Google Gemini是由谷歌推出的一款人工智能多模态大模型，于2023年12月6日发布。这个模型具有强大的功能，能够同时识别文本、图像、音频、视频和代码五种类型的信息。它还能理解并生成主流编程语言的高质量代码，如Python、Java、C++，并且进行了全面的安全性评估。这个模型标志着人工智能领域的一个重大突破，因为它不仅能够处理文本信息，还能理解图像、音频、视频和代码等多种类型的数据。Gemini模型分为三种规模：Ultra、Pro和Nano，适用于从大型数据中心到移动设备的各种场景。

Gemini Ultra 是最强大的版本，它在32个广泛使用的学术基准中的30个上超过了当前最先进的模型，如GPT-4。特别是在MMLU（大规模多任务语言理解）上，Gemini Ultra的得分高达90.0%，成为第一个在该领域超越人类专家的模型。它还能够生成世界上最流行的编程语言（如Python、Java、C++和Go）的高质量代码，并且在AlphaCode 2系统中表现出色，解决的问题数量几乎是原来的两倍。

Gemini Pro 是针对日常使用优化的版本，它已经集成到Google的对话模型Bard中，提升了其在高级推理、规划、理解等方面的能力。而Gemini Nano 则是设计用于嵌入到移动设备中的版本，它通过从更大的模型中提取精华训练，并以4位量化部署，适用于低内存和高内存设备。

Gemini模型的训练数据集既多模态又多语言，前期训练数据集使用来自网络文档、书籍和代码的数据，包括图像、音频和视频数据。谷歌使用SentencePiece分词器进行训练，并发现在整个训练语料库的大样本上训练分词器可以改善推断出的词汇表，进而提高模型性能。此外，谷歌对所有数据集应用质量过滤器，去除有害内容，确保模型的安全性和可靠性。

Gemini模型的设计初衷是作为一种本质上的多模态模型，可以从一开始就同时处理和理解包括文本、代码、音频、图像和视频在内的不同类型的信息。这使得它在发现大量数据中难以辨别的知识方面具有独特的能力。目前，Gemini Ultra正在完成广泛的信任和安全检查，预计将在未来向开发人员和企业客户推出。

Gemini的功能特色

多模态推理能力：Gemini能够处理和理解文本、图像、音频、视频和代码等多种类型的数据，这使得它在解决复杂问题时具有独特的优势。

高级编码功能：Gemini可以理解、解释和生成世界上最流行的编程语言（如Python、Java、C++和Go）的高质量代码，提升了代码生成系统AlphaCode 2的性能。

性能优越：Gemini Ultra版本在32个广泛使用的学术基准中的30个上超过了当前最先进的模型，如GPT-4，特别是在MMLU（大规模多任务语言理解）上的得分高达90.0%，超越了人类专家。

适用性广泛：Gemini分为Ultra、Pro和Nano三种规模，适用于从大型数据中心到移动设备的各种场景。

安全性和可靠性：在训练过程中，Google对所有数据集应用质量过滤器，去除有害内容，确保模型的安全性和可靠性。

全球化和多语言支持：Gemini支持全球180多个国家和地区、38种语言，支持文本、图像输入和文本输出，提供了广泛的全球化和多语言支持。

Google Gemini的使用方法（含视频教程）

访问官网：首先，打开Google Gemini的官网。

登录账号：使用您的Google账号登录。

使用makersuite：登录后，您将进入makersuite。与ChatGPT不同，Gemini不是以聊天的形式进行，而是以文档的形式。您需要输入Prompt，然后点击“run”按钮，系统就会在Prompt后输出结果。此外，您还可以将Prompt和结果保存起来。

选择模型版本：在Gemini Pro Version的左上角Modal，默认是“Gemini Pro”，您可以通过下拉菜单选择“Gemini Pro Version”。这两个版本的主要区别在于，Gemini Pro的Prompt只能是文字，而Gemini Pro Version可以将图片作为Prompt，或者混合文字和图片作为Prompt。

如果您需要获取Google Gemini的API key，可以在官网点击“Get API Key”，然后按照指示操作来获取您的API Key。

Google Gemini最新使用视频教程：

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