L'atelier IA Gemini de Google propose trois modèles principaux :

1. Gemini 1.0 Pro : Il s'agit du modèle de base, avec une longueur de contexte standard de 30 000 jetons. Il peut être utilisé pour une variété de tâches.

2. Gemini 1.5 Pro : Ce modèle a une longueur de contexte beaucoup plus longue de 1 million de jetons, permettant des cas d'utilisation multimodaux plus avancés.

3. Gemini 1.5 Flash : Ce modèle a également une longueur de contexte de 1 million de jetons, mais est conçu pour des performances plus rapides plutôt que pour les capacités complètes du modèle 1.5 Pro.

Lors de la création d'un nouveau prompt dans l'atelier IA Gemini, vous pouvez choisir d'utiliser soit le prompt de discussion, soit le prompt structuré. Le prompt de discussion vous permet de définir des instructions système pour la réponse du modèle, tandis que le prompt structuré vous permet de fournir des exemples d'entrées et de sorties souhaitées pour guider le comportement du modèle.

Le prompt structuré peut être particulièrement utile pour des tâches comme l'extraction de noms de marque à partir de texte ou la génération de titres accrocheurs. Vous pouvez tester et affiner le prompt en fournissant des entrées d'exemple et en vérifiant les réponses du modèle.

De plus, Gemini 1.5 Pro excelle dans la compréhension du contenu long, comme les vidéos et les fichiers audio. Vous pouvez télécharger ces actifs et poser au modèle des questions spécifiques sur leur contenu, y compris l'identification des événements clés et des horodatages.

Enfin, l'atelier IA Gemini vous permet d'affiner le modèle en important vos propres données d'entraînement, personnalisant davantage son comportement pour vos cas d'utilisation spécifiques.

Avec Gemini 1.5 Pro, vous pouvez enregistrer des prompts pour tester rapidement différentes instructions système et réponses. Voici comment :

1. Créez un nouveau prompt de discussion et donnez-lui un nom (par exemple, "Démonstration Gemini").
2. Dans les instructions système, spécifiez comment vous voulez que le modèle réponde, comme "répondre de manière enjouée dans un style de pirate".
3. Cliquez sur le bouton d'enregistrement en haut à droite pour enregistrer le prompt.

Maintenant, lorsque vous affichez tous vos prompts, vous pouvez sélectionner celui que vous avez enregistré et les instructions système seront pré-remplies. Cela vous permet de tester rapidement différentes façons d'interagir avec le modèle, en particulier lorsque vous travaillez avec des capacités multimodales comme la vidéo, l'audio et le texte/image.

L'enregistrement des prompts peut vous faire gagner du temps et vous aider à trouver les bonnes instructions système pour obtenir les réponses du modèle souhaitées pour vos cas d'utilisation.

L'une des principales fonctionnalités de l'atelier IA Gemini est la possibilité d'utiliser des prompts structurés. Cela vous permet de fournir au modèle des exemples d'entrées et de sorties souhaitées, ce qui peut aider à façonner les réponses du modèle pour des cas d'utilisation spécifiques.

Voici comment vous pouvez tirer parti des prompts structurés :

1. Créer un nouveau prompt structuré : Cliquez sur "Créer un nouveau prompt" et sélectionnez "Prompt structuré". Cela vous donnera un modèle pour saisir vos exemples.

2. Fournir des exemples d'entrée et de sortie : Dans la section d'entrée, saisissez le texte ou les informations d'exemple que vous voulez que le modèle traite. Dans la section de sortie, fournissez la réponse ou la sortie souhaitée que vous voulez que le modèle génère.

3. Personnaliser les instructions du prompt : Utilisez les "Instructions de style facultatives" pour fournir un contexte supplémentaire au modèle, comme le personnage qu'il doit adopter (par exemple, "Vous êtes un rédacteur en chef chevronné pour une chaîne YouTube appelée AI Grid").

4. Tester et affiner le prompt : Après avoir enregistré le prompt, vous pouvez le tester en fournissant de nouvelles entrées et en observant la réponse du modèle. Affinez les exemples et les instructions au besoin pour obtenir la sortie souhaitée.

Les principaux avantages de l'utilisation de prompts structurés incluent :

• Formatage cohérent : Le modèle apprendra à générer des réponses dans un style ou un format spécifique en fonction de vos exemples.
• Sorties ciblées : Vous pouvez entraîner le modèle à produire des sorties adaptées à votre cas d'utilisation spécifique, comme la génération de titres accrocheurs ou l'identification de noms de marque dans un texte.
• Automatisation évolutive : Une fois le prompt configuré, vous pouvez l'utiliser à plusieurs reprises pour générer des sorties cohérentes à grande échelle.

N'oubliez pas que plus votre ensemble d'exemples est complet et diversifié, mieux le modèle performera. Expérimentez avec différentes approches et continuez à affiner vos prompts pour tirer le meilleur parti des capacités de l'atelier IA Gemini.

L'une des principales caractéristiques de Gemini 1.5 Pro est sa longueur de contexte étendue de 1 million de jetons. Cela permet au modèle de gérer le contenu long et les requêtes complexes qui nécessitent de tirer des informations d'une grande quantité d'informations. Voici quelques façons de tirer parti de cette capacité :

1. Résumé détaillé des vidéos et des audios : Avec le contexte de 1 million de jetons, Gemini 1.5 Pro peut fournir des résumés complets de vidéos et d'enregistrements audio longs. Au lieu d'obtenir simplement un aperçu général, vous pouvez demander au modèle un compte rendu détaillé des principaux points, événements et informations couverts.

