大規模言語モデル（LLM）
世界クラスの Google AI を活用した大規模言語モデル
Google Cloud は、Google DeepMind によって開発、テストされた革新的な技術を Google のエンタープライズ向け AI プラットフォームに組み込んでいます。そのため、お客様は生成 AI 機能の構築と提供を、明日と言わず今すぐ開始できます。
新規のお客様には、Vertex AI で使用できる無料クレジット $300 分を差し上げます。
概要
大規模言語モデル（LLM）とは何ですか？
大規模言語モデル（LLM）は、大量のデータでトレーニングされた統計言語モデルで、テキストやその他のコンテンツの生成と翻訳や、その他の自然言語処理（NLP）タスクの実行に利用できます。
LLM は通常、Google が 2017 年に開発した Transformer などのディープ ラーニング アーキテクチャに基づいており、何十億ものテキストやその他のコンテンツでトレーニングできます。
一般的な基盤モデルの例にはどのようなものがありますか。
Vertex AI では、Google DeepMind のマルチモーダル モデルである Gemini にアクセスできます。Gemini は、実質的にあらゆる入力を理解し、さまざまな種類の情報を組み合わせ、ほぼすべての出力を生成できます。Gemini を搭載した Vertex AI で、テキスト、画像、動画、コードを使用してプロンプトを作成し、テストします。Gemini の高度な推論機能と最先端の生成機能を使用して、画像からのテキスト抽出、画像テキストの JSON への変換、アップロードされた画像に関する回答の生成のためのサンプル プロンプトを試して、次世代の AI アプリケーションを構築できます。
大規模言語モデルのメリットは何ですか？
Google Cloud が提供する大規模言語モデルサービスにはどのようなものがありますか？
Vertex AI の生成 AI: Google の大規模な生成 AI モデルにアクセスできるため、AI を活用したアプリケーションで使用するためのテスト、調整、デプロイを行うことができます。
Vertex AI Agent Builder: オンボーディング、データの取り込み、カスタマイズなどの一般的なタスクに対応する事前構築済みのワークフローを備えた、エンタープライズ向け検索および chatbot アプリケーション。
Contact Center AI（CCAI）: インテント ベースと LLM の両方の機能を備えた会話型 AI プラットフォーム、Dialogflow を含むインテリジェントなコンタクト センター ソリューション。
仕組み
LLM は、大量のテキストデータを使用してニューラル ネットワークをトレーニングします。このニューラル ネットワークは、テキストの生成、テキストの翻訳などのタスクの実行に使用されます。ニューラル ネットワークのトレーニングに使用するデータが多いほど、そのタスクの実行の質と精度が向上します。
Google Cloud は、LLM 技術に基づいてさまざまなユースケースに対応したプロダクトを開発しています。これについては、以下の「一般的な使用方法」セクションをご覧ください。
LLM は、大量のテキストデータを使用してニューラル ネットワークをトレーニングします。このニューラル ネットワークは、テキストの生成、テキストの翻訳などのタスクの実行に使用されます。ニューラル ネットワークのトレーニングに使用するデータが多いほど、そのタスクの実行の質と精度が向上します。
Google Cloud は、LLM 技術に基づいてさまざまなユースケースに対応したプロダクトを開発しています。これについては、以下の「一般的な使用方法」セクションをご覧ください。
一般的な使用例
chatbot をビルドする
LLM を利用した chatbot を構築する
Vertex AI Agents を使用すると、人間のような自然な音声の chatbot を容易に作成できます。生成 AI エージェントは、Dialogflow CX の機能の上に構築された Vertex AI Agents 内の機能です。
この機能を使用して、ウェブサイトの URL や任意の数のドキュメントを指定すると、生成 AI エージェントがコンテンツを解析して、データストアと LLM を搭載した仮想エージェントを作成します。
入門ガイド
LLM を利用した chatbot を構築する
Vertex AI Agents を使用すると、人間のような自然な音声の chatbot を容易に作成できます。生成 AI エージェントは、Dialogflow CX の機能の上に構築された Vertex AI Agents 内の機能です。
この機能を使用して、ウェブサイトの URL や任意の数のドキュメントを指定すると、生成 AI エージェントがコンテンツを解析して、データストアと LLM を搭載した仮想エージェントを作成します。
研究と情報発見
複雑な情報をすばやく発見して要約する
ボタンをクリックするだけで、10-K フォーム、研究論文、サードパーティのニュース サービス、財務レポートなどの複雑なドキュメントから貴重な情報を抽出して要約します。右側のデモで、Enterprise Search が自然言語を使用して、セマンティック クエリを理解し、要約した回答を示し、フォローアップの質問を提供する仕組みをご確認ください。
研究と情報発見のソリューション アーキテクチャ
このソリューションでは、コア コンポーネントとして Vertex AI Agent Builder を使用します。Vertex AI Agent Builder を使用すれば、キャリアの浅いデベロッパーでも、chatbot や検索アプリケーションをほんの数分ですばやく構築してデプロイできます。
