Gemini for Research로 발견 가속화

Gemini API 키 가져오기

Gemini 모델을 사용하여 여러 분야에서 기초 연구를 발전시킬 수 있습니다. 다음은 연구를 위해 Gemini를 탐색할 수 있는 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, CitationMetadata과 같은 도구를 사용하여 모델에서 생성된 응답 후보를 검사할 수 있습니다. responseSchema, topP, topK와 같은 모델 생성 및 출력 옵션을 구성할 수도 있습니다. 자세히 알아보기
멀티모달 입력: Gemini는 이미지, 오디오, 동영상을 처리할 수 있어 다양한 흥미로운 연구 방향을 지원합니다. 자세히 알아보기
긴 컨텍스트 기능: Gemini 1.5 Flash에는 토큰 100만 개 컨텍스트 윈도우가 제공되며 Gemini 1.5 Pro에는 토큰 200만 개 컨텍스트 윈도우가 제공됩니다. 자세히 알아보기
Grow with Google: API 및 Google AI Studio를 통해 프로덕션 사용 사례를 위한 Gemini 모델에 빠르게 액세스하세요. Google Cloud 기반 플랫폼을 찾고 있다면 Vertex AI에서 추가 지원 인프라를 제공할 수 있습니다.

학술 연구를 지원하고 최첨단 연구를 추진하기 위해 Google은 Gemini Academic Program을 통해 과학자 및 학술 연구자에게 Gemini API 크레딧을 제공합니다.

Gemini 시작하기

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

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)

자바스크립트

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?"}]
    }]
   }'

Gemini Academic Program

지원되는 국가의 자격 요건을 갖춘 학술 연구자 (예: 교수진, 직원, 박사 과정 학생)는 연구 프로젝트에 사용할 Gemini API 크레딧과 더 높은 비율 제한을 신청할 수 있습니다. 이 지원을 통해 과학 실험의 처리량을 높이고 연구를 발전시킬 수 있습니다.

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

평가 및 벤치마크: 사실성, 안전성, 지침 준수, 추론, 계획과 같은 영역에서 강력한 성능 신호를 제공할 수 있는 커뮤니티 승인 평가 방법입니다.
인류를 위한 과학적 발견 가속화: 희귀 질환 및 소외 질환, 실험 생물학, 재료 과학, 지속 가능성과 같은 분야를 포함한 학제간 과학 연구에서 AI의 잠재적 적용 사례
구체화 및 상호작용: 대규모 언어 모델을 활용하여 구체화된 AI, 주변 상호작용, 로봇 공학, 인간-컴퓨터 상호작용 분야의 새로운 상호작용을 조사합니다.
새로운 기능: 추론 및 계획을 개선하는 데 필요한 새로운 에이전틱 기능과 추론 중에 기능을 확장하는 방법 (예: Gemini Flash 활용)을 살펴봅니다.
멀티모달 상호작용 및 이해: 다양한 작업에서 분석, 추론, 계획을 위한 멀티모달 파운데이션 모델의 격차와 기회를 파악합니다.

자격 요건: 유효한 학술 기관 또는 학술 연구 기관에 소속된 개인 (교수진, 연구원 또는 이에 상응하는 직책)만 신청할 수 있습니다. API 액세스 및 크레딧은 Google의 재량에 따라 부여 및 삭제됩니다. Google에서는 매달 신청을 검토합니다.

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