Qu’est-ce que Gemini 1.5 Pro ?
Gemini 1.5 Pro est un grand modèle de langage multimodal et haute performance développé par Google AI. Il est conçu pour l’évolutivité, l’efficacité et le traitement de quantités massives d’informations en une seule requête. Construit sur une architecture de Mélange d’Experts (MoE), il offre des performances comparables au modèle plus grand 1.0 Ultra de Google, mais en utilisant beaucoup moins de calculs. Sa caractéristique distinctive est une immense fenêtre de contexte de 1 million de tokens, lui permettant de traiter et de raisonner sur des bases de code entières, de longs documents ou des heures de contenu vidéo en une seule fois.
Fonctionnalités Clés
- Fenêtre de Contexte Massive : Traite jusqu’à 1 million de tokens (environ 700 000 mots ou 1 heure de vidéo) en une seule requête, permettant une analyse approfondie de données à grande échelle.
- Raisonnement Multimodal : Comprend et traite nativement plusieurs formats de données, y compris le texte, les images, l’audio et la vidéo, permettant une analyse cross-modale complexe.
- Architecture de Mélange d’Experts (MoE) : Atteint des performances et une efficacité élevées en activant sélectivement uniquement les sous-modèles experts nécessaires pour une tâche donnée.
- Fonctionnalités de Sécurité Avancées : Intègre des protocoles de sécurité robustes et des tests pour garantir un déploiement responsable et éthique dans les applications.
- Haute Performance : Offre des performances améliorées avec une avancée majeure dans la compréhension de contexte long, capable de trouver des détails spécifiques dans de vastes quantités de données.
Cas d’Utilisation
- Analyse de Bases de Code Complexes : Analysez, déboguez et comprenez des référentiels logiciels entiers en fournissant tout le code en une seule requête.
- Résumé de Contenu Long : Résumez et posez des questions sur des documents volumineux, tels que des articles de recherche, des rapports financiers ou des livres entiers.
- Analyse de Contenu Vidéo : Analysez et extrayez des informations de longues vidéos, comme des films ou des réunions enregistrées, sans avoir besoin de les diviser en petits morceaux.
- Chatbots d’Entreprise : Créez des agents conversationnels très sophistiqués capables de maintenir le contexte sur de très longues interactions et de référencer de grands ensembles de documents.
- Analyse de Données Avancée : Traitez et trouvez des informations dans des ensembles de données massifs et non structurés qui étaient auparavant trop volumineux pour être gérés efficacement.
Pour Commencer
Voici un exemple simple de style “Hello World” utilisant le SDK Python de Google AI pour interagir avec Gemini 1.5 Pro. Assurez-vous d’abord d’avoir installé le SDK et configuré votre clé API.
```bash pip install -q -U google-generativeai
Ensuite, utilisez le code Python suivant pour envoyer une requête au modèle :
```python import google.generativeai as genai import os
Configurez la clé API
Assurez-vous de définir votre variable d’environnement GOOGLE_API_KEY
genai.configure(api_key=os.environ[“GOOGLE_API_KEY”])
Créez l’instance du modèle
Pour 1.5 Pro, le nom du modèle est ‘gemini-1.5-pro-latest’
model = genai.GenerativeModel(‘gemini-1.5-pro-latest’)
Envoyez une requête et obtenez la réponse
prompt = “Bonjour le monde ! Explique ce qui te rend différent des autres modèles en une phrase.” response = model.generate_content(prompt)
print(response.text)
Ce code initialise le modèle, envoie une simple requête textuelle et affiche la réponse générée, qui mettra probablement en évidence sa fenêtre de contexte massive.
Tarification
Gemini 1.5 Pro fonctionne sur un modèle de tarification au paiement à l’utilisation, disponible via Google AI Studio et Vertex AI. La tarification est basée sur le nombre de tokens en entrée et en sortie. Pour les fenêtres de contexte supérieures à la norme de 128K, une structure de prix spéciale s’applique. Ce modèle est positionné comme une option rentable pour les tâches d’analyse à grande échelle, offrant des capacités puissantes à un prix compétitif.