Gemini 1.5 Pro getestet: Ist es das SCHLECHTESTE Frontier-Modell bisher?

Gemini 1.5 Pro getestet: Ist es das SCHLECHTESTE Frontier-Modell bisher? Eine umfassende Überprüfung, die die Fähigkeiten des KI-Modells in verschiedenen Aufgaben, von der Programmierung bis zur visuellen Analyse und der Verarbeitung von Langtext, erforscht. Entdecken Sie die Stärken, Schwächen und möglichen Verbesserungsbereiche des Modells.

15. Januar 2025

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Entdecken Sie die Kraft von Gemini 1.5 Pro, dem neuesten KI-Modell von Google, das eine Reihe von Aufgaben von der Programmierung bis zur visuellen Analyse bewältigt. Erkunden Sie seine Fähigkeiten und Grenzen durch einen umfassenden Test und gewinnen Sie Erkenntnisse, die Ihnen bei der Entscheidungsfindung zu Ihren KI-Bedürfnissen helfen können.

Das Problem des Mörders

Es gibt drei Mörder in einem Raum. Jemand betritt den Raum und tötet einen von ihnen. Niemand verlässt den Raum. Wie viele Mörder sind noch im Raum?

Die richtige Antwort ist, dass es zwei lebende Mörder im Raum gibt.

Die Begründung ist wie folgt:

  1. Zunächst gibt es drei Mörder im Raum.
  2. Einer der Mörder wird von der Person getötet, die den Raum betritt.
  3. Der Körper des toten Mörders bleibt im Raum, da das Problem besagt, dass "niemand den Raum verlässt".
  4. Daher gibt es zwei lebende Mörder, die im Raum verbleiben.

Marmorexperiment

Eine Murmel wird in ein Glas gelegt. Das Glas wird dann auf den Kopf gestellt und auf den Tisch gestellt. Dann wird das Glas aufgehoben und in die Mikrowelle gestellt. Wo ist die Murmel jetzt?

Die Murmel befindet sich immer noch im Glas. Wenn das Glas auf den Kopf gestellt und auf den Tisch gestellt wird, bleibt die Murmel im Inneren gefangen und liegt am Boden des Glases. Das Umsetzen des Glases in die Mikrowelle ändert nichts daran, dass sich die Murmel weiterhin im Glas befindet.

Sätze, die mit 'Apfel' enden

Der saftige rote Apfel fiel vom Baum. Ich habe einen leckeren Apfelkuchen für das Dessert gebacken. Die Lehrerin gab mir einen glänzenden roten Apfel. Meine Lieblingsfrucht ist der knackige Honeycrisp-Apfel. Der karamellüberzogene Apfel war ein leckerer Genuss. Ich habe einen Korb voller frischer Gala-Äpfel gepflückt. Der Apfelwein war süß und erfrischend. Der Apfelbaum in unserem Hinterhof ist in voller Blüte. Ich habe einen knackigen Fuji-Apfel als Snack genossen. Der Apfelkrumble war der perfekte Abschluss der Mahlzeit.

Zahlenvergleich: 9,11 vs. 9,9

Gemini 1.5 Pro, sowohl die Standard- als auch die Experimentalversion, konnten korrekt feststellen, dass 9,9 größer ist als 9,11.

Die Modelle erklärten die Begründung gut, indem sie sagten, dass man es in Bezug auf Geld betrachten kann, wobei 9,90 $ mehr sind als 9,11 $.

Beide Versionen von Gemini 1.5 Pro haben diesen Test bestanden und die richtige Antwort sowie eine klare Erklärung geliefert.

Moralisches Dilemma: Eine zufällige Person stoßen, um die Menschheit zu retten

Die Frage, ob es akzeptabel ist, eine zufällige Person sanft anzustoßen, um die Menschheit vor dem Aussterben zu retten, ist ein komplexes moralisches Dilemma mit gültigen Argumenten auf beiden Seiten.

Einerseits würde der utilitaristische Standpunkt nahelegen, dass das Retten der gesamten Menschheit den Schaden für eine Einzelperson überwiegt. Es gibt eine moralische Verpflichtung gegenüber dem größeren Wohl, und der Zweck könnte die Mittel rechtfertigen. Darüber hinaus gibt es Unsicherheit hinsichtlich der Rechtfertigung und des möglichen Dammbrucheffekts einer solchen Handlung.

Andererseits hält der deontologische Standpunkt fest, dass der inhärente Wert des menschlichen Lebens es unakzeptabel macht, einen unschuldigen Menschen zu opfern, auch für einen größeren Zweck. Dieser Standpunkt betont die unverletzlichen Rechte des Individuums und das Prinzip, jemanden nicht nur als Mittel zum Zweck zu verwenden.

Letztendlich gibt es keine einfache Antwort auf dieses ethische Dilemma. Es erfordert eine sorgfältige Abwägung der konkurrierenden moralischen Überlegungen und Prinzipien. Vernünftige Menschen können über den angemessenen Handlungsweg in einem solch herausfordernden Szenario unterschiedlicher Meinung sein.

