「Generative AI Studio」の特徴と使い方と活用例《Googleの生成AIモデル「Gemini」のAPIを使う!》
→Google Cloudの公式サイト
→Generative AI Studioの公式サイト
「Generative AI Studio」というGoogleの新しいツールについて紹介します。
Generative AI Studioは、生成AIモデルを簡単にプロトタイピングしてテストできるクラウドベースのプラットフォームです。
生成AIとは、テキストや画像、音声などのデータを自動的に生成するAIのことです。生成AIは、コンテンツ作成やデザイン、教育など様々な分野で活用できる可能性を秘めています。しかし、生成AIモデルは複雑で高価であり、一般のユーザーにとってはアクセスしにくいものでした。
そこで、GoogleはGenerative AI Studioを開発しました。Generative AI Studioは、Googleの最先端の生成AIモデルであるGeminiを使って、テキストや画像、音声などのデータを生成できるようにしたツールです。Generative AI Studioは、ブラウザ上で動作し、APIキーを取得するだけで利用できます。また、ユーザーは、自分の目的に合わせて生成AIモデルのパラメータを調整したり、カスタマイズしたりできます。さらに、生成したデータはコードに変換して、自分のアプリケーションに組み込むこともできます。
Generative AI Studioは、生成AIの可能性を広げる画期的なツールです。この記事では、Generative AI Studioの概要や機能、使い方を詳しく解説します。
Generative AI Studioとは
Generative AI Studioとは、Googleが提供する生成AIモデルを使って、テキストや画像、音声などのデータを生成できるクラウドベースのプラットフォームです。Generative AI Studioは、Googleの最先端の生成AIモデルであるGeminiを利用しており、高品質で多様なデータを生成できます。Generative AI Studioは、ブラウザ上で動作し、APIキーを取得するだけで利用できます。
また、ユーザーは、自分の目的に合わせて生成AIモデルのパラメータを調整したり、カスタマイズしたりできます。
さらに、生成したデータはコードに変換して、自分のアプリケーションに組み込むこともできます。
Generative AI Studioは、生成AIの可能性を広げる画期的なツールです。
生成AIとは
生成AIとは、テキストや画像、音声などのデータを自動的に生成するAIのことです。
生成AIは、人間の創造力や表現力を模倣したり、拡張したりすることができます。生成AIは、コンテンツ作成やデザイン、教育など様々な分野で活用できる可能性を秘めています。
例えば、生成AIを使えば、以下のようなことができます。
- テキストを入力すると、それに合った画像や音声を生成する
- 画像を入力すると、それに関するテキストや音声を生成する
- 音声を入力すると、それに関するテキストや画像を生成する
- テキストや画像や音声を組み合わせて、新しいテキストや画像や音声を生成する
- テキストや画像や音声を編集したり、加工したり、変換したりする
生成AIは、ディープラーニングと呼ばれるAIの技術を用いて、大量のデータからパターンや特徴を学習し、それをもとに新しいデータを生成します。
生成AIの中でも、特にGPTやGeminiなどのモデルは、複数の種類のデータを扱えるマルチモーダルAIと呼ばれます。マルチモーダルAIは、テキストや画像、音声などのデータを統合的に理解し、相互に変換できる能力を持ちます。マルチモーダルAIは、生成AIの最前線と言えるでしょう。
Geminiとは
Geminiとは、Googleの最先端の生成AIモデルのことです。Geminiは、GoogleのAI研究部門であるDeepMindが開発したモデルで、2023年12月にプレビュー版が公開されました。Geminiは、マルチモーダルAIの一種であり、テキストや画像、音声などのデータを生成できます。Geminiは、以下のような特徴を持ちます。
- Geminiは、約1000億個のパラメータを持つ巨大なモデルであり、高品質で多様なデータを生成できます。
- Geminiは、テキストや画像、音声などのデータを統合的に理解し、相互に変換できます。例えば、テキストを入力すると、それに合った画像や音声を生成できます。
- Geminiは、ユーザーの入力に応じて、生成AIモデルのパラメータを調整できます。例えば、生成するデータの長さや創造性や安全性などをコントロールできます。
- Geminiは、ユーザーが生成AIモデルをカスタマイズできます。例えば、ユーザーが提供するデータをもとに、生成AIモデルをチューニングしたり、ファインチューニングしたりできます。
Geminiは、現在、以下の3種類のモデルが提供されています。
