Funktionen:

• Darf ich dir Bard vorstellen: dein kreativer und hilfreicher Mitarbeiter, der deine Vorstellungskraft anregt, deine Produktivität steigert und deine Ideen zum Leben erweckt: Bard ist ein Experiment und kann ungenaue oder unpassende Antworten geben. Du kannst helfen, Bard zu verbessern, indem du Feedback hinterlässt.
• Ermöglicht Entwicklern einen produktiveren und kreativeren Umgang mit großen Sprachmodellen: Die PaLM-API ist ein einfacher und sicherer Weg, um mit unseren großen Sprachmodellen zu experimentieren. Sie können heute auf die PaLM-API in Vertex AI, Firebase, Colab und Android zugreifen. MakerSuite ist ein Tool, an dem wir gearbeitet haben und das Ihnen hilft, Ideen schnell zu prototypisieren, indem es den KI-Workflow, der früher Tage und Wochen dauerte, auf Minuten reduziert. Und jeder in Ihrem Team kann es nutzen.
• Wir stellen Studio Bot vor, einen KI-gesteuerten Programmierassistenten, der Android-Entwicklern helfen kann, produktiver zu sein: Entwickler können Fragen zur Android-Entwicklung stellen, Hilfe bei der Behebung von Code-Fehlern erhalten und Code-Snippets erhalten - und das alles, ohne Android Studio verlassen zu müssen. Studio Bot steckt noch in den Kinderschuhen, und wir trainieren ihn, damit er Ihre Fragen noch besser beantworten und Ihnen helfen kann, Best Practices zu erlernen.

Anweisungen:

• Besorgen Sie sich den API-Schlüssel Ihres Anbieters: Sie finden den API-Schlüssel normalerweise im Einstellungsmenü Ihres KI-Anbieters.
• Hinzufügen einer KI-Verbindung in Promptitude: Gehen Sie in Promptitudezu Ihren KI-Verbindungen und klicken Sie oben rechts auf die Schaltfläche Neue Verbindung.
• Wählen Sie im Slide-Over Ihren Anbieter aus und benennen Sie die Verbindung (verwenden Sie für den Anfang einfach den Anbieternamen). Fügen Sie dann den API-Schlüssel ein, den Sie im vorherigen Schritt kopiert hatten.
• Klicken Sie auf Speichern, und schon können Sie Ihr erstes Prompt erstellen!

Hilfe-Artikel:

➔ Verständnis von Google PaLM: Zweck und Funktionsweise

• Rechnen: PaLM 2 kann eine komplexe Aufgabe in einfachere Teilaufgaben zerlegen und ist besser in der Lage, Nuancen der menschlichen Sprache zu verstehen als frühere LLMs, wie PaLM. PaLM 2 zeichnet sich zum Beispiel durch das Verstehen von Rätseln und Redewendungen aus, bei denen es darauf ankommt, die mehrdeutige und figurative Bedeutung von Wörtern zu verstehen, anstatt die wörtliche Bedeutung.
• Mehrsprachige Übersetzung: PaLM 2 wurde auf parallelen mehrsprachigen Texten und auf einem viel größeren Korpus verschiedener Sprachen trainiert als sein Vorgänger PaLM. Dadurch eignet sich PaLM 2 besonders gut für mehrsprachige Aufgaben.
• Kodierung: PaLM 2 wurde auf einer großen Menge von Webseiten, Quellcode und anderen Datensätzen vortrainiert. Das bedeutet, dass es beliebte Programmiersprachen wie Python und JavaScript beherrscht, aber auch in der Lage ist, speziellen Code in Sprachen wie Prolog, Fortran und Verilog zu generieren. In Kombination mit seinen Sprachfähigkeiten kann es Teams helfen, sprachübergreifend zusammenzuarbeiten.