Grands modèles de langage (LLM)
Grands modèles de langage optimisés par l'IA de pointe de Google
Google Cloud intègre des innovations développées et testées par Google DeepMind à notre plate-forme d'IA adaptée aux entreprises. Les clients peuvent ainsi les utiliser pour créer et fournir des fonctionnalités d'IA générative dès aujourd'hui, et non demain.
Les nouveaux clients bénéficient de 300 $ de crédits gratuits à dépenser sur Vertex AI.
Présentation
Qu'est-ce qu'un grand modèle de langage (LLM) ?
Un grand modèle de langage (LLM) est un modèle de langage statistique, entraîné sur une grande quantité de données. Il peut être utilisé pour générer et traduire du texte et d'autres contenus, et pour effectuer d'autres tâches de traitement du langage naturel (TLN).
Les LLM sont généralement basés sur des architectures de deep learning, comme le modèle Transformer développé par Google en 2017, et peuvent être entraînés sur des milliards de texte et d'autres contenus.
Quels sont les exemples de modèles de fondation populaires ?
Vertex AI permet d'accéder à Gemini, un modèle multimodal de Google DeepMind. Gemini est capable de comprendre pratiquement n'importe quelle entrée, de combiner différents types d'informations et de générer presque n'importe quel résultat. Lancez des requêtes et effectuez des tests dans Vertex AI avec Gemini à l'aide de texte, d'images, de vidéos ou de code. Grâce aux raisonnements avancés et aux fonctionnalités de génération de pointe de Gemini, les développeurs peuvent essayer des exemples de requêtes pour extraire du texte à partir d'images, convertir le texte des images au format JSON, et même générer des réponses sur les images importées pour créer des applications d'IA de nouvelle génération.
Quels sont les cas d'utilisation des grands modèles de langage ?
Les LLM basés sur du texte sont utilisés pour diverses tâches de traitement du langage naturel, comme la génération de texte, la traduction automatique, la synthèse de texte, les systèmes de questions-réponses et la création de chatbots capables de tenir des conversations avec des humains.
Les LLM peuvent également être entraînés sur d'autres types de données, y compris du code, des images, de l'audio, des vidéos, etc. Codey, Imagen et Chirp de Google sont des exemples de modèles qui permettront de lancer de nouvelles applications et de concevoir des solutions pour le les problèmes les plus difficiles du monde.
Quels sont les avantages des grands modèles de langage ?
Quels sont les services liés aux grands modèles de langage proposés par Google Cloud ?
Generative IA sur Vertex AI : vous permet d'accéder aux grands modèles d'IA génératifs de Google afin que vous puissiez les tester, les régler et les déployer pour les utiliser dans vos applications basées sur l'IA.
Vertex AI Agent Builder : applications d'entreprise de recherche et de chatbot avec des workflows prédéfinis pour les tâches courantes telles que l'intégration, l'ingestion de données et la personnalisation.
Contact Center AI (CCAI) : solution de centre de contact intelligent qui inclut Dialogflow, notre plate-forme d'IA conversationnelle dotée à la fois de fonctionnalités basées sur l'intent et LLM.
Fonctionnement
Les LLM utilisent une grande quantité de données textuelles pour entraîner un réseau de neurones. Ce réseau de neurones est ensuite utilisé pour générer du texte, le traduire ou effectuer d'autres tâches. Plus il y a de données utilisées pour entraîner le réseau de neurones, plus il sera efficace et précis.
Google Cloud a développé des produits basés sur ses technologies LLM et répondant à une grande variété de cas d'utilisation. Vous pouvez les explorer dans la section "Utilisations courantes" ci-dessous.
Utilisations courantes
Créer un chatbot
Créer un chatbot basé sur LLM
Vertex AI Agents facilite la création de chatbots au ton naturel et aux apparences humaines. L'agent d'IA générative est une fonctionnalité de Vertex AI Agents qui s'appuie sur les fonctionnalités de Dialogflow CX.
Grâce à cette fonctionnalité, vous pouvez fournir une URL de site Web et/ou un nombre illimité de documents. Ensuite, l'agent d'IA générative analyse votre contenu et crée un agent virtuel alimenté par des data stores et des LLM.
Guides pratiques
Créer un chatbot basé sur LLM
Vertex AI Agents facilite la création de chatbots au ton naturel et aux apparences humaines. L'agent d'IA générative est une fonctionnalité de Vertex AI Agents qui s'appuie sur les fonctionnalités de Dialogflow CX.
Grâce à cette fonctionnalité, vous pouvez fournir une URL de site Web et/ou un nombre illimité de documents. Ensuite, l'agent d'IA générative analyse votre contenu et crée un agent virtuel alimenté par des data stores et des LLM.
Recherche et découverte d'informations
Recherchez et résumez des informations complexes en quelques instants
Extrayez et résumez des informations précieuses d'un simple clic à partir de documents complexes, tels que des formulaires 10-K, des articles de recherche, des services d'actualités tiers et des rapports financiers. Regardez comment Enterprise Search utilise le langage naturel pour comprendre les requêtes sémantiques, résumer des réponses et poser des questions complémentaires dans la démo à droite.