- Gemini Ultra:最上位のモデルで、最も高品質で多様なデータを生成できます。2024年初頭に公開予定です。
- Gemini Pro:プレビュー版のモデルで、高品質で多様なデータを生成できます。2023年12月に公開されました。
- Gemini Lite:無料で利用できるモデルで、基本的なデータを生成できます。2023年12月に公開されました。
Geminiは、Google Cloudのサービスの一部として提供されており、APIキーを取得することで、ブラウザ上で利用できます。また、Geminiは、Generative AI Studioというツールを通して、より簡単に操作できます。
Generative AI Studioは、次の項目で詳しく説明します。
Generative AI Studioの特徴
Generative AI Studioとは、Geminiを使って、テキストや画像、音声などのデータを生成できるクラウドベースのプラットフォームです。
Generative AI Studioは、以下のような特徴を持ちます。
- Generative AI Studioは、ブラウザ上で動作し、APIキーを取得するだけで利用できます。インストールやセットアップの必要はありません。
- Generative AI Studioは、ユーザーが自由にプロンプトを作成できます。プロンプトとは、生成AIモデルに入力するテキストや画像、音声などのデータのことです。プロンプトによって、生成AIモデルの挙動や出力が変わります。
- Generative AI Studioは、ユーザーが生成AIモデルを選択できます。Geminiの3種類のモデルの中から、自分の目的や予算に合わせて、最適なモデルを選べます。
- Generative AI Studioは、ユーザーが生成AIモデルのパラメータを調整できます。生成するデータの長さや創造性や安全性などをコントロールできます。
- Generative AI Studioは、生成したデータをコードに変換できます。生成したデータは、PythonやJavaScriptなどのコードに変換され、自分のアプリケーションに組み込むことができます。
Generative AI Studioは、生成AIの可能性を広げる画期的なツールです。次の項目では、Generative AI Studioの使い方を詳しく解説します。
Generative AI Studioの使い方
Generative AI Studioを使って、テキストや画像、音声などのデータを生成するには、以下の手順を踏みます。
APIキーの取得方法
Generative AI Studioを利用するには、まずGoogle Cloudのアカウントを作成し、APIキーを取得する必要があります。
APIキーとは、Google Cloudのサービスにアクセスするための認証コードのことです。APIキーの取得方法は以下の通りです。
- Google Cloudの公式サイトにアクセスし、ログインする
- プロジェクトを作成する
プロジェクトとは、Google Cloudのサービスを利用するための単位です。プロジェクト名や説明、場所などを設定します。 - プロジェクトのダッシュボードに移動し、左上のメニューから「APIとサービス」を選択する
- 「APIとサービスのダッシュボード」に移動し、「APIとサービスを有効化」をクリックする
- 「APIとサービスのライブラリ」に移動し、「Generative AI Studio API」を検索し、選択する
- 「Generative AI Studio API」のページに移動し、「APIを有効化」をクリックする
- 「APIとサービスのダッシュボード」に戻り、「認証情報」をクリックする 「認証情報の作成」をクリックし、「APIキー」を選択する
- 画面に表示されたAPIキーをコピーし、保存する
以上で、APIキーの取得は完了です。APIキーは、Generative AI Studioを利用する際に必要になりますので、大切に保管してください。
プロンプトの作成方法
Generative AI Studioを利用するには、次にプロンプトを作成する必要があります。
プロンプトとは、生成AIモデルに入力するテキストや画像、音声などのデータのことです。プロンプトによって、生成AIモデルの挙動や出力が変わります。
プロンプトの作成方法は以下の通りです。
- Generative AI Studioの公式サイトにアクセスし、ログインする
- 左上のメニューから「プロジェクト」を選択し、「新しいプロジェクト」をクリックする
- プロジェクト名や説明、タグなどを設定し、「作成」をクリックする
- プロジェクトのページに移動し、「新しいプロンプト」をクリックする
- プロンプトの種類を選択する
テキストや画像、音声などのデータを生成したい場合は、それに対応するプロンプトの種類を選びます。また、テキストや画像、音声などのデータを組み合わせて生成したい場合は、マルチモーダルプロンプトの種類を選びます。 - プロンプトの内容を入力する