2. Réponse aux questions en contexte : Lorsque vous travaillez avec de longs documents ou des requêtes multi-parties, Gemini 1.5 Pro peut maintenir le contexte complet pour fournir des réponses plus précises et pertinentes. Cela est particulièrement utile pour la recherche, l'analyse et les tâches de prise de décision complexes.

3. Intégration multimodale : La longueur de contexte étendue permet à Gemini 1.5 Pro d'intégrer de manière transparente les informations provenant de diverses modalités, telles que le texte, les images et l'audio. Cela permet des applications puissantes qui tirent parti de la compréhension et du raisonnement multimodaux.

4. Génération de contenu personnalisé : En affinant Gemini 1.5 Pro avec vos propres données et cas d'utilisation, vous pouvez créer un modèle hautement personnalisé qui génère du contenu adapté à vos besoins et préférences spécifiques.

5. Automatisation efficace des workflows : La capacité à gérer les entrées longues et à maintenir le contexte peut rationaliser divers processus d'entreprise, tels que la génération de rapports, le support client et la gestion des connaissances.

Pour tirer le meilleur parti de la longueur de contexte de Gemini 1.5 Pro, il est important de structurer soigneusement vos prompts et vos requêtes afin de tirer parti des capacités du modèle. Expérimentez avec différentes approches, surveillez les performances du modèle et continuez à affiner vos workflows pour exploiter tout le potentiel de cet outil IA puissant.

Gemini 1.5 Pro, le puissant modèle IA de Google, offre des capacités avancées pour analyser les vidéos et les audios. Voici comment vous pouvez tirer parti de ces fonctionnalités :

1. Analyse du contenu vidéo : Avec la fenêtre de contexte longue de 1 million de jetons de Gemini 1.5 Pro, vous pouvez poser des questions détaillées sur le contenu d'une vidéo. Par exemple, vous pouvez demander "Que se passe-t-il à la 59e seconde de la vidéo ?" et Gemini fournira une réponse spécifique, identifiant les événements pertinents.

2. Résumé audio : Gemini peut également analyser les fichiers audio et fournir des résumés du contenu. Il vous suffit de télécharger un fichier audio, comme un podcast ou une réunion enregistrée, et de demander à Gemini "De quoi parle cet audio ?" Le modèle générera un résumé complet des points clés de l'audio.

3. Comparaison de Gemini 1.5 Pro et Gemini 1.5 Flash : Bien que Gemini 1.5 Pro offre une analyse plus détaillée et complète, Gemini 1.5 Flash est un modèle plus rapide qui peut être utile pour des tâches rapides comme l'identification d'images ou la classification audio. Choisissez le modèle qui correspond le mieux à vos besoins spécifiques.

4. Affinage du modèle : Gemini vous permet d'affiner le modèle à l'aide de vos propres données, lui permettant de mieux performer sur vos tâches spécifiques. Cela peut être particulièrement utile pour des applications spécialisées ou des cas d'utilisation propres à un secteur.

En tirant parti des capacités avancées de Gemini, vous pouvez extraire efficacement des informations à partir de vidéos et d'audios, économisant du temps et améliorant la précision de vos analyses.

Pour affiner les modèles Gemini pour des cas d'utilisation personnalisés, suivez ces étapes :

1. Cliquez sur le bouton "Nouveau modèle affiné" pour démarrer le processus d'affinage.
2. Sélectionnez un prompt existant ou créez-en un nouveau en important des données à partir de Google Sheets ou d'un fichier CSV.
   • Assurez-vous que les données sont structurées avec des colonnes d'entrée et de réponse.
   • Visez 100 à 500 exemples d'entraînement pour obtenir de meilleurs résultats.
3. Examinez les données importées et apportez les ajustements nécessaires aux champs "Nouvelle colonne d'entrée" et "Nouvelle colonne de sortie".
4. Définissez le "Nom du modèle affiné" et cliquez sur "Affiner" pour démarrer le processus d'affinage.
5. Surveillez la progression de l'entraînement et attendez la fin de l'affinage.
6. Une fois l'affinage terminé, vous pouvez accéder au modèle affiné en cliquant sur "Afficher tout" et en sélectionnant le modèle affiné.
7. Utilisez le modèle affiné dans vos nouveaux prompts de discussion pour tirer parti de l'entraînement personnalisé.

N'oubliez pas que l'affinage des modèles Gemini peut vous aider à adapter les réponses à vos cas d'utilisation et à vos exigences spécifiques. Expérimentez avec différentes données d'entraînement et paramètres pour trouver la configuration optimale pour vos besoins.

Dans ce tutoriel complet, nous avons exploré les diverses capacités et cas d'utilisation de l'atelier IA de Google, en particulier les modèles Gemini 1.5 Pro et Gemini 1.5 Flash. Nous avons couvert les points clés suivants :

1. Comprendre les différences entre les modèles Gemini et leurs longueurs de contexte, leurs capacités et leurs cas d'utilisation respectifs.
2. Utiliser les fonctionnalités de prompt de discussion et de prompt structuré pour personnaliser les réponses du modèle et gagner du temps pour une utilisation future.
3. Tirer parti des capacités multimodales des modèles Gemini, y compris l'analyse vidéo et audio, et comment les utiliser efficacement.
4. Affiner le modèle Gemini avec des données personnalisées pour améliorer ses performances sur des tâches spécifiques.

Le tutoriel a fourni un guide détaillé et pratique sur la manière d'utiliser efficacement l'atelier IA de Google et ses puissants modèles Gemini. En comprenant les nuances de chaque modèle et les diverses techniques démontrées, vous pouvez maintenant explorer et exploiter avec confiance tout le potentiel de cette plateforme IA de pointe pour vos propres projets et cas d'utilisation.