ما هو Gemini 1.5 Pro؟
Gemini 1.5 Pro هو نموذج لغوي كبير متعدد الوسائط وعالي الأداء تم تطويره بواسطة Google AI. تم تصميمه لتحقيق قابلية التوسع والكفاءة ومعالجة كميات هائلة من المعلومات في طلب واحد. بني على بنية مزيج الخبراء (MoE)، ويقدم أداءً مشابهًا لنموذج Google الأكبر 1.0 Ultra ولكنه يستخدم حوسبة أقل بكثير. ميزته الحاسمة هي نافذة سياق ضخمة تبلغ مليون توكن، مما يمكنه من معالجة والتفكير في قواعد أكواد كاملة، أو مستندات طويلة، أو ساعات من محتوى الفيديو دفعة واحدة.
الميزات الرئيسية
- نافذة سياق ضخمة: يعالج ما يصل إلى مليون توكن (حوالي 700,000 كلمة أو ساعة واحدة من الفيديو) في طلب واحد، مما يتيح تحليلًا عميقًا للبيانات واسعة النطاق.
- استدلال متعدد الوسائط: يفهم ويعالج بشكل أصلي تنسيقات بيانات متعددة، بما في ذلك النصوص والصور والصوت والفيديو، مما يسمح بتحليل معقد عبر الوسائط.
- بنية مزيج الخبراء (MoE): يحقق أداءً وكفاءة عالية عن طريق التنشيط الانتقائي للنماذج الفرعية الخبيرة اللازمة فقط لمهمة معينة.
- ميزات أمان متقدمة: يدمج بروتوكولات أمان قوية واختبارات لضمان النشر المسؤول والأخلاقي في التطبيقات.
- أداء عالٍ: يقدم أداءً محسنًا مع طفرة في فهم السياق الطويل، قادر على العثور على تفاصيل محددة في كميات هائلة من البيانات.
حالات الاستخدام
- تحليل قواعد الأكواد المعقدة: تحليل وتصحيح وفهم مستودعات البرامج بأكملها عن طريق توفير الكود بأكمله في طلب واحد.
- تلخيص المحتوى الطويل: تلخيص وطرح أسئلة حول المستندات الشاملة، مثل الأوراق البحثية أو التقارير المالية أو الكتب بأكملها.
- تحليل محتوى الفيديو: تحليل واستخراج المعلومات من مقاطع الفيديو الطويلة، مثل الأفلام أو الاجتماعات المسجلة، دون الحاجة إلى تقسيمها إلى أجزاء أصغر.
- روبوتات محادثة على مستوى المؤسسات: بناء وكلاء محادثة متطورين للغاية يمكنهم الحفاظ على السياق عبر تفاعلات طويلة جدًا والرجوع إلى مجموعات مستندات كبيرة.
- تحليلات البيانات المتقدمة: معالجة وإيجاد رؤى داخل مجموعات بيانات ضخمة وغير منظمة كانت في السابق كبيرة جدًا بحيث لا يمكن التعامل معها بفعالية.
البدء
إليك مثال بسيط بأسلوب “أهلاً بالعالم” باستخدام حزمة تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Google AI Python للتفاعل مع Gemini 1.5 Pro. أولاً، تأكد من تثبيت SDK وتهيئة مفتاح API الخاص بك.
```bash pip install -q -U google-generativeai
بعد ذلك، استخدم كود Python التالي لإرسال طلب إلى النموذج:
```python import google.generativeai as genai import os
تهيئة مفتاح API
تأكد من تعيين متغير البيئة GOOGLE_API_KEY الخاص بك
genai.configure(api_key=os.environ[“GOOGLE_API_KEY”])
إنشاء نسخة من النموذج
بالنسبة لـ 1.5 Pro، اسم النموذج هو ‘gemini-1.5-pro-latest’
model = genai.GenerativeModel(‘gemini-1.5-pro-latest’)
إرسال طلب والحصول على الاستجابة
prompt = “أهلاً بالعالم! اشرح ما يجعلك مختلفًا عن النماذج الأخرى في جملة واحدة.” response = model.generate_content(prompt)
print(response.text)
يقوم هذا الكود بتهيئة النموذج، وإرسال طلب نصي بسيط، وطباعة الاستجابة التي تم إنشاؤها، والتي من المرجح أن تسلط الضوء على نافذة السياق الضخمة الخاصة به.
التسعير
يعمل Gemini 1.5 Pro على نموذج تسعير الدفع حسب الاستخدام، وهو متاح من خلال Google AI Studio و Vertex AI. يعتمد التسعير على عدد التوكنات المدخلة والمخرجة. بالنسبة لنوافذ السياق الأكبر من 128 ألف توكن القياسية، يتم تطبيق هيكل تسعير خاص. يتمวาง هذا النموذج كخيار فعال من حيث التكلفة لمهام التحليل واسعة النطاق، حيث يقدم قدرات قوية بسعر تنافسي.