Gemini est une famille de modèles d'IA générative qui permet aux développeurs de générer du contenu et de résoudre des problèmes. Ces modèles sont conçus et entraînés pour gérer le texte et les images en entrée. Ce guide fournit des informations sur chaque variante de modèle pour vous aider à déterminer celle qui convient le mieux à votre cas d'utilisation.
Langues disponibles
arbnbgzhhrcsdanlenetfifrdeeliwhihuiditjakolvltnoplptrorusrskslesswsvthtrukvi
Les modèles PaLM ne fonctionnent bien qu'avec l'anglais. L'utilisation d'autres langages peut produire des résultats inattendus.
Variantes du modèle
L'API Gemini propose différents modèles optimisés pour des cas d'utilisation spécifiques. Voici un aperçu des variantes de Gemini disponibles:
| Variante du modèle | Entrée(s) | Sortie | Optimized for |
|---|---|---|---|
| Gemini 1.5 Pro (preview) | Audio, images, vidéos et texte | Texte | Tâches de raisonnement, y compris, mais sans s'y limiter, la génération de code et de texte, l'édition de texte, la résolution de problèmes, ainsi que l'extraction et la génération de données |
| Gemini 1.5 Flash (preview) | Audio, images, vidéos et texte | Texte | Rapidité et polyvalence pour des tâches diverses |
| Gemini 1.0 Pro | Texte | Texte | Tâches en langage naturel, chat textuel et de code multitour, et génération de code |
| Gemini 1.0 Pro Vision | Images, vidéos et texte | Texte | Performances optimisées pour les tâches visuelles, comme la génération de descriptions d'images ou l'identification d'objets dans des images |
| Représentation vectorielle continue de texte | Texte | Représentations vectorielles continues de textes | Générez des représentations vectorielles continues de texte élastiques avec un maximum de 768 dimensions pour du texte comportant jusqu'à 2 048 jetons |
| Intégration | Texte | Représentations vectorielles continues de textes | Générer des représentations vectorielles continues de texte avec 768 dimensions pour du texte comportant jusqu'à 2 048 jetons |
| AQA | Texte | Texte | Effectuer des tâches de questions-réponses attribuées sur du texte fourni |
Le tableau suivant décrit les attributs des modèles Gemini qui sont communs à toutes les variantes de modèle:
| Attribut | Description |
|---|---|
| Données d'entraînement | La limite de connaissances de Gemini est fixée à début 2023. La connaissance des événements générés après cette période est limitée. |
| Langues prises en charge | Voir les langues disponibles |
| Paramètres de modèle configurables |
|
Pour en savoir plus sur chacun de ces paramètres, consultez la section Paramètres de modèle du guide sur les modèles génératifs.
Gemini 1.5 Pro (preview)
Gemini 1.5 Pro est un modèle multimodal de taille moyenne optimisé pour un large éventail de tâches de raisonnement, telles que les suivantes:
- Génération de code
- Génération de texte
- Modification de texte
- Résolution des problèmes
- Génération de recommandations
- Extraire des informations
- Extraction ou génération de données
- Créer des agents d'IA
1.5 Pro peut traiter simultanément de grandes quantités de données, y compris 1 heure de vidéo, 9,5 heures d'audio, des codebases de plus de 30 000 lignes de code ou plus de 700 000 mots.
1.5 Pro est capable de gérer des tâches d'apprentissage zero-shot, one-shot ou few-shot.
Informations sur le modèle
| Propriété | Description |
|---|---|
| Code du modèle | models/gemini-1.5-pro-latest |
| Entrées | Audio, images, vidéo et texte |
| Sortie | Texte |
| Méthodes de génération compatibles |
generateContent
|
| Saisir la limite de jetons[**] | 1 048 576 |
| Limite de jetons de sortie[**] | 8 192 |
| Nombre maximal d'images par requête | 3 600 |
| Durée maximale de la vidéo | 1 heure |
| Durée maximale de l'audio | Environ 9,5 heures |
| Nombre maximal de fichiers audio par requête | 1 |
| Sécurité du modèle | Paramètres de sécurité appliqués automatiquement qui peuvent être ajustés par les développeurs. Pour en savoir plus, consultez notre page sur les paramètres de sécurité. |
| Limites de débit[*] |
|
| Instructions système | Compatible |
| Mode JSON | Compatible |
| Dernière version | gemini-1.5-pro-latest |
| Dernière version stable | gemini-1.5-pro |
| Dernière mise à jour | Avril 2024 |
Gemini 1.5 Flash (preview)
Gemini 1.5 Flash est un modèle multimodal rapide et polyvalent qui permet d'effectuer un scaling sur diverses tâches.
