মিথুন 2.0 ফ্ল্যাশ চিন্তা

জেমিনি 2.0 ফ্ল্যাশ থিঙ্কিং মডেল হল একটি পরীক্ষামূলক মডেল যা "চিন্তা প্রক্রিয়া" তৈরি করার জন্য প্রশিক্ষিত হয় যা মডেলটি তার প্রতিক্রিয়ার অংশ হিসাবে যায়৷ ফলস্বরূপ, ফ্ল্যাশ থিঙ্কিং মডেলটি জেমিনি 2.0 ফ্ল্যাশ পরীক্ষামূলক মডেলের তুলনায় তার প্রতিক্রিয়াগুলিতে শক্তিশালী যুক্তির ক্ষমতা রাখতে সক্ষম।

চিন্তা মডেল ব্যবহার করুন

ফ্ল্যাশ থিঙ্কিং মডেলগুলি Google AI স্টুডিওতে এবং Gemini API-এর মাধ্যমে উপলব্ধ। জেমিনি API প্রতিক্রিয়াতে চিন্তা ফেরত দেয় না।

একটি মৌলিক অনুরোধ পাঠান

from google import genai

client = genai.Client(api_key='GEMINI_API_KEY', http_options={'api_version':'v1alpha'})

response = client.models.generate_content(
    model='gemini-2.0-flash-thinking-exp',
    contents='Explain how RLHF works in simple terms.',
)

print(response.text)

বহু পালা চিন্তা কথোপকথন

মাল্টি-টার্ন কথোপকথনের সময়, পূর্ববর্তী বাঁকগুলির চিন্তাগুলি মডেলের ইনপুটগুলি থেকে ছিনিয়ে নেওয়া হয়৷

from google import genai

client = genai.Client(api_key='GEMINI_API_KEY', http_options={'api_version':'v1alpha'})

chat = client.aio.chats.create(
    model='gemini-2.0-flash-thinking-exp',
)
response = await chat.send_message('What is your name?')
print(response.text)
response = await chat.send_message('What did you just say before this?')
print(response.text)

সীমাবদ্ধতা

ফ্ল্যাশ চিন্তা মডেল একটি পরীক্ষামূলক মডেল এবং নিম্নলিখিত সীমাবদ্ধতা আছে:

• JSON মোড বা সার্চ গ্রাউন্ডিং নেই
• চিন্তা শুধুমাত্র Google AI স্টুডিওতে দেখানো হয়

এরপর কি?

• গুগল এআই স্টুডিওতে ফ্ল্যাশ থিংকিং মডেলটি ব্যবহার করে দেখুন।
• Flash Thinking Colab ব্যবহার করে দেখুন।

জেমিনি 2.0 ফ্ল্যাশ থিঙ্কিং মডেল হল একটি পরীক্ষামূলক মডেল যা "চিন্তা প্রক্রিয়া" তৈরি করার জন্য প্রশিক্ষিত হয় যা মডেলটি তার প্রতিক্রিয়ার অংশ হিসাবে যায়৷ ফলস্বরূপ, ফ্ল্যাশ থিঙ্কিং মডেলটি জেমিনি 2.0 ফ্ল্যাশ পরীক্ষামূলক মডেলের তুলনায় তার প্রতিক্রিয়াগুলিতে শক্তিশালী যুক্তির ক্ষমতা রাখতে সক্ষম।

চিন্তা মডেল ব্যবহার করুন

ফ্ল্যাশ থিঙ্কিং মডেলগুলি Google AI স্টুডিওতে এবং Gemini API-এর মাধ্যমে উপলব্ধ। জেমিনি API প্রতিক্রিয়াতে চিন্তা ফেরত দেয় না।

একটি মৌলিক অনুরোধ পাঠান

from google import genai

client = genai.Client(api_key='GEMINI_API_KEY', http_options={'api_version':'v1alpha'})

response = client.models.generate_content(
    model='gemini-2.0-flash-thinking-exp',
    contents='Explain how RLHF works in simple terms.',
)

print(response.text)

বহু পালা চিন্তা কথোপকথন

মাল্টি-টার্ন কথোপকথনের সময়, পূর্ববর্তী বাঁকগুলির চিন্তাগুলি মডেলের ইনপুটগুলি থেকে ছিনিয়ে নেওয়া হয়৷

from google import genai

client = genai.Client(api_key='GEMINI_API_KEY', http_options={'api_version':'v1alpha'})

chat = client.aio.chats.create(
    model='gemini-2.0-flash-thinking-exp',
)
response = await chat.send_message('What is your name?')
print(response.text)
response = await chat.send_message('What did you just say before this?')
print(response.text)

সীমাবদ্ধতা

ফ্ল্যাশ চিন্তা মডেল একটি পরীক্ষামূলক মডেল এবং নিম্নলিখিত সীমাবদ্ধতা আছে:

• JSON মোড বা সার্চ গ্রাউন্ডিং নেই
• চিন্তা শুধুমাত্র Google AI স্টুডিওতে দেখানো হয়

এরপর কি?

