Google melakukan berkembangan pesat dan besar dalam kemanjuan kecerdasan buatan dan bagaimana transofmasikannya, Anda akan kagum dengan Google Gemini yang dapat membantu Anda memecahkan masalah Anda.
Apa itu Google Gemini?
Google Gemini Serangkaian model AI generatif multimodal yang dikembangkan oleh tim google. Berbeda dengan model sebelumnya yang hanya menerima teks sebagai input dan Output, Model Google Gemini dapat menerima teks dan gambar dalam perintah tergantung pada variasi model yang dipilih.
Kemampuan dan Arsitektur Google Gemini
Google Gimini Memiliki kemampuan memperdiksi kata berikutnya secara berurutan, Google Gemini dapat menghasilakan teks yang relevan, jelas, logis dan teratur dalam cara menyampaikan kata, menjawab pertanyaan, menulis esai dan bahkan menulis suatu kode.
API Google Gemini
Anda diperkenalkan kepada API Google Gemini. API Gemini memaparkan rangkaian Model AI generatif Gemini melalui antar muka dengan memberikan pengembangan kemampuan untuk membangun Aplikasi dengan menfaatkan Google Gemini.
Dengan Model Gemini pengembangan dapat mengintergrasikan suatu fitur fitur yang didukung AI kedalam Aplikasi yang Anda buat contoh membangun Aplikasi bot oborlan yang cerdas, fitur pengenalan gambar, Analisa data, asisten penulisan kreatif dan lainnya.
Pembaruan dan Versi Model Google Gemini
Model Google Gemini akan terus ditingkatkan dan versi lebih baru dari waktu ke waktu saat ini Google Gemini Model merilis Gemini 1.5 PRO, peningkatkan ke model gemini PRO versi baru ini menerima lebih dari satu juta token sebagai masukan dan dapat melakukan tugas-tugas tingkat lanjutan seperti Pemecah masalah, pengeditan teks, pembuatan rekomendasi dan lainnya.
Konteks “satu juta token” mampu menerima lebih dari satu juta token sebagai masukan, berarti dapat menangani teks yang panjang hingga lebih dari satu juta unitk token dalam satu kali proses input.
Model ini tersedia untuk digunakan pada API Gemini. Untuk mengetahui pembaruan varian dan versi Model gemini pantau terus halaman: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini
Pelajari Tentang Google Gemini
Model Embedding Menghubungkan Informasi dari Berbagai Bahasa
Dalam artikel ini, kita akan mempelajari Model Embedding Gemini. Model Embedding adalah membantu menerjemahkan informasi ke dalam format universal yang dapat dipahami Gemini, memungkinkan koneksi dan pemahaman informasi dari berbagai bahasa seperti Indonesia, Inggris, Prancis, atau Spanyol. Baca: Apa Google Gemini dan Arsitektur Mengapa Embedding Penting? Mesin Translate: Melakukan Translate...
Memahami Apa itu API Gemini dari Google?
kita akan mendalami API Gemini. Kita akan menjelajahi apa itu Gemini API, jenis fungsi yang dapat dilakukan, bagaimana harga yang ditawarkan, dan bagaimana menggunakannya secara efektif. Di akhir artikel ini, Anda akan memahami sepenuhnya tentang apa itu API ini dan bagaimana Anda dapat merancang masukan Anda untuk mendapatkan tanggapan yang diinginkan. Baca: Apa Google Gemini? Apa Itu Gemini...
Pengenalan Model AQA dalam AI Google Gemini
Model AQA dalam keluarga model AI generatif Gemini alat yang canggih untuk menjawab pertanyaan berdasarkan data yang dilatihnya. Meskipun saat ini memiliki beberapa keterbatasan, model ini diharapkan akan terus berkembang. Baca: Apa Gooogle Gemini? Apa itu Model AQA? Model AQA, yang merupakan Kepanjangan dari Attributed Question-Answering, adalah model yang dilatih pada kumpulan data tertentu...
Berapa Harga API Google Gemini?
kita akan membahas bagaimana sistem penetapan harga API Google Gemini bekerja. Gemini menerapkan model penetapan harga berdasarkan penggunaan, sehingga biaya yang dikenakan tergantung pada jumlah penggunaan API yang Anda lakukan. Mengakses Halaman Harga Google Gemini Saat ini, detail harga untuk model Google Gemini 1.5 Pro dalam mode pratinjau ditampilkan. Jika Anda ingin menggunakan model...
Apa Itu Model Gemini Pro? Kemampuan dan Keterbatasannya
kita akan membahas model pertama dalam keluarga Google Gemini, yaitu model Gemini Pro. Pengenalan Model Gemini Pro Model Gemini Pro, yang diberi nama kode gemini-pro, hanya menerima teks sebagai masukan dan menghasilkan respons tekstual. Model ini memiliki kemampuan untuk menangani tugas-tugas zero-shot, one-shot, atau few-shot. Ini berarti bahwa ketika menggunakan model, Anda dapat memberikan...