入門ガイド
複雑な情報をすばやく発見して要約する
ボタンをクリックするだけで、10-K フォーム、研究論文、サードパーティのニュース サービス、財務レポートなどの複雑なドキュメントから貴重な情報を抽出して要約します。右側のデモで、Enterprise Search が自然言語を使用して、セマンティック クエリを理解し、要約した回答を示し、フォローアップの質問を提供する仕組みをご確認ください。
参考情報
研究と情報発見のソリューション アーキテクチャ
このソリューションでは、コア コンポーネントとして Vertex AI Agent Builder を使用します。Vertex AI Agent Builder を使用すれば、キャリアの浅いデベロッパーでも、chatbot や検索アプリケーションをほんの数分ですばやく構築してデプロイできます。
ドキュメントの要約
Vertex AI LLM を使用して大量のドキュメントを処理、要約する
Generative AI Document Summarization を使用して、未加工ファイル内のテキストを検出してドキュメントの要約を自動化できるワンクリック ソリューションをデプロイします。このソリューションは、Cloud Vision 光学式文字認識（OCR）を使用して、Cloud Storage にアップロードされた PDF ドキュメントからのテキストの抽出、Vertex AI Generative AI Studio で抽出されたテキストからの要約の作成、検索可能な要約の BigQuery データベースへの保存を行うパイプラインを確立します。
入門ガイド
Vertex AI LLM を使用して大量のドキュメントを処理、要約する
Generative AI Document Summarization を使用して、未加工ファイル内のテキストを検出してドキュメントの要約を自動化できるワンクリック ソリューションをデプロイします。このソリューションは、Cloud Vision 光学式文字認識（OCR）を使用して、Cloud Storage にアップロードされた PDF ドキュメントからのテキストの抽出、Vertex AI Generative AI Studio で抽出されたテキストからの要約の作成、検索可能な要約の BigQuery データベースへの保存を行うパイプラインを確立します。
AI を活用したコンタクト センターを構築する
CCAI で AI を活用したコンタクト センターを構築する
自然言語処理、ML、テキストおよび音声認識などの AI テクノロジーを活用したコンタクト センター AI プラットフォームは、コンタクト センターのゼロからの構築を支援するサービスとしてのコンタクト センター（CCaaS）ソリューションを提供します。また、コンタクト センターの特定の側面をターゲットとする個別のツールも用意されています。たとえば、LLM 駆動の chatbot を構築するための Dialogflow CX、人間のエージェントをリアルタイムで支援する Agent Assist、問い合わせの要因やセンチメントを特定するための CCAI Insights などです。
入門ガイド
CCAI で AI を活用したコンタクト センターを構築する
自然言語処理、ML、テキストおよび音声認識などの AI テクノロジーを活用したコンタクト センター AI プラットフォームは、コンタクト センターのゼロからの構築を支援するサービスとしてのコンタクト センター（CCaaS）ソリューションを提供します。また、コンタクト センターの特定の側面をターゲットとする個別のツールも用意されています。たとえば、LLM 駆動の chatbot を構築するための Dialogflow CX、人間のエージェントをリアルタイムで支援する Agent Assist、問い合わせの要因やセンチメントを特定するための CCAI Insights などです。
カスタム LLM をトレーニングする
TPU（Tensor Processing Unit）を使用して LLM の大規模なトレーニングを行う
Cloud TPU は、Google の ML 向けのウェアハウス スケールのスーパーコンピュータです。総所有コストを最小限に抑えつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを重視して最適化されており、LLM や生成 AI モデルのトレーニングに最適です。
Cloud TPU v4 Pod は、MLPerf 2.0 ベンチマークの 5 項目で最速のトレーニング時間を備えており、最大 9 エクサフロップのピーク集計パフォーマンスを備えた、一般公開されている最大の ML ハブ です。
入門ガイド
TPU（Tensor Processing Unit）を使用して LLM の大規模なトレーニングを行う
Cloud TPU は、Google の ML 向けのウェアハウス スケールのスーパーコンピュータです。総所有コストを最小限に抑えつつ、パフォーマンスとスケーラビリティを重視して最適化されており、LLM や生成 AI モデルのトレーニングに最適です。
Cloud TPU v4 Pod は、MLPerf 2.0 ベンチマークの 5 項目で最速のトレーニング時間を備えており、最大 9 エクサフロップのピーク集計パフォーマンスを備えた、一般公開されている最大の ML ハブ です。
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