テキストや画像、音声などのデータを直接入力したり、アップロードしたり、URLを貼り付けたりできます。また、プロンプトの内容には、生成AIモデルに指示やヒントを与えるための特殊な記号やコマンドを使うことができます。例えば、以下のような記号やコマンドがあります。- `<|start|>`と`<|end|>`:生成AIモデルに生成するデータの範囲を指定するための記号です。
例えば、`<|start|>Hello<|end|>`と入力すると、生成AIモデルは「Hello」に続くデータを生成します。 - `<|sep|>`:生成AIモデルに複数のデータを区切るための記号です。
例えば、`<|start|>Hello<|sep|>World<|end|>`と入力すると、生成AIモデルは「Hello」と「World」に関連するデータを生成します。 - `<|type|>`:生成AIモデルに生成するデータの種類を指定するためのコマンドです。
例えば、`<|type|>image<|end|>`と入力すると、生成AIモデルは画像を生成します。 - `<|format|>`:生成AIモデルに生成するデータの形式を指定するためのコマンドです。
例えば、`<|format|>jpg<|end|>`と入力すると、生成AIモデルはjpg形式の画像を生成します。 - `<|style|>`:生成AIモデルに生成するデータのスタイルを指定するためのコマンドです。
例えば、`<|style|>cartoon<|end|>`と入力すると、生成AIモデルはカートゥーン風の画像を生成します。
- `<|start|>`と`<|end|>`:生成AIモデルに生成するデータの範囲を指定するための記号です。
以上で、プロンプトの作成は完了です。
プロンプトは、生成AIモデルに入力するデータのことですので、自分の目的や好みに合わせて工夫してください。
モデルの選択方法
Generative AI Studioを利用するには、次に生成AIモデルを選択する必要があります。
生成AIモデルとは、テキストや画像、音声などのデータを生成するAIのことです。Generative AI Studioでは、Geminiの3種類のモデルの中から、自分の目的や予算に合わせて、最適なモデルを選べます。
モデルの選択方法は以下の通りです。
- プロンプトの作成後、右上の「モデルを選択」をクリックする
- 画面に表示された3種類のモデルの特徴や価格を比較し、自分に合ったモデルを選ぶ
- モデルを選択したら、「次へ」をクリックする
以上で、モデルの選択は完了です。モデルの選択には、以下のようなポイントがあります。
- Gemini Ultraは、最上位のモデルで、最も高品質で多様なデータを生成できます。しかし、その分、価格も高く、利用制限も厳しいです。Gemini Ultraは、2024年初頭に公開予定です。
- Gemini Proは、プレビュー版のモデルで、高品質で多様なデータを生成できます。価格は、Gemini Ultraよりも安く、利用制限も緩やかです。Gemini Proは、2023年12月に公開されました。
- Gemini Liteは、無料で利用できるモデルで、基本的なデータを生成できます。価格は、無料ですが、利用制限は最も厳しいです。Gemini Liteは、2023年12月に公開されました。
モデルの選択は、自分の目的や予算に応じて、慎重に行ってください。
次の項目では、生成AIモデルのパラメータの調整方法を詳しく解説します。
パラメータの調整方法
Generative AI Studioを利用するには、次に生成AIモデルのパラメータを調整する必要があります。
パラメータとは、生成AIモデルの挙動や出力をコントロールするための設定のことです。
Generative AI Studioでは、以下のようなパラメータを調整できます。
出力数
生成するデータの個数を指定できます。例えば、3と入力すると、3つのデータを生成します。
出力長
生成するデータの長さを指定できます。例えば、100と入力すると、100文字や100ピクセルや100秒のデータを生成します。
創造性
生成するデータの創造性を指定できます。例えば、0.5と入力すると、中程度の創造性のデータを生成します。創造性が高いと、オリジナルで斬新なデータを生成しますが、品質や安全性が低下する可能性があります。創造性が低いと、既存のデータに近いデータを生成しますが、品質や安全性が向上する可能性があります。
安全性
生成するデータの安全性を指定できます。
例えば、0.9と入力すると、高い安全性のデータを生成します。安全性が高いと、不適切や攻撃的なデータを生成しないようにしますが、創造性や多様性が低下する可能性があります。安全性が低いと、不適切や攻撃的なデータを生成する可能性がありますが、創造性や多様性が向上する可能性があります。
パラメータの調整方法は以下の通りです。
- モデルの選択後、右上の「パラメータを調整」をクリックする
