구글의 Gemini AI Studio는 세 가지 주요 모델을 제공합니다:

1. Gemini 1.0 Pro: 이것은 기본 모델로, 30,000개의 토큰으로 구성된 표준 컨텍스트 길이를 가지고 있습니다. 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.

2. Gemini 1.5 Pro: 이 모델은 1백만 개의 토큰으로 구성된 훨씬 더 긴 컨텍스트 길이를 가지고 있어, 더 복잡한 멀티모달 사용 사례에 적합합니다.

3. Gemini 1.5 Flash: 이 모델 또한 1백만 개의 토큰 컨텍스트 길이를 가지고 있지만, 1.5 Pro 모델의 전체 기능보다는 더 빠른 성능을 위해 설계되었습니다.

Gemini 1.5 Pro를 사용하면 프롬프트를 저장하여 다양한 시스템 지침과 응답을 빠르게 테스트할 수 있습니다. 다음과 같은 방법으로 진행할 수 있습니다:

1. 새 채팅 프롬프트를 만들고 이름을 지정합니다(예: "Gemini 데모").
2. 시스템 지침에서 모델이 어떻게 응답하기를 원하는지 지정합니다(예: "매우 활기차게 해적 테마로 응답하세요").
3. 오른쪽 상단의 저장 버튼을 클릭하여 프롬프트를 저장합니다.

이제 모든 프롬프트를 보면 저장된 프롬프트를 선택할 수 있으며, 시스템 지침이 미리 채워져 있습니다. 이를 통해 특히 비디오, 오디오, 텍스트/이미지와 같은 멀티모달 기능을 사용할 때 모델과 상호 작용하는 다양한 방법을 빠르게 테스트할 수 있습니다.

Gemini AI Studio의 핵심 기능 중 하나는 구조화된 프롬프트를 사용할 수 있다는 것입니다. 이를 통해 모델에 원하는 입력과 출력의 예를 제공할 수 있으며, 이는 특정 사용 사례에 대한 모델의 응답을 형성하는 데 도움이 됩니다.

구조화된 프롬프트를 활용하는 방법은 다음과 같습니다:

1. 새 구조화된 프롬프트 만들기: "새 프롬프트 만들기"를 클릭하고 "구조화된 프롬프트"를 선택하면 예제를 입력할 수 있는 템플릿이 제공됩니다.

2. 입력 및 출력 예제 제공: 입력 섹션에 모델이 처리해야 할 샘플 텍스트 또는 정보를 입력합니다. 출력 섹션에는 모델이 생성해야 하는 원하는 응답 또는 출력을 제공합니다.

3. 프롬프트 지침 사용자 정의: "선택적 스타일 지침"을 사용하여 모델에 대한 추가 컨텍스트(예: "당신은 AI Grid라는 YouTube 채널의 선임 제목 작성자입니다")를 제공할 수 있습니다.

4. 프롬프트 테스트 및 개선: 프롬프트를 저장한 후 새 입력을 제공하고 모델의 응답을 확인할 수 있습니다. 원하는 출력을 얻기 위해 예제와 지침을 계속 개선합니다.

Gemini 1.5 Pro의 핵심 기능 중 하나는 1백만 개의 토큰으로 구성된 광범위한 컨텍스트 길이입니다. 이를 통해 모델은 많은 양의 정보에서 통찰력을 끌어내야 하는 장문의 콘텐츠와 복잡한 쿼리를 처리할 수 있습니다. 이 기능을 활용하는 방법은 다음과 같습니다:

1. 자세한 비디오 및 오디오 요약: 1백만 개의 토큰 컨텍스트를 통해 Gemini 1.5 Pro는 장시간 비디오와 오디오 녹음에 대한 포괄적인 요약을 제공할 수 있습니다. 단순한 개요가 아닌 핵심 포인트, 이벤트 및 통찰력에 대한 자세한 내용을 얻을 수 있습니다.

2. 상황 인식 질문 답변: 장문 문서 또는 다중 부분 쿼리를 다룰 때 Gemini 1.5 Pro는 전체 컨텍스트를 유지하여 더 정확하고 관련성 높은 답변을 제공할 수 있습니다. 이는 연구, 분석 및 복잡한 의사 결정 작업에 특히 유용합니다.

3. 멀티모달 통합: 확장된 컨텍스트 길이를 통해 Gemini 1.5 Pro는 텍스트, 이미지 및 오디오와 같은 다양한 모달리티의 정보를 원활하게 통합할 수 있습니다. 이를 통해 크로스 모달 이해와 추론을 활용하는 강력한 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.

Gemini 1.5 Pro, 구글의 강력한 AI 모델은 비디오와 오디오 분석을 위한 고급 기능을 제공합니다. 이러한 기능을 활용하는 방법은 다음과 같습니다:

1. 비디오 콘텐츠 분석: Gemini 1.5 Pro의 1백만 개 토큰 컨텍스트 창을 통해 비디오 콘텐츠에 대한 자세한 질문을 할 수 있습니다. 예를 들어 "비디오 59초 지점에서 무슨 일이 일어나나요?"라고 질문하면 Gemini가 관련 이벤트를 식별하여 구체적인 응답을 제공합니다.

2. 오디오 요약: Gemini는 오디오 파일을 분석하고 콘텐츠에 대한 요약을 제공할 수 있습니다. 간단히 팟캐스트나 회의 녹음과 같은 오디오 파일을 업로드하고 "이 오디오는 무엇에 관한 것인가요?"라고 질문하면 모델이 오디오의 핵심 포인트에 대한 종합적인 요약을 생성합니다.

Gemini 모델을 맞춤형 사용 사례에 맞게 튜닝하려면 다음 단계를 따르세요:

1. "새 튜닝 모델" 버튼을 클릭하여 튜닝 프로세스를 시작합니다.
2. 기존 프롬프트를 선택하거나 Google 시트 또는 CSV 파일에서 데이터를 가져와 새 프롬프트를 만듭니다.
   • 데이터가 입력 및 응답 열로 구조화되어 있는지 확인합니다.
   • 최상의 결과를 위해 100-500개의 학습 예제를 목표로 합니다.
3. 가져온 데이터를 검토하고 "새 입력 열" 및 "새 출력 열" 필드를 필요에 따라 조정합니다.
4. "튜닝 모델 이름"을 설정하고 "튜닝"을 클릭하여 튜닝 프로세스를 시작합니다.
5. 학습 진행 상황을 모니터링하고 튜닝이 완료될 때까지 기다립니다.
6. 튜닝이 완료되면 "모두 보기"를 클릭하고 튜닝된 모델을 선택할 수 있습니다.
7. 새 채팅 프롬프트에서 튜닝된 모델을 사용하여 맞춤형 학습을 활용합니다.

이 포괄적인 튜토리얼에서는 Google AI Studio, 특히 Gemini 1.5 Pro와 Gemini 1.5 Flash 모델의 다양한 기능과 사용 사례를 살펴보았습니다. 다음과 같은 핵심 사항을 다루었습니다:

1. Gemini 모델 간의 차이점, 컨텍스트 길이, 기능 및 사용 사례 이해.
2. 채팅 프롬프트와 구조화된 프롬프트 기능을 활용하여 모델의 응답을 사용자 정의하고 향후 사용을 위해 시간을 절약하는 방법.
3. Gemini 모델의 멀티모달 기능(비디오 및 오디오 분석 포함)을 효과적으로 활용하는 방법.
4. 특정 작업에 대한 모델의 성능을 향상시키기 위해 사용자 지정 데이터로 Gemini 모델을 튜닝하는 방법.