Студия искусственного интеллекта Gemini от Google предлагает три основные модели:

1. Gemini 1.0 Pro: Это базовая модель с длиной контекста 30 000 токенов. Ее можно использовать для различных задач.

2. Gemini 1.5 Pro: Эта модель имеет гораздо более длинный контекст в 1 миллион токенов, что позволяет использовать ее для более сложных мультимодальных вариантов использования.

3. Gemini 1.5 Flash: Эта модель также имеет контекст в 1 миллион токенов, но она разработана для более быстрой производительности, а не для полного набора возможностей модели 1.5 Pro.

При создании нового запроса в студии искусственного интеллекта Gemini вы можете выбрать использование либо запроса чата, либо структурированного запроса. Запрос чата позволяет вам задавать системные инструкции для ответа модели, в то время как структурированный запрос позволяет вам предоставлять примеры входных данных и желаемых выходных данных, чтобы направлять поведение модели.

Структурированный запрос может быть особенно полезен для задач, таких как извлечение названий брендов из текста или генерация привлекательных заголовков. Вы можете тестировать и совершенствовать запрос, предоставляя образцы входных данных и проверяя ответы модели.

Кроме того, Gemini 1.5 Pro превосходит в понимании длинного контента, такого как видео и аудиофайлы. Вы можете загружать эти активы и задавать модели конкретные вопросы об их содержании, включая определение ключевых событий и меток времени.

Наконец, студия искусственного интеллекта Gemini позволяет вам настраивать модель, импортируя собственные тренировочные данные, что позволяет еще больше адаптировать ее поведение для ваших конкретных вариантов использования.

С Gemini 1.5 Pro вы можете сохранять запросы, чтобы быстро тестировать различные системные инструкции и ответы. Вот как это сделать:

1. Создайте новый запрос чата и дайте ему название (например, "Демо Gemini").
2. В системных инструкциях укажите, как вы хотите, чтобы модель отвечала, например, "отвечайте в пиратской тематике в очень бодром стиле".
3. Нажмите кнопку сохранения в правом верхнем углу, чтобы сохранить запрос.

Теперь, когда вы просмотрите все свои запросы, вы можете выбрать сохраненный, и системные инструкции будут предварительно заполнены. Это позволяет быстро тестировать различные способы взаимодействия с моделью, особенно при работе с мультимодальными возможностями, такими как видео, аудио и текст/изображение.

Сохранение запросов может сэкономить вам время и помочь найти правильные системные инструкции, чтобы получить желаемые ответы модели для ваших вариантов использования.

Одной из ключевых функций студии искусственного интеллекта Gemini является возможность использования структурированных запросов. Это позволяет вам предоставлять модели примеры желаемых входных и выходных данных, что может помочь сформировать ответы модели для конкретных вариантов использования.

Вот как вы можете использовать структурированные запросы:

1. Создайте новый структурированный запрос: Нажмите на "Создать новый запрос" и выберите "Структурированный запрос". Это даст вам шаблон для ввода ваших примеров.

2. Предоставьте примеры входных и выходных данных: В разделе входных данных введите образцовый текст или информацию, которую вы хотите, чтобы модель обработала. В разделе выходных данных предоставьте желаемый ответ или выходные данные, которые вы хотите, чтобы модель сгенерировала.

3. Настройте инструкции запроса: Используйте "Необязательные инструкции по стилю", чтобы предоставить модели дополнительный контекст, такой как персона, которую она должна принять (например, "Вы старший редактор заголовков для YouTube-канала под названием AI Grid").

4. Тестируйте и совершенствуйте запрос: После сохранения запроса вы можете протестировать его, предоставив новые входные данные и увидев ответ модели. Уточняйте примеры и инструкции по мере необходимости, чтобы получить желаемый результат.

Основные преимущества использования структурированных запросов включают:

• Последовательное форматирование: Модель будет учиться генерировать ответы в определенном стиле или формате на основе ваших примеров.
• Целевые выходные данные: Вы можете обучить модель генерировать выходные данные, адаптированные к вашему конкретному варианту использования, например, генерировать привлекательные заголовки или определять названия брендов в тексте.
• Масштабируемая автоматизация: После настройки запроса вы можете использовать его многократно для генерации последовательных выходных данных в масштабе.

Помните, чем более всеобъемлющим и разнообразным будет ваш набор примеров, тем лучше будет работать модель. Экспериментируйте с различными подходами и продолжайте совершенствовать свои запросы, чтобы максимально использовать возможности студии искусственного интеллекта Gemini.

Одной из ключевых особенностей Gemini 1.5 Pro является его обширная длина контекста в 1 миллион токенов. Это позволяет модели работать с длинным контентом и сложными запросами, которые требуют извлечения выводов из большого объема информации. Вот несколько способов использования этой возможности:

1. Подробное резюмирование видео и аудио: Благодаря контексту в 1 миллион токенов Gemini 1.5 Pro может предоставлять всеобъемлющие резюме длинных видео и аудиозаписей. Вместо простого обзора вы можете попросить модель подробно рассказать о ключевых моментах, событиях и выводах, содержащихся в них.