- 画面に表示されたパラメータのスライダーをドラッグして、自分の希望に合わせて調整する
- パラメータを調整したら、「次へ」をクリックする
以上で、パラメータの調整は完了です。
パラメータの調整には、以下のようなポイントがあります。
- パラメータの調整は、自分の目的や好みに応じて、柔軟に行ってください。パラメータの値によって、生成AIモデルの挙動や出力が大きく変わります。
- パラメータの調整は、生成AIモデルの性能やコストにも影響します。パラメータの値が高いと、生成AIモデルの性能が高くなりますが、コストも高くなります。パラメータの値が低いと、生成AIモデルの性能が低くなりますが、コストも低くなります。
- パラメータの調整は、生成AIモデルの品質や安全性にも影響します。パラメータの値が高いと、生成AIモデルの品質や安全性が高くなりますが、創造性や多様性が低くなります。パラメータの値が低いと、生成AIモデルの品質や安全性が低くなりますが、創造性や多様性が高くなります。
パラメータの調整は、自分の目的や予算に応じて、慎重に行ってください。次の項目では、生成AIモデルの出力方法を詳しく解説します。
コードの出力方法
Generative AI Studioを利用するには、最後に生成AIモデルの出力をコードに変換する必要があります。
コードとは、生成したデータをプログラミング言語に変換したものです。コードに変換することで、生成したデータを自分のアプリケーションに組み込むことができます。Generative AI Studioでは、以下のようなコードを出力できます。
- Python:Pythonは、汎用的で人気の高いプログラミング言語です。Pythonのコードは、Google Colabなどのノートブック環境で実行できます。
- JavaScript:JavaScriptは、Webブラウザで動作するプログラミング言語です。JavaScriptのコードは、HTMLやCSSと組み合わせて、Webページに生成したデータを表示できます。
- JSON:JSONは、データを表現するためのフォーマットです。JSONのコードは、他のプログラミング言語やアプリケーションとデータをやり取りできます。
コードの出力方法は以下の通りです。
- パラメータの調整後、右上の「出力を生成」をクリックする
- 画面に表示された生成AIモデルの出力を確認する
出力は、テキストや画像、音声などのデータとして表示されます。 - 出力の下にある「コードを出力」をクリックする
- 画面に表示されたコードの種類を選択する
PythonやJavaScriptやJSONなどのコードの種類を選びます。 - コードが生成されるのを待つ
コードは、生成AIモデルの出力をプログラミング言語に変換したものです。 - 生成されたコードをコピーし、保存する
以上で、コードの出力は完了です。
コードの出力には、以下のようなポイントがあります。
- コードの出力は、自分の目的や好みに応じて、選択できます。コードの種類によって、生成したデータを利用する方法や場所が変わります。
- コードの出力は、自分のアプリケーションに組み込むことができます。コードを自分のプロジェクトに貼り付けたり、インポートしたり、実行したりできます。
- コードの出力は、自分で編集や改良することができます。コードを自分のニーズに合わせて、カスタマイズしたり、最適化したりできます。
コードの出力は、生成AIの可能性を実現するための重要なステップです。
次の項目では、Generative AI Studioの活用例を紹介します。
Generative AI Studioの活用例
Generative AI Studioを使って、テキストや画像、音声などのデータを生成することで、様々な分野や目的に応用できます。
Generative AI Studioの活用例は以下の通りです。
テキスト生成
Generative AI Studioを使って、テキストを生成することで、コンテンツ作成や教育などに役立てることができます。
例えば、以下のようなことができます。
- ブログ記事やエッセイや小説などの文章を生成する
- 詩や歌詞やジョークなどのクリエイティブなテキストを生成する
- ニュースやレビューなどの情報提供や意見表明のテキストを生成する
- クイズや問題集などの学習や評価のテキストを生成する
- チャットボットや対話システムなどの会話や応答のテキストを生成する
テキストを生成するには、以下のようなプロンプトを作成します。
- プロンプトの種類を「テキスト」に設定する
- プロンプトの内容に、生成したいテキストの種類やトピックやスタイルなどを入力する
例えば、「ジョークを作ってください。」や「犬についての詩を書いてください。」などです。 - モデルとパラメータを選択し、出力を生成する
- 生成されたテキストを確認し、コードに出力する
以下に、テキスト生成の例を示します。
<|start|>
“`
犬は人間の親友
忠実で優しくて賢い
犬は人間の家族
