De Gemini-API van Google biedt een unieke functie genaamd "code-uitvoering" waarmee het model Python-code kan genereren en uitvoeren, en iteratief kan leren van de resultaten totdat het de uiteindelijke output bereikt. Deze krachtige mogelijkheid stelt ontwikkelaars in staat om toepassingen te bouwen die profiteren van op code gebaseerd redeneren, zoals het oplossen van vergelijkingen of het verwerken van tekst.

De belangrijkste voordelen van code-uitvoering ten opzichte van normale functieaanroepen zijn:

1. Eenvoud: Het taalmodel beslist of het code moet schrijven om een bepaalde bewerking uit te voeren, en het kan de code uitvoeren in de API-backend. Dit is veel eenvoudiger te gebruiken in vergelijking met het opzetten van een ontwikkelomgeving en het maken van meerdere API-aanroepen.

2. Flexibiliteit: Met code-uitvoering kan het model itereren op de code en de output verfijnen, terwijl functieaanroepen beperkt zijn tot één API-aanvraag.

3. Isolatie: De code-uitvoering vindt plaats in een volledig geïsoleerde omgeving, wat betekent dat ontwikkelaars zich geen zorgen hoeven te maken over de onderliggende infrastructuur.

De belangrijkste verschillen tussen code-uitvoering en normale functieaanroepen in de context van grote taalmodellen (LLM's) zoals Gemini zijn:

1. Code-uitvoering:

   • Het LLM kan code direct binnen de API-backend genereren en uitvoeren.
   • Het model beslist of het code moet schrijven om een bepaalde bewerking uit te voeren en kan de code uitvoeren.
   • Het is één API-aanvraag, en de code-uitvoering vindt plaats in de backend, waardoor het model kan itereren op de oplossing.
   • Momenteel beperkt tot Python en specifieke bibliotheken zoals NumPy en SciPy.
   • Heeft beperkingen zoals geen bestand-I/O, niet-tekstuele output en een tijdslimiet van 30 seconden voor de uitvoering.

2. Functieaanroep:

   • Maakt interactie mogelijk met echte API's of tools met behulp van externe functies.
   • Vereist het opgeven van een lijst met tools waar het model toegang toe heeft en het instellen van de ontwikkelomgeving.
   • Kan meerdere API-aanroepen nodig hebben om een taak uit te voeren.
   • Biedt meer flexibiliteit qua taal, framework en functionaliteit.
   • Vereist meer setup en beheer van de externe omgeving.

De Gemini-API van Google biedt een krachtige functie genaamd "code-uitvoering" waarmee ontwikkelaars Python-code binnen de API kunnen genereren en uitvoeren. Deze mogelijkheid maakt het bouwen van toepassingen mogelijk die profiteren van op code gebaseerd redeneren, zoals het oplossen van vergelijkingen of het verwerken van tekst.

Laten we enkele voorbeelden verkennen van hoe deze functie kan worden gebruikt:

Eenvoudige wiskunde

De Gemini-API kan code genereren en uitvoeren om eenvoudige wiskundige bewerkingen uit te voeren, zoals het berekenen van de som van de eerste 200 priemgetallen.

# Genereer en voer code uit om de som te berekenen
result = """
import math

primes = []
num = 2
while len(primes) < 200:
    is_prime = True
    for i in range(2, int(math.sqrt(num)) + 1):
        if num % i == 0:
            is_prime = False
            break
    if is_prime:
        primes.append(num)
    num += 1

total_sum = sum(primes)
print(f"De som van de eerste 200 priemgetallen is: {total_sum}")
"""

De output toont de berekende som van de eerste 200 priemgetallen.

Tekenreeksmanipulatie

De Gemini-API kan ook code genereren en uitvoeren om verschillende taken voor tekenreeksmanipulatie uit te voeren, zoals het converteren van een tekenreeks naar hoofdletters, het tellen van het aantal "o"-tekens en het omdraaien van de tekenreeks.

# Genereer en voer code uit voor tekenreeksmanipulatie
result = """
text = "hello world, welcome to Gemini API"

# Converteer naar hoofdletters
upper_text = text.upper()
print(f"Tekst in hoofdletters: {upper_text}")

# Tel het aantal 'o'-tekens
o_count = text.count('o')
print(f"Aantal 'o'-tekens: {o_count}")

# Draai de tekenreeks om
reversed_text = text[::-1]
print(f"Omgekeerde tekst: {reversed_text}")
"""

De output toont de resultaten van de tekenreeksmanipulatietaken.

De Gemini-API biedt ontwikkelaars de mogelijkheid om niet alleen code te genereren, maar deze ook uit te voeren binnen de backend van de API. Deze mogelijkheid gaat verder dan eenvoudige wiskundige bewerkingen of tekenreeksmanipulaties, en maakt het mogelijk om data-visualisaties te genereren en machine learning-modellen te trainen.

Bij het testen van de code-uitvoerfunctie bevatte de voorbeeldvragen een verzoek om een histogram-plot te maken. Hoewel de API in staat was om de benodigde Python-code te genereren om de plot te produceren, kon deze niet rechtstreeks het plot-artefact retourneren. De gegenereerde code kan echter lokaal worden uitgevoerd, waardoor de ontwikkelaar de gewenste visualisatie kan genereren.

Evenzo toonde de API de mogelijkheid om synthetische gegevens te genereren, deze op te splitsen in trainings- en testsets, een lineair regressiemodel te maken en te trainen, en de prestaties van het model op de testset te evalueren. Opnieuw retourneerde de API de Python-code om deze taken uit te voeren, die de ontwikkelaar vervolgens lokaal kan uitvoeren om de uiteindelijke resultaten te verkrijgen.

De Gemini-API biedt een gratis tier voor ontwikkelaars om de code-uitvoerfunctie te verkennen. Er zijn echter enkele beperkingen waar rekening mee moet worden gehouden:

• Aanvraaglimieten: De gratis tier heeft limieten op het aantal aanvragen dat per minuut kan worden gedaan. Dit is om misbruik te voorkomen en een eerlijk gebruik van de API te garanderen.

• Uitvoeringstijd: De code-uitvoerfunctie heeft een maximale looptijd van 30 seconden. Code die langer duurt, zal time-out.

• Ondersteunde bibliotheken: De code-uitvoeringsomgeving heeft toegang tot een beperkte set bibliotheken, voornamelijk NumPy en SciPy. Meer complexe bibliotheken of aangepaste pakketten worden niet ondersteund.

• Geen bestand-I/O of niet-tekstuele output: De code-uitvoerfunctie ondersteunt geen bestand-I/O-bewerkingen of het genereren van niet-tekstuele output zoals mediabestanden. Dit betekent dat u deze niet kunt gebruiken voor taken die deze mogelijkheden vereisen.

• Mogelijke impact op andere functies: Het inschakelen van code-uitvoering kan soms een negatieve invloed hebben op de prestaties of kwaliteit van andere modeluitvoer, zoals het genereren van verhalen of essays. Hier moet rekening mee worden gehouden bij het gebruik van de functie.