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フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 DataGemma は、ユーザーがわかりやすい言葉で質問して、 一般に入手可能な統計データに基づいて、 データコモンズ リポジトリ。このツールは、特別にビルドされたバージョンの Gemma、Gemini 1.5 Pro の Gemini API、Data Commons と連携するように特別に設計された一連のライブラリを使用します。 この調査ツールには、Data Commons の統計データに基づいて質問に回答するための 2 つの異なる手法が用意されています。 検索インターリーブ生成（RIG） - このアプローチでは、 Gemma 2。生成された数値を次の値に置き換える必要があるタイミングを認識するようにファインチューニングされています。 データコモンズより正確な情報を提供します詳しくは

フィードバックを送信 Gemini API によるドキュメント処理機能の詳細 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> Python Node.js 移動 Gemini API は、渡された PDF ドキュメントを処理して実行できます。日時 PDF がアップロードされた場合、Gemini API は次のことを行えます。 コンテンツについて説明または回答する コンテンツを要約する コンテンツから推定する このチュートリアルでは、Gemini API にプロンプトを送信する方法をいくつか紹介します。 添付されていますすべての出力はテキストのみです。 次のステップ このガイドでは、Terraform を使用して generateContent、 を使用して、処理されたドキュメ

Gemini 1.5 Flash の値下げ、すべてのデベロッパー向けのファインチューニング アクセスなど詳細

フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

フィードバックを送信 プロンプト設計戦略 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 プロンプト設計により、機械学習（ML）制御モデルの出力を初めて利用するユーザーでも、オーバーヘッドを最小限に抑えられます。プロンプトを慎重に作成することで、目的の結果を生成するようにモデルを調整できます。プロンプト設計は、特定のユースケースに合わせて言語モデルを適応させることをテストする効率的な方法です。 言語モデル、特に大規模言語モデル（LLM）は、単語間のパターンと関係を学習するために、膨大なテキストデータでトレーニングされています。テキスト（プロンプト）を受け取った言語モデルは、高度なオートコンプリート ツールのように、次に来ると思われるものを予測できます。したがって、プロンプトを設計する際は、モデルによる次の予測に影響を与える可能性のあるさまざまな要因を考慮し

Gemini 1.5 Flash Gemini 1.5 Flash-8B Gemini 1.5 Pro Gemini 1.0 Pro テキスト エンベディング 004 Gemini 1.5 フラッシュ 提供中 多様で反復的なタスクに優れたパフォーマンスを発揮する、Google で最も高速なマルチモーダル モデルです。コンテキスト ウィンドウは 100 万です。本番環境での一般提供を開始しました。

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import google.generativeai as genai import PIL.Image import os genai.configure(api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"]) img = PIL.Image.open('path/to/image.png') model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-flash") response = model.generate_content(["What is in this photo?", img]) print(response.text) const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai"); const fs = require("fs"); c

Send feedback MediaPipe Solutions guide Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. MediaPipe Solutions provides a suite of libraries and tools for you to quickly apply artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) techniques in your applications. You can plug these solutions into your applications immediately, customize them to your needs, and u

Send feedback Face landmark detection guide Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. The MediaPipe Face Landmarker task lets you detect face landmarks and facial expressions in images and videos. You can use this task to identify human facial expressions, apply facial filters and effects, and create virtual avatars. This task uses machine learning (ML)

The following decision tree can help determine which post-training quantization method is best for your use case: No Quantization Converting to a TFLite model without quantization is a recommended starting point. This will generate a float TFLite model. import tensorflow as tf converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir) tflite_quant_model = converter.convert() We recommen

Send feedback LiteRT overview Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. LiteRT (short for Lite Runtime), formerly known as TensorFlow Lite, is Google's high-performance runtime for on-device AI. You can find ready-to-run LiteRT models for a wide range of ML/AI tasks, or convert and run TensorFlow, PyTorch, and JAX models to the TFLite format using the A