh Gemini 1.5 và Gemini 1.5 Pro

1. Phân tích và giải thích mã

Gemini 1.5:

def add_numbers(a, b):
  """Hàm cộng hai số."""

• Chỉ cung cấp các chú thích đơn giản và thiếu phân tích sâu sắc về cấu trúc hoặc ý nghĩa của mã.

Gemini 1.5 Pro:

def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
  """Cộng hai số nguyên và trả về kết quả.

  Args:
    a: Số nguyên đầu tiên.
    b: Số nguyên thứ hai.

  Returns:
    Tổng của hai số.
  """

• Cung cấp các chú thích chi tiết về mã và giải thích rõ ràng về giá trị đầu vào, giá trị đầu ra và chức năng của hàm.
• Hiểu chính xác cấu trúc và ý nghĩa của mã để cung cấp phân tích hiệu quả hơn.

2. Tự động tạo bài kiểm tra đơn vị

Gemini 1.5:

Người dùng phải tự viết bài kiểm tra đơn vị.

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__":

• Tự động tạo bài kiểm tra đơn vị cho mã.
• Kiểm tra chức năng của mã bằng cách sử dụng các trường hợp kiểm tra để tăng tốc độ phát triển.

3. Chuyển đổi mã

Gemini 1.5:

Không cung cấp chức năng chuyển đổi mã.

Gemini 1.5 Pro:

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

# Chuyển đổi sang mã Java
public class AddNumbers {
  public static int add(int a, int b) {
    return a + b;
  }

• Chuyển đổi mã giữa các ngôn ngữ lập trình khác nhau để tăng tính tương thích của mã.

4. Lượng văn bản xử lý

Gemini 1.5:

Có thể xử lý hơn 10 triệu token văn bản.

Gemini 1.5 Pro:

Có thể xử lý hơn 32 triệu token văn bản.

• Xử lý nhiều thông tin hơn để cung cấp kết quả chính xác và đáng tin cậy hơn.

5. Khác

• Gemini 1.5 Pro có kích thước mô hình lớn hơn và hiệu suất tốt hơn Gemini 1.5.
• Gemini 1.5 Pro cung cấp nhiều chức năng hơn, đặc biệt phù hợp cho việc xử lý dữ liệu quy mô lớn và các tác vụ phức tạp.

Kết luận

Gemini 1.5 Pro là một mô hình AI mạnh mẽ hơn và cung cấp nhiều chức năng hơn so với Gemini 1.5. Nó có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, bao gồm phân tích mã, tự động tạo bài kiểm tra đơn vị và chuyển đổi mã, đặc biệt phù hợp cho việc xử lý dữ liệu quy mô lớn và các tác vụ phức tạp.