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Answer

Google 的多模态大模型叫 Gemini。Gemini 是由 Google DeepMind 团队开发的,具有以下特点:

  • 不仅支持文本、图片等提示,还支持视频、音频和代码提示。
  • 能够理解和处理几乎任何输入,结合不同类型的信息,并生成几乎任何输出。
  • 被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型。
  • 被描述为一种“原生多模态大模型”,从设计之初就支持多模态,能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。

谷歌还开源了基于创建 Gemini 模型的相同研究和技术构建的 LLM 大模型 Gemma,重点如下:

  • 共两个尺寸的模型权重:Gemma 2B 和 Gemma 7B。每种尺寸都提供了预训练和指令调优的版本。
  • 模型地址:Models-Hugging FaceGemma

关于 Gemini 的相关内容:

  • 官方介绍:https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/#sundar-note
  • 林夕同学的翻译:Gemini report 中文翻译
  • 自媒体翻译:
    • 歸藏的 AI 工具箱 2023-12-06 23:48:https://mp.weixin.qq.com/s/J4n4gEEc2Q3jNzah-12lWQ
    • 多模态视频展示:https://x.com/xiaohuggg/status/1732438592096727043?s=20
    • [twi]@小互(@_twi(25).mp4

Google Gemini 分 Ultra,pro,nano 三个版本:

  • Ultra 是最强版本,所有的演示和跑分的都是这个版本!目前没有体验的地方!
  • Pro 版本已经部署到了 Bard 上了,可以使用了,能力和 GPT3.5 差不多,不支持中文,体验需要切换到美国地区!
  • Nano 是能够在手机等移动设备上运行的版本,目前已经在 Google Pixel 8 Pro 上推出!
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:Google 的多模态大模型叫什么?

Google的人工智能多模态大模型叫Gemini。具体介绍如下:-Gemini是Google DeepMind团队开发的多模态模型,不仅支持文本、图片等提示,还支持视频、音频和代码提示。-Gemini能够理解和处理几乎任何输入,结合不同类型的信息,并生成几乎任何输出。-Gemini被称为Google迄今为止最强大、最全面的模型。-Gemini被描述为一种"原生多模态大模型",从设计之初就支持多模态,能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

谷歌开源可商用的大语言模型Gemma

作者[小小将](https://www.zhihu.com/people/xiaohuzc)华中科技大学工学硕士刚刚,谷歌破天荒地开源了LLM大模型Gemma:Gemma是一系列轻量级的最先进开源模型,它们是基于创建Gemini模型的相同研究和技术构建的。由Google DeepMind和Google的其他团队开发,Gemma的灵感来自于Gemini,其名称反映了拉丁语中“宝石”的意思。除了模型权重,谷歌还发布了一些工具来支持开发者的创新,促进合作,并指导Gemma模型的负责任使用。这次开源的Gemma重点如下:共两个尺寸的模型权重:Gemma 2B和Gemma 7B。每种尺寸都提供了预训练和指令调优的版本。模型地址:[Models-Hugging Face](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//huggingface.co/models%3Fother%3Dgemma%26sort%3Dtrending%26search%3Dgoogle),[Gemma](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.kaggle.com/models/google/gemma)

Gemini相关内容

官方介绍https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/#sundar-note林夕同学的翻译[Gemini report中文翻译](https://tqz0gzirm3v.feishu.cn/wiki/Vy9rwePjRifDxNkliR6capzznTb?from=from_copylink)自媒体翻译:歸藏的AI工具箱2023-12-06 23:48https://mp.weixin.qq.com/s/J4n4gEEc2Q3jNzah-12lWQ多模态视频展示https://x.com/xiaohuggg/status/1732438592096727043?s=20[[twi]@小互(@_twi(25).mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/NPv0bsZIIoqIgUxfXZmcUOAknVc?allow_redirect=1)小互@xiaohuggg信息比较杂我来给你们理一理,免得你们被误导:Google Gemini分Ultra,pro,nano三个版本Ultra是最强版本,所有的演示和跑分的都是这个版本!目前没有体验的地方!Pro版本已经部署到了Bard上了,可以使用了,能力和GPT3.5差不多,不支持中文,体验需要切换到美国地区!Nano是能够在手机等移动设备上运行的版本,目前已经在Google Pixel 8 Pro上推出!

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Google 的多模态大模型叫 Gemini。Gemini 是由 Google DeepMind 团队开发的,它不仅支持文本、图片等提示,还支持视频、音频和代码提示。能够理解和处理几乎任何输入,结合不同类型的信息,并生成几乎任何输出。被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型,是一种“原生多模态大模型”,从设计之初就支持多模态,能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。 Gemini report 有中文翻译,源文档为:https://storage.googleapis.com/deepmindmedia/gemini/gemini_1_report.pdf 。该翻译大部分经过人工校验,少部分根据个人对 MLLM 的理解进行翻译。本报告介绍了新的多模态模型 Gemini,它在图像、音频、视频和文本理解方面具有卓越能力。Gemini 系列包括 Ultra、Pro 和 Nano 三种尺寸,适用于不同应用场景。对广泛的基准测试的评估表明,最有能力的 Gemini Ultra 模型在 32 个基准测试中的 30 个中提高了最先进的水平,特别是第一个在经过充分研究的考试基准测试 MMLU 上实现人类专家性能的模型,并在 20 个多模态基准测试中的每一个中提升了现有 SOTA。 可以使用 Gemini 拆解视频,例如使用 Gemini 1.5 Pro 做视频分析和拆解。有测试者表示拆解准确度很高,如阿强将用 AI 做的功夫熊猫相关视频丢进去分析,效果很好。
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配置“DeepSeek-R1”模型的 API key:基础 URL:https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3 ,填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。添加“DeepSeek-R1”模型。这个行为在Macbook中怎么操作,请进行指导,通过图片、文字、数据、网址等形式
在 Macbook 中配置“DeepSeekR1”模型的 API key 及添加模型的操作步骤如下: 1. 获取 DeepSeekR1 满血版密钥: 注册并登录火山引擎,点击立即体验进入控制台:https://zjsms.com/iP5QRuGW/ 。 创建一个接入点,点击在线推理创建推理接入点。 为接入点命名为 DeepSeekR1。若提示“该模型未开通,开通后可创建推理接入点”,点击“立即开通”,勾选全部模型和协议一路开通(免费)。 确认无误后,点击“确认接入”按钮。 自动返回创建页面,复制多出的接入点名称“DeepSeekR1”。 点击【API 调用】按钮,进入后点击【选择 API Key 并复制】,若没有则点击【创建 API key】,复制并保存。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key: 安装插件:使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器,点击此链接,安装浏览器插件,添加到拓展程序:https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 打开聊天页面:点击右上角的插件列表,找到 Page Assist 插件,点击打开。 配置 API key:基础 URL:https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ,填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型。 3. 环境配置指南: 首先到 deepseek 的官网(https://www.deepseek.com/),进入右上角的 API 开放平台。若没有赠送余额,可选择充值,支持美元和人民币两种结算方式及各种个性化充值方式,并创建一个 API key(注意及时保存,只会出现一次)。 以 cursor 作为代码编辑器为例,下载安装后,在插件页面搜索并安装 Roocline 。安装完后,打开三角箭头,选中 RooCline 并点击齿轮,进入设置,依次设置: API Provider:选择 DeepSeek 。 API Key:填入已创建的 key 。 模型:选择 DeepSeekreasoner 。 语言偏好设置。 记得把 HighRisk 选项都打开,最后点击 Done 保存修改。 在聊天框输入产品需求,输入需求后点击星星优化提示词,最终得到想要的结果。
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