Node.js 后端開發指南：搭建、優化與部署
Google的Gemini人工智能大模型以其卓越的性能和廣泛的應用范圍，成為了AI領域的一顆新星。本文將深入探討Gemini的特性、能力對比、開發應用以及開源模型Gemma的特點和應用場景。
Gemini是Google發布的人工智能大模型，能夠在不同平臺上運行，包括數據中心和移動設備。該模型包含三種不同規模的版本：功能強大的Gemini Ultra、中端型號Gemini Pro和適用于特定任務和移動設備的Gemini Nano。Gemini Ultra在大規模多任務語言理解（MMLU）領域超越了人類專家，成為首個達到此成就的模型。
官網鏈接：Gemini官網
Gemini在多個圖像理解基準測試中展現了其強大的能力，如MMLU、VQAv2、文本VQA等。以下是Gemini與GPT-4V在幾個關鍵圖像能力基準上的對比：
Gemini Ultra在文本能力方面同樣表現出色，無論是在MMLU總體學科、推理、數學還是代碼生成方面，都超過了GPT-4。
開發者可以通過以下鏈接申請Google AI的Key，以便開始開發和測試：申請Key。
開發者可以使用Postman等工具調用Gemini的API接口。以下是一個調用示例：
{
“contents”: [
{
“parts”: [
{
“text”: “中國有多少人，歷史達幾萬年，為什么只被算到5000年？，詳細介紹一下！”
}
]
}
]
}Google最近開源了名為Gemma的新模型系列，這是對開源AI模型領域的一大補充。Gemma模型基于與Gemini相同的技術構建，但完全公開并允許商用授權。
架構細節：Gemma模型具有不同的參數規模，Gemma-2B有18層，d_model為2048，而Gemma-7B有28層，d_model為3072。
新技術：Gemma采用了新技術如Multi-Query Attention、RoPE Embeddings等，提高了模型的性能。
評測結果：Gemma在70億參數規模的語言模型中表現最佳，甚至超過了一些參數量更大的模型。
Gemma模型遵循一個自定義的開源協議，允許商業使用，為AI開發者提供了更多的靈活性和可能性。
答：Gemini是Google發布的多模態人工智能大模型，而Gemma是基于相同技術開發的開源大型語言模型，專注于文本處理。
答：開發者可以通過Google AI平臺申請Key，并使用提供的API接口開始開發和測試。
答：Gemma模型在多項測試中表現優秀，超過了許多參數更大的模型，特別是在70億參數規模的語言模型中表現最佳。
答：是的，Gemma模型遵循一個自定義的開源協議，允許商業使用。
答：開源Gemma模型是Google推動AI領域發展和合作的一部分，旨在為開發者提供更多的工具和資源，促進AI技術的創新和應用。
