Вне

Чат

запрещать

Инструктор Джеммы (2B)

Модель ИИ из API Gemma Instruct (2B) разработана для того, чтобы помочь пользователям создавать персонализированные интерактивные диалоговые возможности с использованием разговорных агентов, что делает создание чат-ботов на основе ИИ простым и эффективным.

Новые участники получат бесплатные токены номиналом 1 доллар.

Text to Speech

Javascript

Python

                                        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: 'google/gemma-2b-it',
    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

client = OpenAI(
    base_url="https://api.ai.cc/v1",
    api_key="",    
)

response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemma-2b-it",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "You are an AI assistant who knows everything.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Tell me, why is the sky blue?"
        },
    ],
)

message = response.choices[0].message.content

print(f"Assistant: {message}")

Docs

Один API, более 300 моделей ИИ.

Сэкономьте 20% на расходах и получите бесплатные токены на 1 доллар.

Получить ключ API Изучите модели

Инструктор Джеммы (2B)

Подробная информация о товаре

🚀 Откройте для себя Gemma Instruct (2B): облегченную модель искусственного интеллекта от Google.

Gemma — это новаторское семейство открытых, легковесных и передовых моделей, разработанных Google на основе тех же передовых исследований и технологий, которые лежат в основе сложных моделей Gemini. Это текстовые модели для обработки больших объемов текста, работающие только с декодером, в основном доступные на английском языке. Они предлагают как открытые веса для прозрачности и гибкости, так и предварительно обученные и настроенные на основе инструкций варианты для удовлетворения различных потребностей приложений. В частности, модель Gemma 2B обеспечивает превосходный баланс производительности и эффективности, что делает ее идеальной для развертывания в средах с ограниченными вычислительными ресурсами.

💡 Раскройте потенциал: ключевые варианты использования Gemma Instruct (2B)

📝 Создание контента: Джемма превосходно умеет создавать контент самых разных форм: от увлекательных постов в блогах и подробных статей до динамичных обновлений в социальных сетях, убедительных маркетинговых текстов и профессиональных черновиков электронных писем. Она даже может помочь в творческих проектах, таких как написание стихов или сценариев, значительно повышая производительность труда писателей и маркетологов.
🗣️ Виртуальные помощники и чат-боты: Gemma позволяет создавать интерактивные чат-боты и интеллектуальных виртуальных помощников. Она обеспечивает мгновенные, точные и контекстно релевантные ответы на запросы пользователей, улучшая обслуживание клиентов и пользовательский опыт на различных платформах.
📚 Краткое изложение текста: Быстро преобразуйте объемные документы, подробные отчеты или обширные статьи в краткие, легко усваиваемые резюме. Эта функция экономит ценное время специалистов и исследователей, делая информацию более доступной и удобной для обработки.
🔬 Академические исследования: Исследователи могут использовать Gemma для эффективного анализа обширных массивов текстовой информации, создания обзоров сложных теорий или поиска ответов на конкретные вопросы в больших академических корпусах. Она также служит ценным инструментом для разработки и тестирования новых методов и алгоритмов обработки естественного языка (NLP).
🎓 Образование и изучение языков: Интегрируйте Gemma в приложения для изучения языков для углубленной проверки грамматики, реалистичных упражнений по письму или в качестве части интеллектуальных обучающих систем. Она может предоставлять подробные объяснения и отвечать на вопросы студентов, персонализируя процесс обучения.
💻 Генерация кода (возможно): Благодаря знакомству с языками программирования во время обучения, Gemma также может оказывать поддержку в генерации, автодополнении и отладке базового кода для различных языков программирования, ускоряя рабочие процессы разработки.

