Gemini for Research की मदद से, तेज़ी से खोज करें
Gemini के मॉडल का इस्तेमाल, अलग-अलग विषयों पर बुनियादी रिसर्च को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है. यहां Gemini का इस्तेमाल करके, रिसर्च करने के तरीके दिए गए हैं:
- फ़ाइन-ट्यूनिंग: Gemini मॉडल को अलग-अलग मोड के लिए फ़ाइन-ट्यून किया जा सकता है, ताकि आपको रिसर्च करने में मदद मिल सके. ज़्यादा जानें.
- मॉडल के आउटपुट का विश्लेषण करना और उन्हें कंट्रोल करना: ज़्यादा विश्लेषण करने के लिए,
LogprobsऔरCitationMetadataजैसे टूल का इस्तेमाल करके, मॉडल से जनरेट किए गए जवाब की जांच की जा सकती है. मॉडल जनरेशन और आउटपुट के लिए भी विकल्प कॉन्फ़िगर किए जा सकते हैं. जैसे,responseSchema,topP, औरtopK. ज़्यादा जानें. - टेक्स्ट, इमेज, और वीडियो वगैरह का इस्तेमाल करके इनपुट देना: Gemini, इमेज, ऑडियो, और वीडियो को प्रोसेस कर सकता है. इससे रिसर्च के कई दिलचस्प तरीके उपलब्ध होते हैं. ज़्यादा जानें.
- ज़्यादा कॉन्टेक्स्ट वाली विंडो: Gemini 1.5 Flash, 10 लाख टोकन वाली कॉन्टेक्स्ट विंडो के साथ उपलब्ध है. वहीं, Gemini 1.5 Pro, 20 लाख टोकन वाली कॉन्टेक्स्ट विंडो के साथ उपलब्ध है. ज़्यादा जानें.
- Grow with Google: प्रोडक्शन के इस्तेमाल के मामलों के लिए, एपीआई और Google AI Studio के ज़रिए Gemini मॉडल को तुरंत ऐक्सेस करें. अगर आपको Google Cloud पर आधारित कोई प्लैटफ़ॉर्म चाहिए, तो Vertex AI आपको अतिरिक्त इंफ़्रास्ट्रक्चर उपलब्ध करा सकता है.
शिक्षा के क्षेत्र में रिसर्च को बढ़ावा देने और बेहतरीन रिसर्च करने के लिए, Google वैज्ञानिकों और शिक्षा के क्षेत्र में रिसर्च करने वाले लोगों को Gemini Academic Program के ज़रिए, Gemini API क्रेडिट का ऐक्सेस देता है.
Gemini का इस्तेमाल शुरू करें
Gemini API और Google AI Studio की मदद से, Google के नए मॉडल का इस्तेमाल किया जा सकता है. साथ ही, अपने आइडिया को ऐसे ऐप्लिकेशन में बदला जा सकता है जिन्हें बड़े पैमाने पर इस्तेमाल किया जा सके.
Python
from google import genai
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.0-flash",
contents="How large is the universe?",
)
print(response.text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const response = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-2.0-flash",
contents: "How large is the universe?",
});
console.log(response.text);
}
await main();
REST
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_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 देखा गया है. साथ ही, अलग-अलग माहौल में इसके एजेंटिक व्यवहार की जांच की गई है. यह जांच, मज़बूती और सुरक्षा के नज़रिए से की गई है. अब तक, हमने यह आकलन किया है कि वीएलएम एजेंट, कंप्यूटर पर टास्क करते समय पॉप-अप विंडो जैसी रुकावटों के बावजूद Gemini कितनी मज़बूती से काम कर सकता है. साथ ही, हमने वीडियो इनपुट के आधार पर, सामाजिक बातचीत, समय के साथ होने वाली घटनाओं, और जोखिम के कारकों का विश्लेषण करने के लिए Gemini का इस्तेमाल किया है."
