An In-depth Look at Gemini's Language Abilities

最近发布的Google Gemini模型系列是第一个全面报告结果的模型，这些结果可以与OpenAI GPT系列在各种任务上相媲美。在本文中，我们对Gemini的语言能力进行了深入探索，做出了两个贡献。首先，我们提供了第三方客观比较OpenAI GPT和Google Gemini模型能力的可复制代码和完全透明的结果。其次，我们仔细研究了结果，确定了两个模型类别擅长的领域。我们对10个测试各种语言能力的数据集进行了分析，包括推理、回答基于知识的问题、解决数学问题、翻译语言、生成代码和作为指令跟随代理。通过这个分析，我们发现Gemini Pro在我们基准测试的所有任务上的准确性都接近但略逊于相应的GPT 3.5 Turbo。我们进一步解释了一些这种表现不佳的原因，包括在处理多位数的数学推理时失败、对多项选择答案排序的敏感性、过于激进的内容过滤等。我们还确定了Gemini表现出相对较高的性能的领域，包括生成非英语语言和处理更长更复杂的推理链。可在https://github.com/neulab/gemini-benchmark找到复制的代码和数据。

Google Gemini模型与OpenAI GPT模型能力的客观比较和分析

通过对10个数据集的测试，对比Google Gemini模型和OpenAI GPT模型在各种语言任务上的表现，发现Gemini Pro在大多数任务上的准确性略低于GPT 3.5 Turbo，但在某些领域表现出色。

论文提供了第三方、客观的比较结果和可重现的代码；分析了Gemini模型的优缺点，包括在多位数的数学推理、多项选择题中的敏感性等；发现Gemini模型在非英语生成和处理更长、更复杂的推理链等方面表现出色。

该领域最近的相关研究包括OpenAI GPT模型的更新版本，例如GPT 3.5 Turbo。