⚖️ Конкурентное преимущество Джеммы: производительность, ответственность и эффективность

Хотя Google не предоставила явных сравнительных данных с конкретными конкурентами в доступной документации, компания подчеркивает несколько ключевых отличий моделей Gemma:

Превосходные характеристики: Google утверждает, что модели Gemma демонстрируют превосходные результаты по сравнению с другими открытыми моделями сопоставимого размера. Это говорит о высокой степени оптимизации архитектуры и методологии обучения.
Разработано для ответственного использования ИИ: В процессе разработки Gemma одним из ключевых направлений было ответственное использование ИИ. Это подразумевает наличие встроенных механизмов и принципов проектирования, направленных на смягчение предвзятости, обеспечение справедливости и содействие этичному использованию технологий ИИ с самого начала, что является критически важным фактором в современном мире ИИ.
Легкое и эффективное развертывание: Одним из существенных преимуществ Gemma является её лёгкий вес. Такое конструктивное решение позволяет эффективно развертывать её в средах с ограниченными вычислительными ресурсами, обеспечивая более широкую доступность и применимость по сравнению с более крупными и ресурсоёмкими моделями.

✅ Максимально используйте свой потенциал: важные советы по работе с Gemma

Чтобы получить максимум пользы от общения с Джеммой, воспользуйтесь следующими эффективными стратегиями:

1. Понимание возможностей и ограничений: Перед интеграцией уделите время ознакомлению со специфическими преимуществами и присущими Gemma ограничениями. Это гарантирует, что модель будет соответствовать вашим предполагаемым задачам и оптимизирует ожидаемые результаты.
2. Соблюдайте правила форматирования данных: Для предотвращения ошибок и обеспечения точной обработки всегда предоставляйте входные данные в точном формате, ожидаемом моделью Gemma. Для получения подробных рекомендаций обратитесь к документации.

🔌 Пример интеграции API: Gemma 2B Instruction-Tuned

Вот концептуальный пример того, как можно взаимодействовать с моделью Gemma 2B Instruction-Tuned через API, демонстрирующий типичную структуру запроса для генерации текста.

 POST /api/v1/generate HTTP/1.1 Host : api.example.com Content-Type : application/json Authorization : Bearer YOUR_API_KEY { "model" : "google/gemma-2b-it" , "prompt" : "Напишите короткий, привлекательный пост в социальных сетях о преимуществах использования ИИ для создания контента." , "max_tokens" : 50 , "temperature" : 0.7 }

Примечание: Это обобщенный пример API. Фактические детали реализации и конечные точки могут различаться в зависимости от конкретной платформы, предоставляющей доступ к моделям Gemma.

❓ Часто задаваемые вопросы (FAQ) о программе Gemma Instruct (2B)

В1: Что такое Gemma Instruct (2B)?

A1: Gemma Instruct (2B) — это облегченная, открытая языковая модель большого размера, разработанная Google на основе той же базовой технологии, что и Gemini. Она предназначена для задач преобразования текста в текст, доступна на английском языке, имеет открытые веса и специально настроена для выполнения инструкций.

В2: Каковы основные области применения Gemma?

A2: Gemma — очень универсальный инструмент, идеально подходящий для создания контента (блоги, статьи, маркетинговые тексты), работы с виртуальными ассистентами, составления кратких текстов, помощи в академических исследованиях и улучшения образовательных инструментов, таких как платформы для изучения языков.

В3: Чем Gemma отличается от других моделей с открытым исходным кодом?

A3: Google указывает, что модели Gemma демонстрируют превосходную производительность по сравнению с другими открытыми моделями аналогичного размера. Они также отличаются легкостью, что позволяет развертывать их в средах с ограниченными ресурсами, и разработаны с сильным акцентом на принципы ответственного ИИ.

Вопрос 4: Подходит ли Gemma для мобильных приложений?

A4: Да, благодаря своей облегченной конструкции Gemma идеально подходит для развертывания в средах с ограниченными ресурсами, включая вычисления на устройствах или на периферии сети для мобильных приложений, обеспечивая высокую производительность.

В5: Есть ли какие-либо конкретные советы по эффективному использованию Gemma?

A5: Ключевые советы включают в себя тщательное изучение возможностей и ограничений модели перед развертыванием, а также всегда обеспечение соответствия входных данных ожидаемому формату модели во избежание ошибок и для максимального повышения качества выходных данных.