Architecture de la solution de recherche et de découverte d'informations
La solution utilise Vertex AI Agent Builder comme composant principal. Avec Vertex AI Agent Builder, même les développeurs en début de carrière peuvent créer et déployer rapidement des chatbots, ainsi que des applications de recherche, en quelques minutes.
Guides pratiques
Recherchez et résumez des informations complexes en quelques instants
Extrayez et résumez des informations précieuses d'un simple clic à partir de documents complexes, tels que des formulaires 10-K, des articles de recherche, des services d'actualités tiers et des rapports financiers. Regardez comment Enterprise Search utilise le langage naturel pour comprendre les requêtes sémantiques, résumer des réponses et poser des questions complémentaires dans la démo à droite.
Autres ressources
Architecture de la solution de recherche et de découverte d'informations
La solution utilise Vertex AI Agent Builder comme composant principal. Avec Vertex AI Agent Builder, même les développeurs en début de carrière peuvent créer et déployer rapidement des chatbots, ainsi que des applications de recherche, en quelques minutes.
Synthèse de documents
Traitez et synthétisez des documents volumineux à l'aide des LLM de Vertex AI
Avec la synthèse de documents d'IA générative, déployez une solution en un clic qui aide à détecter le texte dans les fichiers bruts et à automatiser les résumés de documents. La solution établit un pipeline qui utilise la reconnaissance optique des caractères (OCR) dans Cloud Vision pour extraire le texte des documents PDF importés dans Cloud Storage, crée un résumé à partir du texte extrait avec Vertex AI et stocke le résumé consultable dans une base de données BigQuery.
Guides pratiques
Traitez et synthétisez des documents volumineux à l'aide des LLM de Vertex AI
Avec la synthèse de documents d'IA générative, déployez une solution en un clic qui aide à détecter le texte dans les fichiers bruts et à automatiser les résumés de documents. La solution établit un pipeline qui utilise la reconnaissance optique des caractères (OCR) dans Cloud Vision pour extraire le texte des documents PDF importés dans Cloud Storage, crée un résumé à partir du texte extrait avec Vertex AI et stocke le résumé consultable dans une base de données BigQuery.
Créer un centre de contact basé sur l'IA
Créer un centre de contact basé sur l'IA avec CCAI
Reposant sur des technologies d'IA telles que le traitement du langage naturel, l'IA générative et la reconnaissance vocale et textuelle, Contact Center AI (CCAI) propose un service CCaaS (Contact Center as a Service), qui permet de créer un centre de contact en partant de zéro. Il dispose également d'outils individuels qui ciblent des aspects spécifiques d'un centre d'appels. Par exemple, Dialogflow CX permet de créer un chatbot basé sur un LLM, Agent Assist d'obtenir une assistance en temps réel auprès d'agents humains, et CCAI Insights d'identifier les facteurs à l'origine des appels et leur sentiment général.
Guides pratiques
Créer un centre de contact basé sur l'IA avec CCAI
Reposant sur des technologies d'IA telles que le traitement du langage naturel, l'IA générative et la reconnaissance vocale et textuelle, Contact Center AI (CCAI) propose un service CCaaS (Contact Center as a Service), qui permet de créer un centre de contact en partant de zéro. Il dispose également d'outils individuels qui ciblent des aspects spécifiques d'un centre d'appels. Par exemple, Dialogflow CX permet de créer un chatbot basé sur un LLM, Agent Assist d'obtenir une assistance en temps réel auprès d'agents humains, et CCAI Insights d'identifier les facteurs à l'origine des appels et leur sentiment général.
Entraîner des LLM personnalisés
Utiliser des TPU (Tensor Processing Units) pour entraîner des LLM à grande échelle
Les Cloud TPU sont les superordinateurs à l'échelle de l'entrepôt de données de Google, conçus pour le machine learning. Ils sont optimisés pour les performances et l'évolutivité tout en réduisant le coût total de possession. Ils conviennent parfaitement à l'entraînement des LLM et des modèles d'IA générative.
Bénéficiant des temps d'entraînement les plus rapides sur cinq benchmarks MLPerf 2.0, les pods Cloud TPU v4 sont la dernière génération d'accélérateurs. Ils constituent le plus grand hub de ML accessible au public du monde, avec jusqu'à 9 exaflops de pics de performance agrégée.
Guides pratiques
Utiliser des TPU (Tensor Processing Units) pour entraîner des LLM à grande échelle
Les Cloud TPU sont les superordinateurs à l'échelle de l'entrepôt de données de Google, conçus pour le machine learning. Ils sont optimisés pour les performances et l'évolutivité tout en réduisant le coût total de possession. Ils conviennent parfaitement à l'entraînement des LLM et des modèles d'IA générative.
Bénéficiant des temps d'entraînement les plus rapides sur cinq benchmarks MLPerf 2.0, les pods Cloud TPU v4 sont la dernière génération d'accélérateurs. Ils constituent le plus grand hub de ML accessible au public du monde, avec jusqu'à 9 exaflops de pics de performance agrégée.
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