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產品資訊
已更新:09/10/2024
什麼是Gemini Models
Gemini 是由 Google DeepMind 開發的大型語言模型家族,作為 LaMDA 和 PaLM 2 的繼任者。於 2023 年 12 月宣布,Gemini 包含針對不同使用案例優化的幾個模型:Ultra 用於高度複雜的任務,Pro 用於一般性能,Flash 用於速度和效率,Nano 用於設備任務。Gemini 模型設計為原生多模態,能夠同時理解和處理多種類型的數據,包括文本、圖像、音頻、視頻和計算機代碼。
Gemini Models 的主要功能
Gemini 模型是 Google DeepMind 最先進且功能最強大的 AI 模型,專為多模態而從頭構建。它們可以無縫處理和理解文本、代碼、圖像、音頻和視頻輸入。Gemini 系列包括 Ultra、Pro、Flash 和 Nano 變體,針對不同的使用案例進行了優化,從複雜任務到設備上的效率。這些模型具有長上下文窗口、先進的推理能力,並整合到各種 Google 產品和服務中。
多模態處理: 能夠無縫理解和推理文本、代碼、圖像、音頻和視頻輸入。
長上下文理解: 1.5 Pro 和 Flash 模型具有高達一百萬個標記的上下文窗口,允許處理大型文檔和長輸入。
多樣化的模型變體: 包括 Ultra、Pro、Flash 和 Nano 版本,針對不同的使用案例和設備能力進行了優化。
先進的推理: 在涉及數學、科學和多步推理的複雜任務中表現出色。
整合到 Google 產品中: 為各種 Google 服務提供動力,包括搜索、Workspace、Pixel 設備和雲服務。
Gemini Models 的用例
AI 驅動的個人助理: Project Astra 探索未來的 AI 助手,能夠處理多模態信息並在對話中自然回應。
代碼生成和分析: 能夠生成、理解和分析多種編程語言的代碼。
內容創建和摘要: 協助創建和摘要各種格式的內容,包括文本、圖像和視頻。
科學研究: 協助分析科學論文、提取信息和更新研究數據。
設備上的 AI 任務: Gemini Nano 使智能手機和其他移動設備能夠高效執行設備上的 AI 功能。
優點
在多種模態中表現出色
針對不同使用案例的多樣化模型變體
在複雜推理任務中表現強勁
整合到廣泛使用的 Google 產品和服務中
缺點
較大模型的全部功能可能需要大量計算資源
處理敏感數據可能引發隱私問題
如果管理不當,可能會延續訓練數據中的偏見
如何使用 Gemini Models
選擇一個 Gemini 模型: 根據您的使用案例選擇合適的 Gemini 模型:Ultra 用於複雜任務,Pro 用於一般性能,Flash 用於速度和效率,或 Nano 用於設備任務。
訪問 Gemini API: 註冊 Google AI Studio 或 Google Cloud Vertex AI 以獲得對 Gemini API 的訪問權限。
設置您的開發環境: 安裝必要的 SDK 和庫,以便在您偏好的編程語言中與 Gemini API 互動。
驗證您的 API 請求: 獲取 API 憑證並在您的代碼中設置它們,以驗證您對 Gemini API 的請求。
構建您的 API 請求: 格式化您的輸入數據(文本、圖像、音頻等)以及您特定使用案例所需的任何附加參數。
向 API 發送請求: 使用您選擇的 SDK 或進行 HTTP 請求,將您的輸入發送到 Gemini API 端點。
處理 API 響應: 解析並處理來自 Gemini API 的響應,這可能包括生成的文本、代碼或其他輸出。
整合到您的應用程序中: 根據需要將 Gemini 模型輸出整合到您的應用程序工作流程或用戶界面中。
測試和優化: 徹底測試整合,根據需要調整提示或參數以優化您使用案例的性能。
監控和維護: 跟踪 API 使用情況、模型更新以及隨時間變化的性能或輸出質量的任何變化。
Gemini Models 常見問題
Gemini 模型是 Google 最先進且功能最強大的 AI 模型,從頭開始構建以實現多模態。它們可以無縫結合並理解文本、代碼、圖像、音頻和視頻。
Gemini Models 網站分析
Gemini Models 流量和排名
1.7M
每月訪問量
#46499
全球排名
#104
類別排名
流量趨勢:Jul 2024-Sep 2024
Gemini Models 用戶洞察
00:00:59
平均訪問時長
1.7
每次訪問的頁面數
60.37%
用戶跳出率
Gemini Models 的主要地區
US: 26.43%
IN: 6.36%
KR: 4.8%
GB: 4.66%
CN: 4.66%
Others: 53.09%