• গুগল এআই স্টুডিওতে ফ্ল্যাশ থিংকিং মডেলটি ব্যবহার করে দেখুন।
• Flash Thinking Colab ব্যবহার করে দেখুন।

জেমিনি 2.0 ফ্ল্যাশ থিঙ্কিং মডেল হল একটি পরীক্ষামূলক মডেল যা "চিন্তা প্রক্রিয়া" তৈরি করার জন্য প্রশিক্ষিত হয় যা মডেলটি তার প্রতিক্রিয়ার অংশ হিসাবে যায়৷ ফলস্বরূপ, ফ্ল্যাশ থিঙ্কিং মডেলটি জেমিনি 2.0 ফ্ল্যাশ পরীক্ষামূলক মডেলের তুলনায় তার প্রতিক্রিয়াগুলিতে শক্তিশালী যুক্তির ক্ষমতা রাখতে সক্ষম।

চিন্তা মডেল ব্যবহার করুন

ফ্ল্যাশ থিঙ্কিং মডেলগুলি Google AI স্টুডিওতে এবং Gemini API-এর মাধ্যমে উপলব্ধ। জেমিনি API প্রতিক্রিয়াতে চিন্তা ফেরত দেয় না।

একটি মৌলিক অনুরোধ পাঠান

from google import genai

client = genai.Client(api_key='GEMINI_API_KEY', http_options={'api_version':'v1alpha'})

response = client.models.generate_content(
    model='gemini-2.0-flash-thinking-exp',
    contents='Explain how RLHF works in simple terms.',
)

print(response.text)

বহু পালা চিন্তা কথোপকথন

মাল্টি-টার্ন কথোপকথনের সময়, পূর্ববর্তী বাঁকগুলির চিন্তাগুলি মডেলের ইনপুটগুলি থেকে ছিনিয়ে নেওয়া হয়৷

from google import genai

client = genai.Client(api_key='GEMINI_API_KEY', http_options={'api_version':'v1alpha'})

chat = client.aio.chats.create(
    model='gemini-2.0-flash-thinking-exp',
)
response = await chat.send_message('What is your name?')
print(response.text)
response = await chat.send_message('What did you just say before this?')
print(response.text)

সীমাবদ্ধতা

ফ্ল্যাশ চিন্তা মডেল একটি পরীক্ষামূলক মডেল এবং নিম্নলিখিত সীমাবদ্ধতা আছে:

• JSON মোড বা সার্চ গ্রাউন্ডিং নেই
• চিন্তা শুধুমাত্র Google AI স্টুডিওতে দেখানো হয়

এরপর কি?

• গুগল এআই স্টুডিওতে ফ্ল্যাশ থিংকিং মডেলটি ব্যবহার করে দেখুন।
• Flash Thinking Colab ব্যবহার করে দেখুন।

জেমিনি 2.0 ফ্ল্যাশ থিঙ্কিং মডেল হল একটি পরীক্ষামূলক মডেল যা "চিন্তা প্রক্রিয়া" তৈরি করার জন্য প্রশিক্ষিত হয় যা মডেলটি তার প্রতিক্রিয়ার অংশ হিসাবে যায়৷ ফলস্বরূপ, ফ্ল্যাশ থিঙ্কিং মডেলটি জেমিনি 2.0 ফ্ল্যাশ পরীক্ষামূলক মডেলের তুলনায় তার প্রতিক্রিয়াগুলিতে শক্তিশালী যুক্তির ক্ষমতা রাখতে সক্ষম।

চিন্তা মডেল ব্যবহার করুন

ফ্ল্যাশ থিঙ্কিং মডেলগুলি Google AI স্টুডিওতে এবং Gemini API-এর মাধ্যমে উপলব্ধ। জেমিনি API প্রতিক্রিয়াতে চিন্তা ফেরত দেয় না।

একটি মৌলিক অনুরোধ পাঠান

from google import genai

client = genai.Client(api_key='GEMINI_API_KEY', http_options={'api_version':'v1alpha'})

response = client.models.generate_content(
    model='gemini-2.0-flash-thinking-exp',
    contents='Explain how RLHF works in simple terms.',
)

print(response.text)

বহু পালা চিন্তা কথোপকথন

মাল্টি-টার্ন কথোপকথনের সময়, পূর্ববর্তী বাঁকগুলির চিন্তাগুলি মডেলের ইনপুটগুলি থেকে ছিনিয়ে নেওয়া হয়৷

from google import genai

client = genai.Client(api_key='GEMINI_API_KEY', http_options={'api_version':'v1alpha'})

chat = client.aio.chats.create(
    model='gemini-2.0-flash-thinking-exp',
)
response = await chat.send_message('What is your name?')
print(response.text)
response = await chat.send_message('What did you just say before this?')
print(response.text)

সীমাবদ্ধতা

ফ্ল্যাশ চিন্তা মডেল একটি পরীক্ষামূলক মডেল এবং নিম্নলিখিত সীমাবদ্ধতা আছে:

• JSON মোড বা সার্চ গ্রাউন্ডিং নেই
• চিন্তা শুধুমাত্র Google AI স্টুডিওতে দেখানো হয়

এরপর কি?

• গুগল এআই স্টুডিওতে ফ্ল্যাশ থিংকিং মডেলটি ব্যবহার করে দেখুন।
• Flash Thinking Colab ব্যবহার করে দেখুন।