Gemini api 购买

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今天来聊一点关于写代码的,如何通过Langchain架构来调用Google新出的Gemini Pro的文字和图片的API,用到的语言是Python。 本期笔记 https://steel-metacarpal-c53.notion.site/Langchain-Gemini-e6b81ee16387450783493fdfd95a4ce1 ChatGPT Plus 会员合租平台 https://nf.video/n1078y (全场优惠码: aigoldrush) 0:00 介绍Langchain 1:09 谷歌云设置 4:45 文字API调用 8:29 图片API调用

视频介绍了Gemini 2.0 Flash Thinking 的发布背景和主要特点,然后通过多个实例展示了模型的功能,并深入分析了模型的思维链。接着,视频简要介绍了API的使用方法 *专业术语解释:* * *思维链(Chain of Thought):* 指的是模型在得出结论的过程中,所进行的逐步推理和思考步骤,通常以文本形式呈现。 * *多模态(Multimodal):* 指的是模型可以处理多种类型的数据,例如文本、图像、音频等。 * *Tokens:* 在自然语言处理中,指的是文本的基本单元,可以是单词、子词或字符。 *核心总结:* Gemini 2.0 Flash Thinking 模型通过展示推理过程和支持多模态输入,为大型语言模型的应用打开了新的可能性,并且用户可以免费体验这一技术。 这段视频主要介绍了谷歌新发布的实验性模型Gemini 2.0 Flash Thinking,它最大的特点是能够展示推理过程中的“思维链”,即模型在得出结论前的思考步骤。这个模型被认为是谷歌对标OpenAI的举措,尤其是在OpenAI的一些关键人物来自谷歌背景的情况下。Gemini 2.0 Flash Thinking 模型的发布相当低调,主要通过Gemini团队成员在Twitter上分享。值得注意的是,它在聊天机器人竞技场(Chatbot Arena)的评测中与另一个实验性模型并列第一,甚至超越了OpenAI的O1预览版和迷你版。 与以往的模型不同,Gemini 2.0 Flash Thinking 可以免费使用,无需付费API或订阅。用户可以在AI Studio中直接体验,当前版本支持32000个token的上下文窗口。视频中,作者展示了该模型在推理、解题和处理多模态输入(包括图像)方面的能力。例如,在“草莓”拼写错误的例子中,模型不仅给出了正确的答案,还详细展示了它如何意识到自己的错误,并通过分析输入来纠正。在其他例子中,模型展示了其通过分析关系、双重检查和自我提问来解决问题的过程。此外,该模型还被测试了在历史情景分析中的表现,以及如何处理涉及视觉信息的推理任务。 视频还简要介绍了如何通过API使用该模型,展示了如何分离出模型的思维链、最终答案以及完整回复。作者发现,系统提示会对模型的推理过程和最终输出产生影响,例如要求模型“深思熟虑”可以增强思维链的运用。 *要点:* * 谷歌发布了新的实验性模型Gemini 2.0 Flash Thinking,具有“思维链”功能。 * 该模型在Chatbot Arena评测中排名第一,超越了OpenAI的O1系列模型。 * Gemini 2.0 Flash Thinking 可以免费使用,无需付费。 * 模型能够展示其推理过程,并支持多模态输入,包括图像。 * 系统提示会对模型的推理过程和最终输出产生影响。 * 可以通过API访问模型,分离出思维链、最终答案和完整回复。

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