Gemini for Research की मदद से, रिसर्च में तेज़ी लाएं

Gemini मॉडल का इस्तेमाल, अलग-अलग विषयों से जुड़ी बुनियादी रिसर्च को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है. यहां कुछ ऐसे तरीके दिए गए हैं जिनसे अपनी रिसर्च के लिए Gemini का इस्तेमाल किया जा सकता है:

• बेहतर बनाना: अपनी रिसर्च को बेहतर बनाने के लिए, अलग-अलग मोडैलिटी के लिए Gemini मॉडल को बेहतर बनाया जा सकता है. ज़्यादा जानें.
• मॉडल के आउटपुट का विश्लेषण करना और उन्हें कंट्रोल करना: ज़्यादा विश्लेषण के लिए, Logprobs और CitationMetadata जैसे टूल का इस्तेमाल करके, मॉडल से जनरेट किए गए जवाब की जांच की जा सकती है. मॉडल जनरेशन और आउटपुट के विकल्पों को भी कॉन्फ़िगर किया जा सकता है. जैसे, responseSchema, topP, और topK. ज़्यादा जानें.
• मल्टीमोडल इनपुट: Gemini, इमेज, ऑडियो, और वीडियो को प्रोसेस कर सकता है. इससे, रीसर्च के लिए कई दिलचस्प दिशा-निर्देश मिलते हैं. ज़्यादा जानें.
• ज़्यादा कॉन्टेक्स्ट वाली सुविधाएं: Gemini 1.5 Flash में 10 लाख टोकन वाली कॉन्टेक्स्ट विंडो और Gemini 1.5 Pro में 20 लाख टोकन वाली कॉन्टेक्स्ट विंडो उपलब्ध है. ज़्यादा जानें.
• Google के साथ आगे बढ़ें: प्रोडक्शन के उदाहरणों के लिए, एपीआई और Google AI Studio की मदद से Gemini मॉडल को तुरंत ऐक्सेस करें. अगर आपको Google Cloud पर आधारित प्लैटफ़ॉर्म चाहिए, तो Vertex AI आपको ज़रूरी इन्फ़्रास्ट्रक्चर उपलब्ध करा सकता है.

Google, Gemini Academic Program के ज़रिए, वैज्ञानिकों और शिक्षा से जुड़े रिसर्चर को Gemini API क्रेडिट का ऐक्सेस देता है. इससे, शिक्षा से जुड़ी रिसर्च को बढ़ावा मिलता है और नई रिसर्च की जा सकती है.

Gemini का इस्तेमाल शुरू करना

Gemini API और Google AI Studio की मदद से, Google के नए मॉडल इस्तेमाल किए जा सकते हैं. साथ ही, अपने आइडिया को बड़े पैमाने पर इस्तेमाल किए जा सकने वाले ऐप्लिकेशन में बदला जा सकता है.

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")
model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
response = model.generate_content("How large is the universe?")
print(response.text)

const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");

const genAI = new GoogleGenerativeAI("YOUR_API_KEY");
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-flash" });

const prompt = "How large is the universe?";

const result = await model.generateContent(prompt);
console.log(result.response.text());

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
  "contents": [{
    "parts":[{"text": "How large is the universe?"}]
    }]
   }'

चुनिंदा शिक्षाविद

"हमारी रिसर्च में, Gemini को विज़ुअल लैंग्वेज मॉडल (वीएलएम) के तौर पर जांचा गया है. साथ ही, अलग-अलग परिस्थितियों में इसके एजेंट के व्यवहार को मज़बूती और सुरक्षा के नज़रिए से देखा गया है. अब तक, हमने यह पता लगाया है कि VLM एजेंट, कंप्यूटर पर टास्क करते समय, पॉप-अप विंडो जैसी चीज़ों से Gemini को कितनी आसानी से भटका दिया जा सकता है. साथ ही, हमने Gemini का इस्तेमाल करके, सोशल इंटरैक्शन, समय के साथ होने वाली घटनाओं, और वीडियो इनपुट के आधार पर जोखिम के फ़ैक्टर का विश्लेषण किया है."