Informations sur le modèle
| Propriété | Description |
|---|---|
| Code du modèle | gemini-1.5-flash-latest |
| Entrée(s) | Audio, images, vidéo et texte |
| Sortie | Texte |
| Méthodes de génération compatibles |
generateContent
|
| Saisir la limite de jetons[**] | 1 048 576 |
| Limite de jetons de sortie[**] | 8 192 |
| Nombre maximal d'images par requête | 3 600 |
| Durée maximale de la vidéo | 1 heure |
| Durée maximale de l'audio | Environ 9,5 heures |
| Nombre maximal de fichiers audio par requête | 1 |
| Sécurité du modèle | Paramètres de sécurité appliqués automatiquement qui peuvent être ajustés par les développeurs. Pour en savoir plus, consultez notre page sur les paramètres de sécurité. |
| Limites de débit[*] |
|
| Instructions système | Compatible |
| Mode JSON | Compatible |
| Dernière version | gemini-1.5-flash-latest |
| Dernière version stable | gemini-1.5-flash |
Gemini 1.0 Pro
Gemini 1.0 Pro est un modèle de TLN qui gère des tâches comme le chat textuel et de code multitour, ainsi que la génération de code.
1.0 Pro est capable de gérer des tâches d'apprentissage zero-shot, one-shot ou few-shot.
Informations sur le modèle
| Propriété | Description |
|---|---|
| Code du modèle | models/gemini-pro |
| Entrée | Texte |
| Sortie | Texte |
| Méthodes de génération compatibles |
generate_content
generateContent
|
| Limites de débit[*] |
|
| Instructions système | Non compatible |
| Mode JSON | Non compatible |
| Dernière version | gemini-1.0-pro-latest |
| Dernière version stable | gemini-1.0-pro |
| Versions stables | gemini-1.0-pro-001 |
| Dernière mise à jour | February 2024 |
Gemini 1.0 Pro Vision
Gemini 1.0 Pro Vision est un modèle multimodal optimisé pour les performances, capable d'effectuer des tâches visuelles. Par exemple, 1.0 Pro Vision peut générer des descriptions d'images, identifier les objets présents dans des images, fournir des informations sur des lieux ou des objets présents dans des images, etc.
1.0 Pro Vision est capable de gérer des tâches zero-shot, one-shot et few-shot.
Informations sur le modèle
| Propriété | Description |
|---|---|
| Code du modèle | models/gemini-pro-vision |
| Entrées | Texte, vidéo et images |
| Sortie | Texte |
| Méthodes de génération compatibles |
generate_content
generateContent
|
| Saisir la limite de jetons[*] | 12 288 |
| Limite de jetons de sortie[*] | 4 096 |
| Taille maximale de l'image | No limit |
| Nombre maximal d'images par requête | 16 |
| Durée maximale de la vidéo | 2 minutes |
| Nombre maximal de vidéos par requête | 1 |
| Sécurité du modèle | Paramètres de sécurité appliqués automatiquement qui peuvent être ajustés par les développeurs. Pour en savoir plus, consultez notre page sur les paramètres de sécurité. |
| Limite de débit[*] | 60 requêtes par minute |
| Dernière version | gemini-1.0-pro-vision-latest |
| Dernière version stable | gemini-1.0-pro-vision |
| Dernière mise à jour | Décembre 2023 |
Représentation vectorielle continue de texte
Représentation vectorielle continue de texte
Vous pouvez utiliser le modèle de représentation vectorielle continue de texte pour générer des représentations vectorielles continues de texte pour le texte d'entrée. Pour en savoir plus sur le modèle de représentation vectorielle continue de texte, consultez la documentation sur l'IA générative sur Vertex AI concernant les représentations vectorielles continues de textes.
Le modèle de représentation vectorielle continue de texte est optimisé pour créer des représentations vectorielles continues de 768 dimensions pour du texte comportant jusqu'à 2 048 jetons. La représentation vectorielle continue de texte offre des tailles élastiques inférieures à 768. Vous pouvez utiliser des représentations vectorielles continues élastiques pour générer des dimensions de sortie plus petites et potentiellement réduire les coûts de calcul et de stockage avec une légère perte de performances.
