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LLM发展到这个阶段，模型的上下文窗口已经成为了关键的掣肘。
模型的上下文窗口由许多token组成，它们是处理单词、图像、视频、音频、代码这些信息的基础构建。
模型的上下文窗口越大，它处理给定提示时能够接纳的信息就越多——这就使得它的输出更加连贯、相关和实用。
而这次，谷歌通过一系列机器学习的创新，大幅提升了1.5 Pro的上下文窗口容量，从Gemini 1.0的原始32,000 token，直接提升到了惊人的1,000,000 token。
这就意味着，1.5 Pro能够一次性处理海量信息——比如1小时的视频、11小时的音频、超过30,000行的代码库，或是超过700,000个单词。
甚至，谷歌曾经一度成功测试了高达10,000,000的token。
深入理解海量信息
脱胎换骨的Gemini 1.5 Pro，已经可以轻松地分析给定提示中的海量内容！
它能够洞察文档中的对话、事件和细节，展现出对复杂信息的深刻理解。
我们甩给它一份阿波罗11号任务到月球的402页飞行记录，它对于多复杂的信息，都能表现出深刻的理解。
让它从文件中列举出3个喜剧性的时刻，接下来，就是见证奇迹的时刻——
才过了30秒出头，答案就已经生成了！
接下来，看看它的多模态功能。
把这张图输入进去，问它：这是什么时刻？
它会回答，这是阿姆斯特朗迈上月球的一小步，也是人类的一大步。
这次，谷歌还新增了一个功能，允许开发者上传多个文件（比如PDF），并提出问题。
更大的上下文窗口，就让模型能够处理更多信息，从而让输出结果更加一致、相关且实用。
横跨各种不同媒介
与此同时，Gemini 1.5 Pro还能够在视频中展现出深度的理解和推理能力！
得益于Gemini的多模态能力，上传的视频会被拆分成数千个画面（不包括音频），以便执行复杂的推理和问题解决任务。
比如，输入这部44分钟的无声电影——Buster Keaton主演的经典之作《小神探夏洛克》。
模型不仅能够精准地捕捉到电影的各个情节和发展，还能洞察到极易被忽略的细微之处。
我们可以问它：找到一张纸从主角口袋中被拿出的瞬间，然后告诉我关于这个细节的信息。
令人惊喜的是，模型大约用了60秒左右就准确地找出，这个镜头是在电影的12:01，还描述出了相关细节。
高效处理更长代码
不仅如此，Gemini 1.5 Pro在处理长达超过100,000行的代码时，还具备极强的问题解决能力。
面对如此庞大的代码量，它不仅能够深入分析各个示例，提出实用的修改建议，还能详细解释代码的各个部分是如何协同工作的。
开发者可以直接上传新的代码库，利用这个模型快速熟悉、理解代码结构。
高效架构的秘密：MoEGemini 1.5的设计，基于的是谷歌在Transformer和混合专家（MoE）架构方面的前沿研究。
不同于传统的作为一个庞大的神经网络运行的Transformer，MoE模型由众多小型的「专家」神经网络组成。
这些模型可以根据不同的输入类型，学会仅激活最相关的专家网络路径。
这样的专门化，就使得模型效率大幅提升。
而谷歌通过Sparsely-Gated MoE、GShard-Transformer、Switch-Transformer、M4研究，早已成为深度学习领域中MoE技术的领航者。
Gemini 1.5的架构创新带来的，不仅仅是更迅速地掌握复杂任务、保持高质量输出，在训练和部署上也变得更加高效。
因此，团队才能以惊人的速度，不断迭代和推出更先进的Gemini版本。
性能比肩Ultra，大幅超越1.0 Pro在涵盖文本、代码、图像、音频和视频的综合性测试中，1.5 Pro在87%的基准测试上超越了1.0 Pro。
与1.0 Ultra在相同基准测试的比较中，1.5 Pro的表现也相差无几。
Gemini 1.5 Pro在扩大上下文窗口后，依然保持了高水平的性能。在「大海捞针 (NIAH)」测试中，它能够在长达100万token的文本块中，在99%的情况下，准确找出隐藏有特定信息的文本片段。
此外，Gemini 1.5 Pro展现了卓越的「上下文学习」能力，能够仅凭长提示中提供的信息掌握新技能，无需进一步细化调整。
这一能力在「从一本书学习机器翻译 (MTOB)」基准测试中得到了验证，该测试检验了模型学习从未接触过的信息的能力。
对于一本关于全球不足200人使用的Kalamang语的语法手册，模型能够学会将英语翻译成Kalamang，学习效果与人类学习相似。
谷歌的研究者成功地增强了模型处理长文本的能力，而且这种增强并没有影响到模型的其他功能。
虽然这项改进只用了Gemini 1.0 Ultra模型训练时间的一小部分，但1.5 Pro模型在31项性能测试中的17项上超过了1.0 Ultra模型。
与1.0 Pro模型相比，1.5 Pro在31项测试中的27项上，表现更佳。
细节表现如何？
分析和掌握复杂代码库
这款模型能够迅速吸收大型代码库，并解答复杂的问题，这一点非常引人注目。
例如，three.js是一个包含约10万行代码、示例和文档等的3D Javascript库。
借助这个代码库作为背景，系统能够帮助用户深入理解代码，并能够根据人们提出的高层次要求来修改复杂的示例。
比如：「展示一些代码，用于添加一个滑块控制动画速度。采用和其他演示相同的GUI风格。」
或者精确地指出需要修改的代码部分，以改变另一个示例中生成的地形的高度。
浏览庞大而陌生的代码库
并且，模型能够帮我们理解代码，或定位某个特定功能的实现位置。
在这个例子中，模型能够处理整个包含116个文件的JAX代码库（746k token），并协助用户找到实现自动微分反向传播的确切代码位置。
显然，在深入了解一个陌生的代码库或日常工作中使用的代码库时，长上下文处理能力的价值不言而喻。
许多Gemini团队成员已经发现，Gemini 1.5 Pro的长上下文处理功能，对于Gemini 代码库大有裨益。
长篇复杂文档的推理
同时，模型在分析长篇、复杂的文本文档方面也非常出色，例如雨果的五卷本小说《悲惨世界》（共1382页，含732,000个token）。
下面这个简单的实验，就展示了模型的多模态能力：粗略地画出一个场景，并询问「请看这幅图画中的事件发生在书的哪一页？」
模型就能给出准确的答案——1099页！
Kalamang语翻译
报告中一个特别引人注目的例子是关于Kalamang语的翻译。
卡拉曼语是新几内亚西部、印度尼西亚巴布亚东部不足200人使用的语言，几乎未在互联网上留下足迹。
Gemini Pro 1.5通过上下文学习掌握了Kalamang语的知识，其翻译质量可与使用相同材料学习的人相媲美。
在英语到卡拉曼语的翻译中，Gemini Pro 1.5的ChrF达到了58.3，大幅超过了以往最好的模型得分45.8 ChrF，并略高于MTOB论文报告的57.0 ChrF人类基准。
这一成就无疑带来了令人激动的可能性，提升稀有语言的翻译质量。
Gemini 1.5的诞生，意味着性能的阶段飞跃，标志着谷歌在研究和工程创新上，又迈出了登月般的一步。
接下来能跟Gemini 1.5硬刚的，大概就是GPT-5了。