Google, Gemini-1.5-Pro-002 및 Gemini-1.5-Flash-8B-Exp-0924 모델 발표

Google은 생산 준비가 완료된 두 가지 업데이트된 Gemini 모델인 Gemini-1.5-Pro-002 및 Gemini-1.5-Flash-8B-Exp-0924의 출시를 발표했습니다. 이러한 모델은 광범위한 텍스트, 코드 및 다중 모드 작업 전반에 걸쳐 일반적인 성능을 발휘하도록 설계되었습니다.

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.

Google은 Google AI Studio 및 Gemini API를 통해 무료로 사용할 수 있는 두 가지 새로운 프로덕션 준비 Gemini 모델을 발표했으며 대규모 조직과 Google Cloud 고객의 경우 Vertex AI에서도 사용할 수 있습니다. 이러한 모델은 광범위한 텍스트, 코드 및 다중 모드 작업 전반에 걸쳐 일반적인 성능을 발휘하도록 설계되었습니다.

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.

두 가지 모델은 Gemini-1.5-Pro-002와 Gemini-1.5-Flash-8B-Exp-0924입니다. 대규모 PDF의 정보 합성, 광범위한 코드 저장소에 대한 질문에 대한 답변, 한 시간 길이의 비디오에서 콘텐츠 생성 등 다양한 작업을 위해 설계되었습니다.

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.

이러한 모델의 주요 개선 사항 중 일부에는 이전 모델보다 기본 출력 길이가 5~20% 짧아져 사용하기 쉽고 비용 효율적으로 보다 간결한 응답을 생성하는 기능이 포함됩니다.

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.

이 모델은 Google AI Studio 및 Gemini API를 통해서도 무료로 사용할 수 있으며, 대규모 조직과 Google Cloud 고객의 경우 Vertex AI에서도 사용할 수 있습니다. 개발자는 이러한 모델에 액세스하여 Gemini 1.5 Pro의 200만 토큰 긴 컨텍스트 창과 다중 모드 기능을 활용하여 다양한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

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.

Google은 안전성의 균형을 유지하면서 사용자 지침을 따르는 모델의 기능을 개선하여 안전하고 신뢰할 수 있는 모델을 구축하는 데 중점을 두고 있습니다. 회사는 개발자가 Google 모델에 적용할 수 있는 안전 필터 제품군을 계속 제공하여 사용 사례에 가장 적합한 구성을 결정할 수 있도록 할 것입니다.