연구용 Gemini로 탐색 속도 높이기

Gemini 모델은 여러 학문 분야에서 기초 연구를 발전시키는 데 사용할 수 있습니다. 다음은 조사에 Gemini를 활용하는 방법입니다.

  • 미세 조정: 다양한 모달리티에 맞게 Gemini 모델을 미세 조정하여 연구를 진행할 수 있습니다. 자세히 알아보기
  • 모델 출력 분석 및 제어: 추가 분석을 위해 Logprobs 및 CitationMetadata과 같은 도구를 사용하여 모델에서 생성된 응답 후보를 검토할 수 있습니다. responseSchema, topP, topK와 같은 모델 생성 및 출력 옵션을 구성할 수도 있습니다. 자세히 알아보기
  • 멀티모달 입력: Gemini는 이미지, 오디오, 동영상을 처리할 수 있으므로 다양한 흥미로운 연구 방향을 모색할 수 있습니다. 자세히 알아보기
  • 긴 컨텍스트 기능: Gemini 1.5 Flash에는 1백만 개의 토큰 컨텍스트 윈도우가 제공되며 Gemini 1.5 Pro에는 2백만 개의 토큰 컨텍스트 윈도우가 제공됩니다. 자세히 알아보기
  • Google과 함께 성장: API 및 Google AI Studio를 통해 프로덕션 사용 사례용 Gemini 모델에 빠르게 액세스합니다. Google Cloud 기반 플랫폼을 찾고 있다면 Vertex AI에서 추가 지원 인프라를 제공할 수 있습니다.

Google은 학술 연구를 지원하고 첨단 연구를 추진하기 위해 Gemini Academic Program을 통해 과학자와 학술 연구자에게 Gemini API 크레딧을 제공합니다.

Gemini 시작하기

Gemini API와 Google AI Studio를 사용하면 Google의 최신 모델을 사용하고 아이디어를 확장 가능한 애플리케이션으로 구현할 수 있습니다.

Python

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)

Node.js

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());

REST

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?"}]
    }]
   }'

"이 연구에서는 Gemini를 시각적 언어 모델 (VLM)로 보고 안정성과 안전성 관점에서 다양한 환경에서의 대리 행동을 조사합니다. 지금까지 VLM 상담사가 컴퓨터 작업을 할 때 팝업 창과 같은 방해 요소에 대한 Gemini의 견고성을 평가했으며, Gemini를 활용하여 동영상 입력을 기반으로 한 사회적 상호작용, 시간적 사건, 위험 요소를 분석했습니다."

"Gemini Pro와 Flash는 긴 컨텍스트 창을 통해 개방형 어휘 모바일 조작 프로젝트인 OK-Robot에서 큰 도움이 되었습니다. Gemini는 로봇의 '메모리'(이 경우 로봇이 장시간 작동하는 동안 관찰한 이전 정보)를 통해 복잡한 자연어 쿼리와 명령을 사용 설정합니다. 또한 Mahi Shafiullah와 저는 Gemini를 사용하여 로봇이 실제 환경에서 실행할 수 있는 코드로 작업을 분해하고 있습니다."

Gemini 학술 프로그램

지원되는 국가의 자격 요건을 갖춘 학계 연구자 (예: 교수, 직원, 박사 과정 학생)는 Gemini API 크레딧과 연구 프로젝트의 더 높은 요금 한도를 받기 위해 신청할 수 있습니다. 이를 통해 과학 실험의 처리량을 늘리고 연구를 발전시킬 수 있습니다.

Google은 특히 다음 섹션의 연구 분야에 관심이 있지만 다양한 과학 분야의 신청도 환영합니다.

  • 평가 및 벤치마크: 사실성, 안전, 안내 따르기, 추론, 계획과 같은 영역에서 강력한 실적 신호를 제공할 수 있는 커뮤니티 추천 평가 방법입니다.

  • 인류를 위한 과학적 발견 가속화: 희귀 질환 및 소외된 질환, 실험 생물학, 재료 과학, 지속가능성 등의 분야를 포함한 학제 간 과학 연구에 AI를 적용할 수 있는 잠재력

  • 구현 및 상호작용: 대규모 언어 모델을 활용하여 구현형 AI, 대기 모드 상호작용, 로봇 공학, 인간-컴퓨터 상호작용 분야 내의 새로운 상호작용을 조사합니다.

  • Emergent capabilities: 추론 및 계획을 개선하는 데 필요한 새로운 에이전트 기능과 추론 중에 기능을 확장하는 방법 (예: Gemini Flash 활용)을 살펴봅니다.

  • 다중 모달 상호작용 및 이해: 다양한 작업 전반에서 분석, 추론, 계획을 위한 멀티모달 기반 모델의 격차와 기회를 파악합니다.

자격요건: 유효한 학술 기관 또는 학술 연구 기관에 소속된 개인 (교수, 연구원 또는 이에 상응하는 자)만 신청할 수 있습니다. API 액세스 및 크레딧은 Google의 재량에 따라 부여 및 삭제됩니다. Google에서는 매월 신청을 검토합니다.

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