Vertex AI의 최신 멀티모달 모델인 Gemini 1.5 모델을 사용 해 보고 100만 개의 토큰 컨텍스트 윈도우로 빌드할 수 있는 항목을 확인해 보세요.
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기술 사양
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
JSON 형식으로 기술 사양을 생성합니다.
모델을 직접 쿼리하고 Cloud 콘솔에서 다른 매개변수 값을 사용하거나 Vertex AI API를 직접 호출하여 반환된 결과를 테스트할 수 있습니다.
컨텍스트
아래 텍스트에서 JSON 형식으로 기술 사양을 추출합니다.
텍스트:
JSON
Google Nest Wifi, 네트워크 속도 최대 1200Mpbs, 2.4GHz 및 5GHz 주파수, WP3 프로토콜
{
"product":"Google Nest Wifi",
"speed":"1200Mpbs",
"frequencies": ["2.4GHz", "5GHz"],
"protocol":"WP3"
}
테스트
텍스트:
JSON
Google Pixel 7, 5G 네트워크, 8GB RAM, Tensor G2 프로세서, 128GB 스토리지, 레몬그라스
json
{
"product":"Google Pixel 7",
"network": "5G",
"RAM": "8GB",
"processor": "Tensor G2",
"storage": "128GB",
"color": "Lemongrass"
}
모델:
gemini-1.5-pro-preview-0409
강도:
1
최대 출력 토큰:
1024
최상위 K:
40
최상위 P:
0.95
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달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스 에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스 에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책 을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.
최종 업데이트: 2024-04-26(UTC)
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"label":"Hard to understand"
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