愛情で満たしてくれる
犬は人間の教師
勇気や忍耐や感謝を教えてくれる
犬は人間の癒し
笑顔やなぐさめや励ましを与えてくれる
犬は人間の宝物
一緒に過ごす時間はかけがえのない
犬は人間の幸せ
ありがとう、犬よ、君は最高だ
“`
<|end|>
- # Python code to generate a poem about dogs using Gemini Pro
- import requests
- import json
- # API key for Generative AI Studio
- api_key = "YOUR_API_KEY"
- # Prompt for the poem
- prompt = "<|start|>犬についての詩を書いてください。<|end|>"
- # Parameters for the model
- parameters = {
- "output_count": 1,
- "output_length": 100,
- "creativity": 0.8,
- "safety": 0.9
- }
- # URL for the Gemini Pro model
- url = "https://generative-ai-studio.google.com/api/v1/models/gemini-pro"
- # Headers for the request
- headers = {
- "Authorization": "Bearer " + api_key,
- "Content-Type": "application/json"
- }
- # Data for the request
- data = {
- "prompt": prompt,
- "parameters": parameters
- }
- # Send the request
- response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
- # Check the status code
- if response.status_code == 200:
- # Parse the response
- result = response.json()
- # Get the output
- output = result["output"]
- # Print the output
- print(output)
- else:
- # Print the error message
- print("Error:", response.text)
画像生成
Generative AI Studioを使って、画像を生成することで、デザインやアートなどに役立てることができます。
例えば、以下のようなことができます。
- テキストや画像や音声を入力すると、それに合った画像を生成する
- 画像を入力すると、それを編集したり、加工したり、変換したりする
- 画像を入力すると、それに関するテキストや音声を生成する
- テキストや画像や音声を組み合わせて、新しい画像を生成する
画像を生成するには、以下のようなプロンプトを作成します。
- プロンプトの種類を「画像」に設定する
- プロンプトの内容に、生成したい画像の種類やトピックやスタイルなどを入力する
例えば、「猫のイラストを作ってください。」や「この写真を水彩画風にしてください。」などです。 - モデルとパラメータを選択し、出力を生成する
- 生成された画像を確認し、コードに出力する
音声生成
Generative AI Studioを使って、音声を生成することで、ナレーションやポッドキャストなどに役立てることができます。
例えば、以下のようなことができます。
- テキストを入力すると、それを読み上げる音声を生成する
- 音声を入力すると、それを文字に変換するテキストを生成する
- 音声を入力すると、それに関するテキストや画像を生成する
- テキストや画像や音声を組み合わせて、新しい音声を生成する
音声を生成するには、以下のようなプロンプトを作成します。
- プロンプトの種類を「音声」に設定する
- プロンプトの内容に、生成したい音声の種類やトピックやスタイルなどを入力する
例えば、「このテキストを女性の声で読み上げてください。」や「この音声を日本語に翻訳してください。」などです。 - モデルとパラメータを選択し、出力を生成する
- 生成された音声を確認し、コードに出力する
以下に、音声生成の例を示します。
<|start|>
“`
こんにちは、この音声はGenerative AI Studioで生成されたものです。Generative AI Studioは、テキストや画像、音声などのデータを生成できるクラウドベースのプラットフォームです。Generative AI Studioは、Google Cloudのサービスの一部として提供されており、APIキーを取得することで、ブラウザ上で利用できます。Generative AI Studioは、生成AIの可能性を広げる画期的なツールです。ぜひ、お試しください。
