Geminiアカウントの登録方法 Google Gemini APIアプリケーション

Geminiに無料で登録してください。Google Geminiの使い方は?Google Geminiの人工知能(AI)サービスを利用するには、Googleアカウントを登録する必要があります。Google Geminiは中国本土と香港のユーザーには対応していませんのでご注意ください。他の国では、プロキシを使用してGoogle Geminiに正常にアクセスする必要があります。

Google Gemini Pro を無料でご利用いただくには、Google Gemini API と Gemini 登録を申請してください。

無料 グーグル Google Geminiの人工知能(AI)サービスをご利用いただくには、Googleアカウントを登録する必要があります。Google Geminiは中国本土と香港のユーザーをサポートしていませんのでご注意ください。他の国では、プロキシを使用してGoogle Geminiに正常にアクセスする必要があります。

方法は非常に簡単で、GoogleアカウントであるGmailを登録するだけです。

Googleアカウントで登録する方法:Googleアカウント登録 Googleアカウント Gmail Googleメールボックス登録 Google登録最新チュートリアル

Googleアカウントの登録が完了すると、Geminiのウェブサイトに直接アクセスしてGeminiサービスを利用できるようになります。Geminiは使いやすく、すぐにご利用いただけます。

https://Gemini.google.com

登録が成功した後もGeminiサービスを使用できない場合は、以下を参照してください。現在、Gemini はあなたの地域での回避策をサポートしていません。

Google Geminiの使い方、Gemini-1への無料登録

ジェミニとは

Geminiは、Googleが開発した生成型AIチャットボットです。同名の大規模言語モデルであるGeminiシリーズをベースとしています。OpenAIが開発したChatGPTチャットボットの台頭を受けて開発されました。2023年3月に限定的にリリースされ、2023年5月に対象国を拡大しました。2024年2月8日にGeminiに改名されました。

Google Geminiの3つの使い方

Google AI StudioはGemini Proを使用しています

  • Google AI Studioの青いボタンをクリック ここ
  • IPアドレスクエリのクリック ここ

 Gemini Chat Pro Gemini Proの使用

  • Gemini Chat Proのウェブサイトをクリック ここ

Google GeminiでGemini Proを無料で入手

  • Google Gemini URL クリック ここ

Gemini APIの入手方法と使い方

無制限にご利用いただけます Gemini APIは主に「Immersive Translation」翻訳サービスや「Opencat」などのサードパーティ製AIツールシェルアプリケーションで使用されています。

ビデオで言及されている、Gemini API を無料で入手するための URL は次のとおりです。

  • Gemini APIを取得するにはクリックしてください ここ
  • 没入型翻訳のインストールをクリック ここ

上記はGeminiを無料で利用する3つの方法です。2つ目の方法は最も要件が少なく、Gemini Chat ProでGemini Proを無料で利用できます。Gemini Proサービスを利用するのにGoogleアカウントは必要ありません。

他の 2 つのオプション、つまり Google AI Studio での Gemini Pro の無料使用と Google Bard での Gemini Pro の無料使用には、どちらも米国の Google アカウントと米国の IP が必要です。

ジェミニ vs チャット Gpt-4

Google の公式ブログによると、Gemini はテストのあらゆる面で GPT-4 を上回っています。

Google Geminiの使い方、Gemini-1への無料登録

従来の機能において GPT-4 を全面的に上回っていることに加え、Gemini の最も特別な点は、Google がもたらした初の大規模マルチモーダル モデルであるという点です。つまり、タイピングだけでなく、音声、ビデオ、画像でも対話できます。

Google によると、既存のいわゆるマルチモーダル大規模モデルはすべて、テキスト、ビジョン、オーディオ、その他のモデルごとに個別にトレーニングされ、その後結合されているとのことです。

結果として得られる「バルク」マルチモーダル大規模モデルは、画像、テキスト、音声、またはビデオが同時に表示された場合にのみ、各質問に答えるために異なるモジュールを分解し、各部分の回答を要約して最終的に回答を形成します。

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