Informations sur le modèle
| Propriété | Description |
|---|---|
| Code du modèle |
models/text-embedding-004 (text-embedding-preview-0409 dans Vertex AI)
|
| Entrée | Texte |
| Sortie | Représentations vectorielles continues de textes |
| Limite de jetons d'entrée | 2 048 |
| Taille de la dimension de sortie | 768 |
| Méthodes de génération compatibles |
embed_content
embedContent
|
| Sécurité du modèle | Aucun paramètre de sécurité réglable. |
| Limite de débit[*] | 1 500 requêtes par minute |
| Dernière mise à jour | Avril 2024 |
Embedding
Vous pouvez utiliser le modèle de représentation vectorielle continue pour générer des représentations vectorielles continues de texte pour le texte d'entrée.
Le modèle de représentation vectorielle continue est optimisé pour créer des représentations vectorielles continues de 768 dimensions pour du texte comportant jusqu'à 2 048 jetons.
Détails du modèle de représentation vectorielle continue
| Propriété | Description |
|---|---|
| Code du modèle | models/embedding-001 |
| Entrée | Texte |
| Sortie | Représentations vectorielles continues de textes |
| Limite de jetons d'entrée | 2 048 |
| Taille de la dimension de sortie | 768 |
| Méthodes de génération compatibles |
embed_content
embedContent
|
| Sécurité du modèle | Aucun paramètre de sécurité réglable. |
| Limite de débit[*] | 1 500 requêtes par minute |
| Dernière mise à jour | Décembre 2023 |
AQA
Vous pouvez utiliser le modèle AQA pour effectuer des tâches liées à la question-réponse attribuée sur un document, un corpus ou un ensemble de passages. Le modèle AQA renvoie les réponses aux questions fondées sur les sources fournies et estime la probabilité de réponse.
Informations sur le modèle
| Propriété | Description |
|---|---|
| Code du modèle | models/aqa |
| Entrée | Texte |
| Sortie | Texte |
| Méthodes de génération compatibles |
GenerateAnswerRequest
generateAnswer
|
| Langues prises en charge | Anglais |
| Saisir la limite de jetons[**] | 7,168 |
| Limite de jetons de sortie[**] | 1 024 |
| Sécurité du modèle | Paramètres de sécurité appliqués automatiquement qui peuvent être ajustés par les développeurs. Pour en savoir plus, consultez notre page sur les paramètres de sécurité. |
| Limite de débit[*] | 60 requêtes par minute |
| Dernière mise à jour | Décembre 2023 |
Consultez les exemples pour explorer les capacités de ces variantes de modèle.
[*] Un jeton équivaut à environ quatre caractères pour les modèles Gemini. 100 jetons représentent environ 60 à 80 mots anglais.
[**] RPM: requêtes par minute
TPM: jetons par minute
RPD: requêtes par jour
TPD: jetons par jour
En raison des limites de capacité, les limites de débit maximales spécifiées ne sont pas garanties.
Modèles de nom de version de modèle
Les modèles Gemini sont disponibles en versions preview ou stable. Dans votre code, vous pouvez utiliser l'un des formats de nom de modèle suivants pour spécifier le modèle et la version que vous souhaitez utiliser.
La plus récente:pointe vers la version de pointe du modèle pour une génération et une variante spécifiées. Le modèle sous-jacent est mis à jour régulièrement et peut être une version preview. Seuls les prototypes et applications de test exploratoires doivent utiliser cet alias.
Pour spécifier la dernière version, utilisez le format suivant :
<model>-<generation>-<variation>-latest. Exemple :gemini-1.0-pro-latest.Dernière version stable:pointe vers la version stable la plus récente publiée pour la génération et la variante de modèle spécifiées.
Pour spécifier la dernière version stable, utilisez le modèle suivant :
<model>-<generation>-<variation>. Exemple :gemini-1.0-proStable:pointe vers un modèle stable spécifique. Les modèles stables ne changent pas. La plupart des applications de production doivent utiliser un modèle stable spécifique.
Pour spécifier une version stable, utilisez le modèle suivant :
<model>-<generation>-<variation>-<version>. Exemple :gemini-1.0-pro-001.