Google は、2 つの最新の実稼働対応 Gemini モデル、Gemini-1.5-Pro-002 および Gemini-1.5-Flash-8B-Exp-0924 のリリースを発表しました。これらのモデルは、幅広いテキスト、コード、マルチモーダル タスクにわたる一般的なパフォーマンスを実現するように設計されています。
Google has announced two new production-ready Gemini models, available for free via Google AI Studio and the Gemini API, and for larger organizations and Google Cloud customers, they are also available on Vertex AI. These models are designed for general performance across a wide range of text, code, and multimodal tasks.
Google は、本番環境に対応した 2 つの新しい Gemini モデルを発表しました。これらは、Google AI Studio と Gemini API を通じて無料で利用可能であり、大規模な組織や Google Cloud の顧客向けには、Vertex AI でも利用可能です。これらのモデルは、幅広いテキスト、コード、マルチモーダル タスクにわたる一般的なパフォーマンスを実現するように設計されています。
The two models are Gemini-1.5-Pro-002 and Gemini-1.5-Flash-8B-Exp-0924. They are designed for a variety of tasks, including synthesizing information from large PDFs, answering questions about extensive code repositories, and creating content from hour-long videos.
2 つのモデルは、Gemini-1.5-Pro-002 と Gemini-1.5-Flash-8B-Exp-0924 です。これらは、大規模な PDF からの情報の合成、広範なコード リポジトリに関する質問への回答、1 時間のビデオからのコンテンツの作成など、さまざまなタスク向けに設計されています。
Some of the key improvements in these models include the ability to generate more concise responses, with default output lengths 5-20% shorter than previous models, making them easier to use and more cost-efficient.
これらのモデルの主な改善点には、より簡潔な応答を生成する機能が含まれており、デフォルトの出力長が以前のモデルより 5 ~ 20% 短くなり、使いやすくなり、コスト効率が向上しました。
The models are also available for free via Google AI Studio and the Gemini API, and for larger organizations and Google Cloud customers, they are also available on Vertex AI. Developers can access these models to build a variety of applications, leveraging the 2 million token long context window and multimodal capabilities of Gemini 1.5 Pro.
これらのモデルは、Google AI Studio と Gemini API からも無料で利用できます。また、大規模な組織や Google Cloud の顧客の場合は、Vertex AI からも利用できます。開発者はこれらのモデルにアクセスして、200 万トークンの長さのコンテキスト ウィンドウと Gemini 1.5 Pro のマルチモーダル機能を活用して、さまざまなアプリケーションを構築できます。
Google highlights its focus on building safe and reliable models, with improvements to the model's ability to follow user instructions while balancing safety. The company will continue to offer a suite of safety filters that developers may apply to Google’s models, allowing them to determine the configuration best suited for their use case.
Google は、安全性のバランスをとりながらユーザーの指示に従うモデルの機能を改善することで、安全で信頼性の高いモデルの構築に重点を置いていると強調しています。同社は、開発者が Google のモデルに適用できる一連の安全フィルターを引き続き提供し、開発者がユースケースに最適な構成を決定できるようにする予定です。