Theo đó, Gemini 2.0 - chatbot thế hệ tiếp theo của Google - vừa được chính thức phát hành hôm nay với nhiều phiên bản và cập nhật.

Cụ thể, phiên bản cập nhật Gemini 2.0 Flash hiện sẵn có tại Gemini API trong Google AI Studio và Vertex AI. Các nhà phát triển giờ đây đã có thể tiến hành xây dựng các ứng dụng hoàn chỉnh với 2.0 Flash.

Được giới thiệu lần đầu tại sự kiện I/O 2024, dòng Flash là mô hình có công suất mạnh mẽ, tối ưu cho các tác vụ khối lượng lớn, tần suất cao ở quy mô lớn và có khả năng lý luận đa phương thức trên một lượng lớn thông tin với cửa sổ ngữ cảnh một triệu token.

Cùng đó, Google cũng ra mắt phiên bản thử nghiệm của Gemini 2.0 Pro - mô hình được cho là "tốt nhất từ trước đến nay về hiệu suất viết code và các câu lệnh phức tạp". Với cửa sổ ngữ cảnh lớn nhất từ trước đến nay, lên đến 2 triệu token, nó có thể phân tích và hiểu một lượng thông tin khổng lồ, và còn có thể sử dụng các công cụ như Google Tìm kiếm và thực thi đoạn mã (code). Gemini 2.0 Pro sẽ có sẵn trong Google AI Studio, Vertex AI, và trong ứng dụng Gemini dành cho người dùng Gemini Advanced.

Gemini 2.0 Flash-Lite, mô hình mới và tiết kiệm chi phí nhất cũng được ra mắt trong bản thử nghiệm trên Google AI Studio và Vertex AI.

Cuối cùng, phiên bản 2.0 Flash Thinking Experimental đã được cung cấp cho người sử dụng ứng dụng Gemini trong menu lựa chọn mô hình trên máy tính và thiết bị di động.

Theo ông Koray Kavukcuoglu - CTO Google Deepmind, đại diện đội ngũ Gemini, tất cả các mô hình này sẽ hỗ trợ đầu vào đa phương thức với đầu ra là văn bản. Các phương thức bổ sung khác sẽ được ra mắt rộng rãi trong vài tháng tới.

"Thông tin chi tiết hơn, bao gồm các thông tin về chi phí, sẽ được đăng tải trong blog Google for Developers. Trong tương lai, chúng tôi sẽ nỗ lực cập nhật và cải thiện khả năng cho các mô hình trong gia đình Gemini 2.0", Koray Kavukcuoglu cho biết.

Google cho biết sẽ tiếp tục đầu tư vào những biện pháp hiệu quả nhằm đảm bảo an toàn và tính bảo mật trong quá trình sử dụng. Ví dụ, mô hình Gemini 2.0 được xây dựng với các kỹ thuật học tăng cường mới, sử dụng chính Gemini để đánh giá phản hồi của nó. Điều này tạo ra những phản hồi chính xác và cụ thể hơn, đồng thời cải thiện khả năng xử lý các yêu cầu nhạy cảm của mô hình.