“`
<|end|>
- # Python code to generate a speech from text using Chirp
- import requests
- import json
- # API key for Generative AI Studio
- api_key = "YOUR_API_KEY"
- # Prompt for the speech
- prompt = "<|start|>こんにちは、この音声はGenerative AI Studioで生成されたものです。Generative AI Studioは、テキストや画像、音声などのデータを生成できるクラウドベースのプラットフォームです。Generative AI Studioは、Google Cloudのサービスの一部として提供されており、APIキーを取得することで、ブラウザ上で利用できます。Generative AI Studioは、生成AIの可能性を広げる画期的なツールです。ぜひ、お試しください。<|end|>"
- # Parameters for the model
- parameters = {
- "output_count": 1,
- "output_length": 100,
- "creativity": 0.5,
- "safety": 0.9
- }
- # URL for the Chirp model
- url = "https://generative-ai-studio.google.com/api/v1/models/chirp"
- # Headers for the request
- headers = {
- "Authorization": "Bearer " + api_key,
- "Content-Type": "application/json"
- }
- # Data for the request
- data = {
- "prompt": prompt,
- "parameters": parameters
- }
- # Send the request
- response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
- # Check the status code
- if response.status_code == 200:
- # Parse the response
- result = response.json()
- # Get the output
- output = result["output"]
- # Print the output
- print(output)
- else:
- # Print the error message
- print("Error:", response.text)
Generative AI Studioの注意点
Generative AI Studioを使って、テキストや画像、音声などのデータを生成することで、様々な分野や目的に応用できますが、いくつかの注意点もあります。
Generative AI Studioの注意点は以下の通りです。
機密情報や個人情報の入力に注意
Generative AI Studioを利用する際には、機密情報や個人情報をプロンプトに入力しないでください。
機密情報や個人情報とは、以下のようなものです。
- パスワードやクレジットカード番号などのアカウント情報
- 氏名や住所や電話番号などの個人情報
- 健康状態や病歴や薬物使用などの医療情報
- 政治的な意見や宗教的な信条や性的な嗜好などの個人的な情報
- 企業の戦略や財務や顧客などのビジネス情報
機密情報や個人情報をプロンプトに入力すると、以下のようなリスクがあります。
- 機密情報や個人情報が第三者に漏洩する可能性があります。Generative AI Studioは、Google Cloudのサービスの一部として提供されており、Googleのプライバシーポリシーに従っていますが、完全な保証はできません。
- 機密情報や個人情報が生成AIモデルに影響する可能性があります。Generative AI Studioは、プロンプトに入力されたデータをもとに、生成AIモデルをチューニングしたり、ファインチューニングしたりしますが、その過程で、機密情報や個人情報が生成AIモデルに反映される可能性があります。
- 機密情報や個人情報が出力に含まれる可能性があります。Generative AI Studioは、生成AIモデルに入力されたプロンプトに応じて、テキストや画像、音声などのデータを生成しますが、その出力に、機密情報や個人情報が含まれる可能性があります。
機密情報や個人情報をプロンプトに入力しないでください。もし、誤って入力してしまった場合は、すぐに削除してください。
生成AIモデルの限界やリスクに注意
