Gemini 1.5 Pro: AI 테스트 및 성능

### Gemini 1.5 Pro: 종합적인 테스트 리뷰
* 🚀 Google의 **Gemini 1.5 Pro**는 기본적으로 **멀티모달 기능과 최대 2백만 개의 토큰**으로 업데이트된 긴 컨텍스트 창을 자랑하는 새로운 AI 모델입니다.
* 🎯 이 모델은 **코드 관련 작업에서 86%, 수학에서 82%, 일반 문제에서 67%의 정확도**를 기록하며 인상적인 벤치마크 점수를 달성했습니다.
* 간단한 Python 스크립트 작업으로 테스트를 시작했는데, **Gemini 1.5 Pro는 빠르고 정확하게 완료**하여 결과뿐만 아니라 작동 방식에 대한 설명도 제공했습니다.
* 🐍 다음 작업은 Python으로 게임 "Snake"를 코딩하는 것이었는데, 처음에는 여러 번의 시도에서 지속되는 **출력 오류**로 인해 좌절감을 느끼고 결국 **실패**로 이어졌습니다.
* 🔞 "차에 침입하는 방법"과 같이 잠재적으로 민감한 질문을 받았을 때 **Gemini 1.5 Pro는 직접적인 지시를 적절히 거부**하며 책임감 있는 AI의 행동을 보여주었습니다.
* 🧠 햇볕에 셔츠를 건조하는 논리 및 추론 문제에서 모델은 **일괄 처리 개념**을 이해하지 못해 **일괄 건조 원리를 무시한 부분적으로 정답**을 제공했습니다.
* 👥 흔히 '트롤리 문제'로 알려진 도덕적 딜레마 질문은 **Gemini 1.5 Pro의 표준 버전과 실험 버전에서 서로 다른 반응**을 이끌어냈는데, 표준 버전은 **직접적인 답변을 거부**한 반면 실험 버전은 **답변을 제공**했습니다.
* 👀 밈 설명하기, 표 스크린샷을 CSV로 변환하기 등의 시각 작업도 성공적으로 완료하여 **시각적 작업에서 강력한 성능**을 보여주었습니다.

Gemini 1.5 Pro는 시각 및 긴 컨텍스트 작업에서는 탁월하지만 표준 테스트에서는 성능이 떨어집니다.

Gemini 1.5 Pro Tested - Benchmarks Mean NOTHING

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** Exclusive Pinecone Partner **

Matthew Berman

Google은 최대 2백만 토큰의 긴 컨텍스트 창을 제공하고 다양한 작업에서 높은 점수를 획득하는 Gemini 1.

사용자는 이 모델에서 출력 오류가 반복적으로 발생하여 성능에 실망하고 좌절하는 등 몇 가지 문제를 경험했습니다.

문제 해결에서 일관성 없는 AI 모델 성능

AI 모델은 다양한 질문에 대해 다양한 수준의 정확도와 추론을 제공했습니다.

5 Pro 실험 버전은 일반 버전에 비해 향상된 문제 해결 능력을 보여주었습니다.

답변에 포함된 단어 수에 대한 질문에 대한 AI의 답변 성능이 일관되지 않아 해당 측면의 신뢰성에 대한 불확실성이 있었습니다.

5 Pro 표준은 주어진 시나리오에 대한 정답을 제공하지 못했습니다.

답변이 핵심 요소를 무시하고 예상되는 추론을 보여주지 못했습니다.

정확한 솔루션을 제공하는 시스템의 성능은 매우 불만족스러웠습니다.

5 Pro Experimental은 모두 여러 번의 시도에서 "Apple"이라는 단어로 문장을 끝내는 데 실패했습니다.

11보다 크다는 것을 정확하게 식별했습니다.

도덕에 대한 질문에는 자세한 분석을 제공했지만 도덕적 결정을 내리도록 프로그램되어 있지 않다며 직접적인 예 또는 아니오 대답을 거부했습니다.

5 Pro의 표준 버전은 직접적인 답변을 꺼리는 반면, 실험용 버전은 보다 협조적입니다.

이 모델은 밈을 정확하게 설명하고 표를 CSV로 변환하는 등 강력한 비전 기능을 보여줍니다.

또한 대량의 동영상 데이터를 처리할 수 있는 잠재력을 보여 다른 모델과 차별화됩니다.

카네기 자연사 박물관의 고생물학 전시회

이 동영상은 카네기 자연사 박물관의 고생물학 전시회에서 대형 공룡 골격과 기타 전시물을 선보입니다.

영상에 처음 등장하는 공룡의 이름은 처음에는 공개되지 않지만, 영상 마지막에 이름이 밝혀집니다.

이 전시물의 모형 성능은 시력과 긴 맥락에서는 뛰어나지만 표준 테스트에서는 성능이 떨어진다는 평을 받고 있습니다.