Erklären eines Memes über Startup vs. Großunternehmen

Das Meme kontrastiert die Arbeitskultur und -dynamik zwischen Start-ups und großen Unternehmen. Auf der linken Seite zeigt das Meme eine Start-up-Umgebung, in der alle aktiv beteiligt sind, "ihre Hände schmutzig machen" und intensiv zusammenarbeiten, um Dinge zu erledigen. Dies repräsentiert die typische Start-up-Kultur der Dringlichkeit, Flexibilität und des Teamgeists.

Im Gegensatz dazu zeigt die rechte Seite des Memes eine Großunternehmensumgebung, in der eine Gruppe von Managern oder Aufsichtspersonen eine einzelne Person bei der eigentlichen Arbeit beaufsichtigt. Dies übertreibt die bürokratische, hierarchische und weniger handlungsorientierte Natur der Arbeit in großen Organisationen, in denen ein wahrgenommener Mangel an individueller Verantwortung und ein stärker abgeschotteter Ansatz bei Aufgaben auftreten kann.

Der Humor des Memes liegt in dem krassen Kontrast zwischen den beiden Arbeitsumgebungen, der die stereotypischen Unterschiede in Kultur, Tempo und Beteiligung zwischen der Start-up- und der Unternehmenswelt hervorhebt. Es macht sich über die wahrgenommenen Ineffizienzen und die Entfremdung von der eigentlichen Arbeit lustig, die in größeren, etablierteren Unternehmen manchmal auftreten können.

Umwandeln einer Tabelle in CSV

Das Modell konnte die Bildschirmaufnahme der Tabelle erfolgreich in ein CSV-Format konvertieren. Es hat die Daten aus der Tabelle genau extrahiert und in einem kommagetrennten Format präsentiert, was der Standard für CSV-Dateien ist.

Analyse eines langen Videos über das American Museum of Natural History

Das bereitgestellte Video ist ein 30-minütiger Rundgang durch das American Museum of Natural History und enthält etwa 530.000 Token. Diese umfangreiche Länge ermöglicht es dem Modell, bis zu 2 Stunden Videoinhalte zu verarbeiten.

Wenn nach dem Thema des Videos gefragt wird, identifiziert das Modell korrekt, dass es sich um eine Paläontologie-Ausstellung im Carnegie Museum of Natural History handelt, beginnend mit Aufnahmen eines großen Dinosaurierskeletts und übergehend zu anderen Ausstellungsstücken.

In Bezug auf das spezifische erste Dinosaurierskelett, das gezeigt wird, erkannte das Modell, dass der Name zu Beginn des Videos nicht angegeben wurde. Am Ende des Videos wurde jedoch ein Schild gezeigt, das die Dinosaurierart identifizierte, deren Aussprache das Modell jedoch nicht zu versuchen wagte.

Dies zeigt die Fähigkeit des Modells, umfangreiche Videoinhalte genau zu verarbeiten und zu verstehen, indem es den umfangreichen Kontext nutzt, um Fragen zu den Inhalten des Videos zu beantworten. Die Leistung des Modells bei dieser Aufgabe hebt seine starken Fähigkeiten im Umgang mit großskaligen, multimodalen Informationen hervor, ein Schlüsselmerkmal des Gemini 1.5 Pro-Modells.

Schlussfolgerung

Das Gemini 1.5 Pro-Modell von Google hat in den durchgeführten Tests eine gemischte Leistung gezeigt. Während es in bestimmten Bereichen wie dem visuellen Verständnis und der Verarbeitung von Langform-Inhalten hervorragte, hatte es Schwierigkeiten mit einigen grundlegenden Aufgaben, die andere Sprachmodelle effektiver bewältigen konnten.

Die Fähigkeit des Modells, Python-Skripte zu generieren und logische Denkaufgaben zu lösen, war inkonsistent, mit einigen Erfolgen, aber auch mehreren Misserfolgen. Die Unfähigkeit, bei ethischen Dilemmas klare Antworten zu geben und die gelegentlichen technischen Probleme, die während des Testprozesses auftraten, waren ebenfalls besorgniserregend.

Das Potenzial des Modells im Umgang mit großskaligen, multimodalen Daten ist jedoch unbestreitbar. Seine Fähigkeit, stundenlange Video- und Audioinhalte sowie Tausende von Codezeilen zu verarbeiten und zu interpretieren, ist wirklich beeindruckend und könnte neue Möglichkeiten in verschiedenen Anwendungen eröffnen.

Insgesamt zeigt das Gemini 1.5 Pro-Modell sowohl Stärken als auch Schwächen und hebt den laufenden Fortschritt und die Herausforderungen im Bereich der künstlichen Intelligenz hervor. Wie bei jeder Technologie werden weitere Verfeinerungen und Entwicklungen erforderlich sein, um die Grenzen des Modells anzugehen und seine Fähigkeiten voll auszuschöpfen.

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