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Google Gemini ist eine Familie generativer KI-Modelle von Google mit multimodalen Fähigkeiten für Text-, Bild- und Codeaufgaben. Es bietet Entwickler-APIs und cloudintegrierte Dienste zum Aufbau von Konversationsagenten, Assistenten und Inhaltsgenerierungs-Workflows. Gemini legt den Schwerpunkt auf Sicherheit, Grounding-Werkzeuge und Skalierbarkeit für den P…
Nutze diesen Steckbrief, um den Baustein kurz zu verstehen, ihn im Modell einzuordnen und verwandte Bausteine zu öffnen.
Technischer Baustein: kann automatisiert, integriert oder betrieben werden.
Konkretes Rädchen im System, das in größeren Zusammenhängen wirkt.
Google Gemini ist eine Familie generativer, multimodaler KI-Modelle und Dienste, die Text, Code, Bilder, Audio und Video verarbeiten können.
Google DeepMind stellte Gemini im Dezember 2023 als gemeinsame Modellfamilie für multimodale Aufgaben vor. Die Familie entstand aus Googles Forschung an großen Sprach- und multimodalen Modellen und wird in Google-Produkte sowie die Entwicklerplattformen integriert.
Eine Anwendung gibt dem Modell eine Anweisung mit Text oder weiteren Modalitäten. Das Modell verarbeitet den gemeinsamen Kontext und erzeugt eine wahrscheinliche Antwort, Struktur oder Code. Über Gemini- und Cloud-Dienste kommen Funktionen wie Tool-Aufrufe, Grounding und Sicherheitskontrollen hinzu; Anwendung und Modell bleiben für Datenzugriff und Prüfung verantwortlich.
Mehrere Medienarten können in einem gemeinsamen Auftrag verarbeitet werden.
Das Modell erzeugt probabilistische Antworten, Inhalte oder Code.
APIs und Google-Cloud-Dienste verbinden Modelle mit Anwendungen und Kontrollen.
Gemini ist für multimodale Assistenz, Analyse und eingebettete KI-Funktionen interessant. Modellversion, Datenrechte, Halluzinationen, Kosten, Latenz und Sicherheitsgrenzen müssen pro Anwendung geprüft werden.
Wo dieser Baustein im Themenmodell verortet ist.
Keine Strukturpfade verfügbar.
Erkunde, wie dieser Wissensbaustein mit Konzepten, Methoden, Technologien und Tools verbunden ist.
Diese Quellen belegen den Begriff und seine fachliche Bedeutung.
Alle direkten Verbindungen des aktuellen Wissensbausteins in einer kompakten, textuellen Darstellung.
Diese Einordnung zeigt, in welchem Kontext der Baustein typischerweise relevant wird, wie anspruchsvoll er ist und welche Wirkung er im Modell hat.
Die Ebene innerhalb der Organisation (Unternehmen, Domäne, Team), auf der der AssetBlock angewendet wird.