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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'gemini-2.0-flash-exp',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
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"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Détails du produit
💡 Gemini 2.0 Flash Expérimental : Aperçu
Découvrir Gemini 2.0 Flash Expérimental, un modèle d'IA multimodal de pointe issu de Google DeepMindSortie le 11 décembre 2024, cette version 2.0 est conçue pour offrir des expériences d'agents avancées. Elle excelle dans le traitement et la génération de contenu multiformat (texte, images, audio et vidéo), ce qui la rend idéale pour les systèmes de conversation en temps réel et les outils interactifs.
Informations de base
- Nom du modèle : Gemini 2.0 Flash Expérimental
- Développeur/Créateur : Google DeepMind
- Date de sortie : 11 décembre 2024
- Version: 2.0
- Type de modèle : Modèle de langage multimodal de grande taille (LLM)
Pour en savoir plus sur la plateforme Gemini, vous pouvez Pour en savoir plus sur Gemini 2 (Source : Lancement de Gemini 2.0 : Google surprend avec un nouvel agent d’IA multimodal).
✨ Principales caractéristiques de Gemini 2.0 Flash
- Capacités multimodales : Prend en charge les deux entrées multimodales (texte, images, vidéo, audio) et sorties (texte, images, parole), permettant des expériences riches et interactives.
- Génération d'images natives : Peut créer ou modifier des images et les intégrer harmonieusement au texte, améliorant ainsi considérablement la narration visuelle.
- Synthèse vocale (TTS) : Offre des fonctionnalités de synthèse vocale contrôlables, permettant aux utilisateurs de orienter le style oratoire pour s'adapter à toutes les humeurs et à tous les contextes.
- Utilisation des outils natifs : S'intègre efficacement avec des outils externes comme Recherche Google et l'exécution de code, permettant l'automatisation de tâches complexes et la résolution de problèmes avancés.
- Faible latence : Optimisé pour une latence minimale, ce qui le rend particulièrement adapté à applications en temps réel et des systèmes hautement interactifs.
🎯 Utilisation prévue et assistance linguistique
Gemini 2.0 Flash est spécialement conçu pour développeurs et chercheurs qui visent à créer des agents d'IA sophistiqués. Ses capacités sont très utiles pour la création d'applications telles que assistants virtuels, chatbots de service client et plateformes éducatives, favorisant des interactions plus engageantes et plus humaines.
Le modèle est intrinsèquement multilingue, offrant une prise en charge robuste de diverses langues en entrée et en sortie. Cette prise en charge étendue des langues le rend exceptionnellement polyvalent pour diverses applications. applications globales.
⚙️ Détails techniques
Architecture
Gemini 2.0 Flash est construit sur une technologie sophistiquée architecture de transformateurCe système a été considérablement amélioré grâce à ses capacités multimodales. Cette architecture avancée permet au modèle de traiter et de générer efficacement du contenu à travers différentes modalités, offrant ainsi des expériences utilisateur optimales.
Données d'entraînement
Le modèle a été entraîné sur un ensemble de données diversifié Ces composants sont soigneusement sélectionnés à partir de divers référentiels publics. Cet entraînement approfondi garantit des performances optimales dans une multitude de scénarios et d'applications.
- Source et taille des données : L'ensemble de données d'entraînement comprend une vaste gamme de types de médias, bien que Google DeepMind n'en divulgue pas les tailles spécifiques.
- Seuil de connaissances : La base de connaissances du modèle est à jour au [date manquante] Août 2024.
- Diversité et préjugés : Les données d'entraînement ont été soigneusement sélectionnées pour minimiser les biais tout en maximisant la diversité des sujets et des styles, améliorant ainsi la capacité du modèle à générer des résultats variés et équitables.
Indicateurs de performance
Gemini 2.0 Flash a constamment démontré indicateurs de performance solides, soulignant son efficacité et sa fiabilité dans diverses tâches complexes.
📚 Utilisation et accès à l'API
Exemples de code et accès à la plateforme
Le Gemini 2.0 Flash Expérimental Le modèle est facilement disponible sur le Plateforme API IA/MLIl est accessible sous le nom désigné. "Gemini 2.0 Flash Expérimental".
Documentation de l'API
Pour des informations complètes et des conseils d'intégration, consultez notre documentation détaillée. Documentation de l'API est fournie, garantissant ainsi une expérience de développement sans accroc.
🤝 Lignes directrices éthiques et licences
Développement éthique de l'IA
Google L'organisation accorde une grande importance aux considérations éthiques tout au long du cycle de vie du développement de l'IA. Elle promeut activement transparence concernant les capacités et les limites du modèle, en encourageant une utilisation responsable afin de prévenir tout usage abusif ou toute application nuisible du contenu généré.
Informations sur les licences
Modèles Gémeaux sont proposés dans le cadre d'un licence commercialeCette licence accorde des droits d'utilisation à la fois pour la recherche et à des fins commerciales, tout en garantissant le respect des normes éthiques et des droits des créateurs.
Prêt à innover grâce à l'IA avancée ? Obtenez API expérimentale Gemini 2.0 Flash ici.
❓ Foire aux questions (FAQ)
A: Il s'agit d'un modèle d'IA multimodal de pointe développé par Google DeepMind, lancé le 11 décembre 2024, conçu pour traiter et générer du contenu dans différents formats (texte, images, audio, vidéo) pour des expériences d'agents en temps réel.
A: Ses principales capacités incluent l'entrée/sortie multimodale, la génération d'images natives, la synthèse vocale (TTS) contrôlable, l'utilisation d'outils natifs (par exemple, l'intégration de la recherche Google) et l'optimisation pour une faible latence.
A : Il est principalement destiné aux développeurs et aux chercheurs qui souhaitent créer des agents d'IA avancés, notamment pour des applications telles que les assistants virtuels, les chatbots de service client et les plateformes éducatives.
A : Les connaissances du modèle sont à jour en date d'août 2024.
R : Oui, les modèles Gemini, y compris Flash Experimental, sont disponibles sous une licence commerciale qui autorise à la fois les droits d'utilisation à des fins de recherche et commerciales.
Terrain de jeu de l'IA
