Google ist expandieren die Palette der großen Gemini-Sprachmodelle, die es Entwicklern heute auf seiner Vertex AI-Plattform zur Verfügung stellt.
Gemini 1.0 Pro (das vor einer Woche noch als Gemini Pro 1.0 bekannt war – weil Google sehr gut im Branding ist) ist jetzt allgemein verfügbar, nachdem es eine Weile in der öffentlichen Vorschau war. Mittlerweile sagt Google, dass Gemini 1.0 Ultra (an das Sie sich vielleicht auch unter der früheren Bezeichnung Gemini Ultra 1.0 erinnern) nun allgemein „über die Zulassungsliste“ verfügbar ist, was nicht ganz der allgemeinen Verfügbarkeit entspricht.
Google hat heute auch Gemini 1.5 Pro (und natürlich nicht Gemini Pro 1.5) angekündigt, ein Update seines bestehenden Gemini Pro-Modells, das nach Angaben des Unternehmens auf dem Niveau von Gemini 1.0 Ultra, seinem aktuellen Flaggschiffmodell, leistungsfähig ist. Was jedoch vielleicht noch wichtiger ist, ist, dass dieses Modell einen Kontext von einer Million Token verarbeiten kann. Das entspricht etwa einer Stunde Video, 30.000 Zeilen Code und über 700.000 Wörtern. Dieses Modell, das auch das verwendet, was Google als „neuen Mixture-of-Experts-Ansatz“ bezeichnet, befindet sich derzeit in der privaten Vorschau.
In Vertex fügt Google jetzt auch Unterstützung für adapterbasiertes Tuning hinzu, wobei in Kürze auch Techniken wie Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback und Destillation unterstützt werden sollen. Darüber hinaus können Entwickler ihre Modelle nun einfacher mit aktuellen Daten anreichern und für komplexere Arbeitsabläufe nun auch Funktionen aufrufen. Dadurch können Entwickler das Gemini-Modell mit externen APIs verbinden.
Was andere Entwicklertools betrifft, weist Google darauf hin, dass es jetzt Zugriff auf die Gemini-API über das Dart SDK bietet, sodass Entwickler diese problemlos in ihren Dart- und Flutter-Apps verwenden können. Außerdem wird es für Entwickler einfacher, die Gemini-API zu verwenden mit Projekt IDXseine experimentelle webbasierte integrierte Entwicklungsplattform, und das Hinzufügen einer Integration zu Firebase, seiner mobilen Entwicklungsplattform, in Form einer Erweiterung.