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Gemini proとPaLM2の比較

2023/12/17に公開

palm

generativeai

Gemini

tech

Gemini proが、12/13から、Vertex AIでつかえるようになりました。
python moduleは下記にアップグレードして試してます。

google-cloud-aiplatform       1.38.1

コード

eBPFについて200文字位内で機能について説明してくださいとプロンプトに指定しました。

Gemini Pro用サンプルコード

test.py

import vertexai
from vertexai.preview.generative_models import GenerativeModel, Part
import json

def multiturn_generate_content():

    prompt = """
      Please explain feature within about 200 characters about eBPF.
      language is Japanese.
   """

    model =GenerativeModel("gemini-pro")
    model_responses = model.generate_content(
       prompt,
       generation_config={
        "temperature": 0.1,
        "max_output_tokens": 800,
        "top_p": 1.0,
        "top_k": 40,
       },
       stream=True
    )
    for response in model_responses:
      print(response.text);

multiturn_generate_content()

PaLM2 (text-unicorn)用サンプルコード

tet2.py

import vertexai
from vertexai.language_models import TextGenerationModel

def call_paLM2():

   prompt = """
      Please explain feature within about 200 characters about eBPF.
      language is Japanese.
   """

   vertexai.init(location="us-central1")
   parameters = {
      "candidate_count": 1,
      "max_output_tokens": 300,
      "temperature": 0.1,
      "top_k": 40
   }
   model = TextGenerationModel.from_pretrained("text-unicorn@001")
   response = model.predict(
        prompt,
        **parameters
    )
   print(f"Response from Model: {response.text}")

call_paLM2()

回答結果

Gemini Proのほうが簡潔に答えてくれました。

Gemini Pro

PaLM2

eBPFは、Linuxカーネルに安全にプログラムをロードして実行するための技術です。eBPFプログラムは、カーネルのさまざまなイベントにフックして、ネットワークトラフィックの監視、システムコールの追跡、セキュリティポリシーの適用などを行うことができます。eBPFは、C言語のサブセットで記述され、LLVMコンパイラを使用してコンパイルされます。eBPFプログラムは、カーネルの仮想マシンで実行され、カーネルの状態を変更したり、カーネルのメモリにアクセスしたりすることはできません。eBPFは、Linuxカーネルの機能を拡張するための強力なツールであり、さまざまな用途に使用することができます。

Gemini Proは現時点でプレビューなので回答結果が変わる可能性はあります。

その他

レスポンスもGeminiでかわっているようようです。

PaLM2からGeminiへのマイグレーションガイドも用意されています。