Googleは最近、Gemini 1.5 Proを発表しました。このモデルは、1M（100万）トークンのコンテキストウィンドウを持ち、大量の情報を一度に処理する能力を持っています。これにより、1時間のビデオ、11時間のオーディオ、30,000行以上のコード、または700,000語以上のテキストを処理できるようになります。Gemini 1.5 Proは、これらの大量の情報を理解し、推論することが可能で、ビデオを含む様々なモダリティで高度な理解と推論タスクを実行できます。また、より長いブロックのコードに対する問題解決も可能です。
現在のLLM（Large Language Model）アプリケーション開発は、主にLangChainやLlamaIndexといったフレームワークに基づいています。LangChainは、データ認識とエージェントベースのアプリケーションの作成に適したフレームワークで、様々なLLMプロバイダーとの簡単な統合を可能にする高レベルのAPIを提供します。一方、LlamaIndexは、データのインデックス作成と検索に特化しており、大量のデータを横断するスマートな検索機能が必要なアプリケーションに適しています。
Gemini 1.5 Proの登場により、LLMアプリケーション開発の現状がどのように変化するかが注目されています。LlamaIndexの開発者であるJerry Liuは、トークンのコストが下がるにつれて、将来的には長いコンテキストを持つLLMが新たな波を起こすと予測しています。長いコンテキストを持つLLMは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインの一部を単純化する可能性がありますが、新しいRAGアーキテクチャは、長いコンテキストを持つLLMから生じる新しいユースケースに対応するために進化する必要があります。これには、半構造化データや複雑なドキュメント上での質問応答（QA）、複数ドキュメント設定でのエージェント推論などが含まれる可能性があります。
【ニュース解説】
Googleが最近発表したGemini 1.5 Proは、1M（100万）トークンのコンテキストウィンドウを持つことで、大量の情報を一度に処理する能力を有しています。これは、1時間のビデオ、11時間のオーディオ、30,000行を超えるコードベース、または700,000語以上のテキストを含む情報を理解し、推論することが可能であることを意味します。この技術は、ビデオを含む様々なモダリティでの高度な理解と推論タスクを実行できるだけでなく、より長いブロックのコードに対する問題解決も可能にします。
現在のLLMアプリケーション開発は、LangChainやLlamaIndexといったフレームワークに基づいています。LangChainは、データ認識とエージェントベースのアプリケーションの作成に適したフレームワークであり、LlamaIndexは、データのインデックス作成と検索に特化しています。これらのフレームワークは、それぞれ異なるユースケースに対応するための独自の機能を提供します。
Gemini 1.5 Proの登場は、LLMアプリケーション開発の現状に大きな変化をもたらす可能性があります。特に、長いコンテキストを持つLLMの出現は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）パイプラインの一部を単純化し、新しいユースケースに対応するための新しいRAGアーキテクチャの進化を必要とします。これには、半構造化データや複雑なドキュメント上での質問応答（QA）、複数ドキュメント設定でのエージェント推論などが含まれる可能性があります。
この技術のポジティブな側面としては、より複雑で多様なデータセットを扱う能力が挙げられます。これにより、より自然な言語でのインタラクションや、より高度な問題解決が可能になります。一方で、潜在的なリスクとしては、これらの高度なモデルのトレーニングと維持には膨大な計算資源が必要となり、環境への影響やコストの増加が懸念されます。また、これらの技術の進化に伴い、規制や倫理的な問題に対する新たなアプローチが求められる可能性があります。
将来的には、Gemini 1.5 Proのようなモデルが、教育、医療、エンターテイメントなど、さまざまな分野でのアプリケーション開発を加速させることが期待されます。これにより、人間のように複雑な推論を行うAIの実現が一歩前進するかもしれません。しかし、その一方で、これらの技術の社会への統合には、倫理的、規制的な課題を含め、慎重な検討が必要です。
from Future of LLM application development – impact of Gemini 1.5 Pro with a 1M context window, .
