Книга-тренинг по ИИ. Gemini.

О книге

Автор книги - . Произведение относится к жанрам информатика и вычислительная техника, саморазвитие / личностный рост. Оно опубликовано в 2025 году. Книге не присвоен международный стандартный книжный номер.

Аннотация

Gemini – это мультимодальная нейросеть от Google.

И, как представительница семейства искуственного интеллекта, может помочь в жизни, делая ее более удобной, эффективной и даже увлекательной. Например, в домашних делах – позволяет с помощью системы "Умный дом" автоматизировать освещение, отопление, кондиционирование, системы безопасности.

В образовании ИИ могут быть "репетитором" – адаптировать материал и темп обучения под вашу индивидуальность. Быстрый поиск и обработка огромных объемов информации, что позволяет получить ответы на любые вопросы.

Устройства с ИИ могут отслеживать жизненно важные показатели и предупреждать о возможных проблемах, проанализировать данные о вашей активности, сне и питании, предлагая персонализированные рекомендации для улучшения здоровья.

Приложения на основе ИИ могут предлагать упражнения для релаксации, медитации или даже базовую психологическую поддержку.

Самое главное – ею можно управлять просто голосом, без технических заморочек.

Читать онлайн Ирина Полякова - Книга-тренинг по ИИ. Gemini.


Первое "свидание" с Gemini

Gemini – это мультимодальная нейросеть от Google.

“Мультимодальная” означает, что она может понимать и работать с разной информацией: текстом, кодом, изображениями, аудио и даже видео.

В основе Gemini лежат языковые модели. Такие модели используются, например, в телефонах, когда текстовая программа подсказывает вам правильное написание или следующее (по её мнению :)) слово. Мнение не взято с потолка, а сформировано на анализе многих текстов.

Продвинутая языковая модель не просто предлагает слово на основе нескольких букв, а анализирует большой объем информации.

И использует сложные математические вероятности, чтобы угадать наиболее подходящее следующее слово в последовательности. Это не случайный выбор.

Модель опирается на закономерности, которые она выучила в процессе обучения на огромном количестве текстовых данных.

Развитие технологий машинного обучения привело к появлению нейронных сетей – сложных систем уравнений, которые позволяют модели обрабатывать и понимать эти последовательности слов.

То, как мы взаимодействуем с этими моделями, имеет большое значение. Разработка эффективных запросов, напрямую влияет на качество генерируемого текста. Чем точнее и продуманнее ваш запрос, тем лучше будет результат.

Пример.

Вы получили неприятное письмо от классной руководительницы вашего сына по поводу его систематических опозданий в школу.

Разумеется, вы не первая мать, столкнувшаяся с такими проблемами и в “памяти” Gemini тысячи таких писем и ответов на них.

Если просто описать ситуацию и попросить ИИ написать ответ, вы получите общее, нейтральное письмо. Но вероятность того, что этот ответ совпадет с тем настроением, которое вы хотите передать учительнице – мала.

Возможно, вы полностью признаете вину и бьете челом. А может, вы считаете, что она необъективна и придирается именно к вашему сыну? И хотите мягко намекнуть на это, не вызвав конфликта?

В главе о письмах мы попрактикуемся на этом примере.

Кроме того, в обучение современных моделей,таких как Gemini, активно включается обратная связь от людей. Это помогает модели лучше соответствовать ожиданиям и генерировать полезные ответы.

Например, заметив вашу манеру общения с классной руководительницей вашего сына, нейросеть будет выбирать письма в таком же стиле.


Рекомендации для вас