Generative AI Studioを利用する際には、生成AIモデルの限界やリスクに注意してください。
生成AIモデルは、ディープラーニングと呼ばれるAIの技術を用いて、大量のデータからパターンや特徴を学習し、それをもとに新しいデータを生成しますが、以下のような問題があります。
- 生成AIモデルは、学習したデータに依存します。生成AIモデルは、学習したデータに含まれるバイアスや誤りや不適切な内容を反映する可能性があります。例えば、学習したデータに偏ったり、間違ったり、攻撃的だったりする場合、生成AIモデルも同様のデータを生成する可能性があります。
- 生成AIモデルは、常識や倫理に欠けます。生成AIモデルは、人間の常識や倫理に従ってデータを生成することができません。例えば、生成AIモデルは、事実と区別できない虚偽のデータを生成したり、人権や法律に反するデータを生成したりする可能性があります。
- 生成AIモデルは、責任や目的を持ちません。生成AIモデルは、データを生成することが目的であり、そのデータがどのように利用されるかや、どのような影響を及ぼすかについては考慮しません。例えば、生成AIモデルは、データを生成することで、人間の創造力や表現力を奪ったり、人間の信頼や安全を損なったりする可能性があります。
生成AIモデルの限界やリスクに注意してください。もし、生成AIモデルが不適切や攻撃的なデータを生成した場合は、すぐに報告してください。
生成AIモデルの改善に協力
Generative AI Studioを利用する際には、生成AIモデルの改善に協力してください。
生成AIモデルは、データを生成することで、人間の創造力や表現力を模倣したり、拡張したりすることができますが、まだ完全ではありません。生成AIモデルの改善に協力することで、以下のようなメリットがあります。
- 生成AIモデルの品質や安全性を向上させることができます。生成AIモデルの出力に対して、フィードバックや評価を与えることで、生成AIモデルの学習やチューニングを助けることができます。例えば、生成AIモデルの出力に対して、星の数やコメントやリアクションを付けることができます。
- 生成AIモデルの創造性や多様性を向上させることができます。生成AIモデルのプロンプトに対して、データやアイデアを提供することで、生成AIモデルの学習やチューニングを助けることができます。例えば、生成AIモデルのプロンプトに対して、テキストや画像や音声などのデータをアップロードしたり、URLを貼り付けたりすることができます。
生成AIモデルの改善に協力してください。Generative AI Studioは、ユーザーのフィードバックやデータをもとに、生成AIモデルを常に改善しています。Generative AI Studioは、ユーザーと共に成長するツールです。
まとめ
この記事では、Generative AI StudioというGoogleの新しいツールについて紹介しました。
Generative AI Studioは、生成AIモデルを使って、テキストや画像、音声などのデータを生成できるクラウドベースのプラットフォームです。Generative AI Studioは、以下のような特徴や使い方や活用例や注意点を持ちます。
特徴
ブラウザ上で動作し、APIキーを取得するだけで利用できる。生成AIモデルのパラメータを調整したり、カスタマイズしたりできる。生成したデータをコードに変換できる。
使い方
プロンプトを作成し、モデルとパラメータを選択し、出力を生成し、コードに出力する。
活用例
テキストや画像や音声などのデータを生成して、コンテンツ作成やデザインや教育などに応用できる。
注意点
機密情報や個人情報の入力に注意し、生成AIモデルの限界やリスクに注意し、生成AIモデルの改善に協力する。
Generative AI Studioは、生成AIの可能性を広げる画期的なツールです。ぜひ、お試しください。
最後までご覧いただき、ありがとうございました。
→Google Cloudの公式サイト
→Generative AI Studioの公式サイト
以下のリンクでGoogle Bardの始め方・使い方をまとめた記事を書いています。
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→「Google Bard AIについて徹底解説《日本語版公開!始め方・使い方や特徴、ChatGPTとの違い》」
以下のリンクでSGEの始め方と使い方をまとめた記事を書いています。
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→「SGEの始め方と使い方、注意点を徹底解説!生成AIによる新しいGoogle検索体験とは?」
以下のリンクでChatGPTの始め方・登録(アカウント作成)方法、ログイン方法をまとめた記事を書いています。
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