2. Контекстный вопрос-ответ: При работе с длинными документами или многочастными запросами Gemini 1.5 Pro может поддерживать полный контекст, чтобы предоставлять более точные и актуальные ответы. Это особенно полезно для исследований, анализа и принятия сложных решений.

3. Мультимодальная интеграция: Расширенная длина контекста позволяет Gemini 1.5 Pro бесшовно интегрировать информацию из различных модальностей, таких как текст, изображения и аудио. Это открывает возможности для мощных приложений, использующих кросс-модальное понимание и рассуждения.

4. Персонализированная генерация контента: Путем тонкой настройки Gemini 1.5 Pro на ваших собственных данных и вариантах использования вы можете создать высоко персонализированную модель, которая генерирует контент, адаптированный к вашим конкретным потребностям и предпочтениям.

5. Эффективная автоматизация рабочих процессов: Возможность обрабатывать длинные входные данные и поддерживать контекст может упростить различные бизнес-процессы, такие как генерация отчетов, поддержка клиентов и управление знаниями.

Чтобы максимально использовать длину контекста Gemini 1.5 Pro, важно тщательно структурировать ваши запросы, чтобы воспользоваться возможностями модели. Экспериментируйте с различными подходами, отслеживайте производительность модели и постоянно совершенствуйте свои рабочие процессы, чтобы раскрыть весь потенциал этого мощного инструмента искусственного интеллекта.

Gemini 1.5 Pro, мощная модель искусственного интеллекта от Google, предлагает расширенные возможности для анализа видео и аудио. Вот как вы можете использовать эти функции:

1. Анализ видеоконтента: Благодаря длинному окну контекста в 1 миллион токенов Gemini 1.5 Pro вы можете задавать подробные вопросы о содержании видео. Например, вы можете спросить: "Что происходит на 59-й секунде видео?" - и Gemini предоставит конкретный ответ, определяя соответствующие события.

2. Резюмирование аудио: Gemini также может анализировать аудиофайлы и предоставлять резюме их содержания. Просто загрузите аудиофайл, такой как подкаст или запись встречи, и спросите Gemini: "О чем этот аудиофайл?" Модель сгенерирует всеобъемлющее резюме ключевых моментов аудио.

3. Сравнение Gemini 1.5 Pro и Gemini 1.5 Flash: Хотя Gemini 1.5 Pro предлагает более подробный и всеобъемлющий анализ, Gemini 1.5 Flash - это более быстрая модель, которая может быть полезна для быстрых задач, таких как идентификация изображений или классификация аудио. Выбирайте модель, которая лучше всего соответствует вашим конкретным потребностям.

4. Настройка модели: Gemini позволяет вам тонко настраивать модель, используя ваши собственные данные, что позволяет ей лучше справляться с вашими конкретными задачами. Это может быть особенно полезно для специализированных приложений или отраслевых вариантов использования.

Используя расширенные возможности Gemini, вы можете эффективно извлекать инсайты из видео и аудио, экономя время и повышая точность ваших анализов.

Чтобы настроить модели Gemini для пользовательских вариантов использования, выполните следующие шаги:

1. Нажмите кнопку "Новая настроенная модель", чтобы начать процесс настройки.
2. Выберите существующий запрос или создайте новый, импортировав данные из Google Sheets или CSV-файла.
   • Убедитесь, что данные структурированы с колонками входных и ответных данных.
   • Стремитесь к 100-500 тренировочным примерам для получения наилучших результатов.
3. Просмотрите импортированные данные и при необходимости внесите изменения в поля "Новая входная колонка" и "Новая выходная колонка".
4. Установите "Название настроенной модели" и нажмите "Настроить", чтобы начать процесс настройки.
5. Отслеживайте ход обучения и дождитесь завершения настройки.
6. После завершения настройки вы можете получить доступ к настроенной модели, нажав "Просмотреть все" и выбрав настроенную модель.
7. Используйте настроенную модель в новых запросах чата, чтобы воспользоваться пользовательской настройкой.

Помните, что настройка моделей Gemini может помочь вам адаптировать ответы к вашим конкретным вариантам использования и требованиям. Экспериментируйте с различными тренировочными данными и настройками, чтобы найти оптимальную конфигурацию для ваших нужд.

В этом всеобъемлющем руководстве мы исследовали различные возможности и варианты использования студии искусственного интеллекта Google, в частности моделей Gemini 1.5 Pro и Gemini 1.5 Flash. Мы рассмотрели следующие ключевые моменты:

1. Понимание различий между моделями Gemini и их соответствующих длин контекста, возможностей и вариантов использования.
2. Использование функций запроса чата и структурированного запроса для настройки ответов модели и экономии времени для будущего использования.
3. Использование мультимодальных возможностей моделей Gemini, включая анализ видео и аудио, и как эффективно их использовать.
4. Настройка модели Gemini с помощью пользовательских данных для улучшения ее производительности в конкретных задачах.

Руководство предоставило подробное и практическое руководство по эффективному использованию студии искусственного интеллекта Google и ее мощных мо