"Gemini Pro और Flash, दोनों में बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो की सुविधा है. इससे हमें OK-Robot प्रोजेक्ट में मदद मिल रही है. यह प्रोजेक्ट, मोबाइल से चीज़ें उठाने और उन्हें रखने से जुड़ा है. Gemini, रोबोट की "मेमोरी" में मौजूद जानकारी का इस्तेमाल करके, मुश्किल सवालों के जवाब दे सकता है और मुश्किल निर्देश समझ सकता है. इस मामले में, रोबोट ने लंबे समय तक काम करने के दौरान जो भी जानकारी इकट्ठा की है वह उसकी मेमोरी में सेव है. मही शफ़ीउल्लाह और मैं भी Gemini का इस्तेमाल करके, टास्क को ऐसे कोड में बदल रहे हैं जिसे रोबोट असल दुनिया में पूरा कर सके."
Gemini Academic Program
इन देशों में रहने वाले, शिक्षा के क्षेत्र में शोध करने वाले लोग (जैसे, फ़ैकल्टी, स्टाफ़, और पीएचडी के छात्र-छात्राएं) Gemini API के क्रेडिट और रिसर्च प्रोजेक्ट के लिए ज़्यादा दर सीमा पाने के लिए आवेदन कर सकते हैं. इस सुविधा से, वैज्ञानिक प्रयोगों के लिए ज़्यादा थ्रूपुट मिलता है. साथ ही, रिसर्च को बेहतर बनाने में मदद मिलती है.
हमें खास तौर पर, यहां दिए गए सेक्शन में रिसर्च के विषयों में दिलचस्पी है. हालांकि, हम विज्ञान की अलग-अलग शाखाओं से जुड़े ऐप्लिकेशन का स्वागत करते हैं:
आकलन और बेंचमार्क: कम्यूनिटी के सुझाए गए आकलन के तरीके. इनसे तथ्यों के सही होने, सुरक्षा, निर्देशों का पालन करने, तर्क देने, और प्लानिंग जैसे क्षेत्रों में बेहतर परफ़ॉर्मेंस का सिग्नल मिल सकता है.
मानव जाति के फ़ायदे के लिए, वैज्ञानिक खोजों को बढ़ावा देना: अलग-अलग विषयों पर की जाने वाली वैज्ञानिक रिसर्च में एआई के संभावित इस्तेमाल. इनमें दुर्लभ और उपेक्षित बीमारियां, एक्सपेरिमेंटल बायोलॉजी, मटीरियल साइंस, और स्थिरता जैसे क्षेत्र शामिल हैं.
एआई को इंसानी रूप देना और इंटरैक्शन करना: लार्ज लैंग्वेज मॉडल का इस्तेमाल करके, एआई को इंसानी रूप देने, आस-पास के माहौल के साथ इंटरैक्ट करने, रोबोटिक्स, और ह्यूमन-कंप्यूटर इंटरैक्शन के क्षेत्र में नए इंटरैक्शन की जांच करना.
नई सुविधाएं: तर्क और प्लानिंग को बेहतर बनाने के लिए, एजेंट की नई सुविधाओं के बारे में जानना.साथ ही, यह जानना कि अनुमान के दौरान सुविधाओं को कैसे बढ़ाया जा सकता है. उदाहरण के लिए, Gemini Flash का इस्तेमाल करके.
टेक्स्ट, इमेज, और वीडियो वगैरह का इस्तेमाल करके इंटरैक्ट करना और उन्हें समझना: अलग-अलग तरह के कामों के लिए, मल्टीमॉडल फ़ाउंडेशनल मॉडल में मौजूद कमियों और अवसरों की पहचान करना. जैसे, विश्लेषण करना, तर्क देना, और प्लान बनाना.
ज़रूरी शर्तें: सिर्फ़ वे लोग आवेदन कर सकते हैं जो किसी मान्यता प्राप्त शैक्षणिक संस्थान या शैक्षणिक रिसर्च संगठन से जुड़े हों. जैसे, फ़ैकल्टी मेंबर, रिसर्चर या इनके जैसे अन्य लोग. ध्यान दें कि एपीआई का ऐक्सेस और क्रेडिट देने और हटाने का फ़ैसला, Google अपने हिसाब से लेगा. हम हर महीने आवेदनों की समीक्षा करते हैं.