O Google anunciou recentemente uma atualização significativa para seu modelo de linguagem grande (LLM), o Gemini. As novas versões, Gemini 2.0 Flash, Gemini 2.0 Pro e Gemini 2.0 Flash-Lite, trazem melhorias consideráveis em desempenho, capacidade e acessibilidade. O Gemini 2.0 Flash está disponível para todos os usuários de graça, tanto em desktops quanto em dispositivos móveis. 

Gemini 2.0 Flash e Flash-Lite

O Gemini 2.0 Flash foi otimizado para combinar velocidade com a capacidade de solucionar problemas complexos. Desenvolvedores podem usar o 2.0 Flash para construir aplicações de produção através da API Gemini no Google AI Studio e Vertex AI. 

A versão 2.0 Flash-Lite, também disponível em preview público no Google AI Studio e Vertex AI, oferece melhor qualidade que a versão 1.5 Flash, mantendo o mesmo custo e velocidade. Uma demonstração impressionante de sua capacidade é a geração de legendas relevantes para cerca de 40.000 fotos únicas por menos de um dólar no nível pago do Google AI Studio. 

Gemini 2.0 Pro

Para tarefas mais complexas, o Gemini 2.0 Pro está disponível como modelo experimental para desenvolvedores no Google AI Studio e Vertex AI, e para usuários do Gemini Advanced no aplicativo Gemini. O 2.0 Pro se destaca por seu desempenho em codificação e capacidade de lidar com prompts complexos. Com 2 milhões de tokens, ele possui a maior janela de contexto entre os modelos Gemini, o que o diferencia de outros LLMs no mercado e permite a análise e compreensão de grandes quantidades de informação, impactando tarefas como análise de documentos longos e geração de código complexo. Além disso, o 2.0 Pro pode acessar ferramentas como a Pesquisa Google e executar código. 

A tabela abaixo compara as capacidades de diferentes versões do Gemini, incluindo 1.5 Flash, 1.5 Pro, 2.0 Flash-Lite, 2.0 Flash e 2.0 Pro, em vários benchmarks. Ela mostra o desempenho de cada versão em tarefas como conhecimento geral, geração de código, raciocínio, factualidade, compreensão multilíngue, matemática, compreensão de contexto longo, compreensão de imagem, tradução de áudio e análise de vídeo. (fonte: Google)

O Google enfatiza seu compromisso com o uso seguro e responsável do Gemini, investindo em medidas robustas para garantir a segurança, como o “red teaming” automatizado. Esse processo envolve a simulação de ataques cibernéticos para identificar vulnerabilidades no sistema, incluindo a “injeção indireta de prompts”. Imagine tentar enganar um sistema de IA escondendo instruções maliciosas em um texto que parece inofensivo, como um email ou uma notícia. É como contrabandear algo perigoso dentro de um pacote comum. O “red teaming” ajuda a encontrar e neutralizar essas ameaças. 

Conclusões e Impacto do Gemini 2.0 

A atualização do Gemini 2.0 representa um avanço significativo no desenvolvimento de LLMs, com cada modelo oferecendo vantagens únicas para diferentes necessidades. O Gemini 2.0 Flash, com sua velocidade e capacidade aprimorada, é ideal para desenvolvedores que buscam integrar IA em suas aplicações. O Gemini 2.0 Flash-Lite, por sua vez, democratiza o acesso à IA generativa, tornando-a mais acessível e econômica para usuários com recursos limitados. Já o Gemini 2.0 Pro, com sua janela de contexto expandida e capacidade de lidar com tarefas complexas, abre portas para novas possibilidades em áreas como análise de dados, pesquisa e desenvolvimento de software.