"Gemini Pro और Flash की लंबी कॉन्टेक्स्ट विंडो, हमें OK-Robot में मदद कर रही है. यह एक ऐसा प्रोजेक्ट है जिसमें मोबाइल पर बोली जाने वाली किसी भी भाषा का इस्तेमाल किया जा सकता है. Gemini, रोबोट की "मेमोरी" में मौजूद जानकारी के आधार पर, सामान्य भाषा में की गई जटिल क्वेरी और निर्देशों को समझने की सुविधा देता है. इस मामले में, रोबोट ने लंबे समय तक काम करने के दौरान जो जानकारी इकट्ठा की है उसे Gemini समझता है. हम और माही शफ़ीउल्लाह, Gemini का इस्तेमाल करके टास्क को कोड में बदल रहे हैं, ताकि रोबोट उन्हें असल दुनिया में पूरा कर सके."

Gemini Academic Program

जिन देशों में यह सुविधा उपलब्ध है वहां के शिक्षा के क्षेत्र में काम करने वाले रिसर्चर, जैसे कि फ़ैकल्टी, स्टाफ़, और पीएचडी के छात्र-छात्राएं, Gemini API क्रेडिट पाने और रिसर्च प्रोजेक्ट के लिए ज़्यादा दर की सीमाएं तय करने के लिए आवेदन कर सकते हैं. इस सुविधा की मदद से, वैज्ञानिक प्रयोगों और बेहतर रिसर्च के लिए ज़्यादा थ्रूपुट मिलता है.

हम खास तौर पर, नीचे दिए गए सेक्शन में बताई गई रिसर्च के विषयों में दिलचस्पी रखते हैं. हालांकि, हम अलग-अलग वैज्ञानिक विषयों से जुड़े आवेदनों का भी स्वागत करते हैं:

• आकलन और मानदंड: कम्यूनिटी की ओर से अनुमति पा चुके आकलन के तरीके, जो तथ्यों के सही होने, सुरक्षा, निर्देशों का पालन करने, तर्क करने, और प्लानिंग जैसे विषयों में परफ़ॉर्मेंस के बारे में अहम जानकारी दे सकते हैं.

• मानवता के फ़ायदे के लिए वैज्ञानिक खोज को तेज़ करना: अलग-अलग विषयों के बीच के वैज्ञानिक अनुसंधान में एआई के संभावित इस्तेमाल. इसमें, दुर्लभ और अनदेखी की गई बीमारियों, प्रयोग के तौर पर की जाने वाली जीव विज्ञान की रिसर्च, मटीरियल साइंस, और पर्यावरण को बनाए रखने से जुड़े विषय शामिल हैं.

• इंटिग्रेट करना और इंटरैक्शन: लार्ज लैंग्वेज मॉडल का इस्तेमाल करके, एआई के इंटिग्रेट होने, ऐंबियंट इंटरैक्शन, रोबोटिक्स, और ह्यूमन-कंप्यूटर इंटरैक्शन के क्षेत्रों में नए इंटरैक्शन की जांच करना.

• नई सुविधाएं: तर्क और प्लानिंग को बेहतर बनाने के लिए, एजेंट की नई सुविधाओं को एक्सप्लोर करना.साथ ही, अनुमान लगाने के दौरान इन सुविधाओं को कैसे बढ़ाया जा सकता है, इस बारे में जानकारी देना. उदाहरण के लिए, Gemini Flash का इस्तेमाल करके.

• मल्टीमोडल इंटरैक्शन और समझ: अलग-अलग तरह के कामों के लिए विश्लेषण, तर्क, और योजना बनाने के लिए, मल्टीमोडल बुनियादी मॉडल के अंतर और अवसरों की पहचान करना.

ज़रूरी शर्तें: सिर्फ़ ऐसे लोग (फ़ैकल्टी मेंबर, रिसर्चर या इसी तरह के दूसरे लोग) आवेदन कर सकते हैं जो किसी मान्य शैक्षणिक संस्थान या शैक्षणिक रिसर्च संगठन से जुड़े हों. ध्यान दें कि एपीआई का ऐक्सेस और क्रेडिट, Google के विवेक के हिसाब से दिया और हटाया जाएगा. हम हर महीने आवेदनों की समीक्षा करते हैं.