Modelos de lenguaje extensos (LLMs)
Modelos de lenguaje extensos con la excepcional IA de Google
Google Cloud lleva las innovaciones desarrolladas y probadas por Google DeepMind a nuestra plataforma de IA preparada para el ámbito empresarial. De esta manera, los clientes pueden empezar a usarlas para desarrollar y ofrecer funciones de IA generativa hoy mismo, no en el futuro.
Los nuevos clientes reciben 300 USD en crédito sin coste para utilizarlo en Agent Platform
Información general
¿Qué es un modelo de lenguaje extenso (LLM)?
Un modelo de lenguaje extenso (LLM) es un modelo estadístico de lenguaje entrenado con una gran cantidad de datos que puede utilizarse para generar y traducir texto y otros tipos de contenido, así como para llevar a cabo otras tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN).
Los LLMs suelen basarse en arquitecturas de aprendizaje profundo, como el Transformer que desarrolló Google en el 2017, y se pueden entrenar con miles de millones de textos y otros contenidos.
¿Cuáles son algunos ejemplos de los modelos básicos más populares?
Agent Platform ofrece acceso a Gemini, un modelo multimodal de Google DeepMind. Gemini es capaz de comprender prácticamente cualquier entrada gracias a la combinación de diferentes tipos de información, y de generar casi cualquier salida. Prueba y envía peticiones en Agent Platform con Gemini usando texto, imágenes, vídeo o código. Gracias al razonamiento avanzado y las funciones innovadoras de generación de Gemini, los desarrolladores pueden probar peticiones de ejemplo para extraer texto de imágenes, convertir texto de imagen a JSON e incluso generar respuestas sobre imágenes subidas para crear aplicaciones de IA de nueva generación.
¿En qué casos se pueden usar los modelos de lenguaje extensos?
Los LLMs basados en texto se utilizan para llevar a cabo diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural, como la generación de texto, la traducción automática, el resumen de textos, la respuesta a preguntas y la creación de bots de chat que pueden mantener conversaciones con personas.
Los LLMs también se pueden entrenar con otros tipos de datos, como código, imágenes, audio, vídeo y más. Veo, Imagen y Chirp de Google AI son ejemplos de modelos que generarán nuevas aplicaciones y ayudarán a crear soluciones para los problemas más complicados del mundo.
¿Cuáles son las ventajas de los modelos de lenguaje extensos?
Los LLMs se entrenan previamente con una gran cantidad de datos. Son extremadamente flexibles porque se pueden entrenar para llevar a cabo diversas tareas, como generar texto, resumen y traducción. También son escalables porque se pueden ajustar a tareas específicas, lo que puede mejorar su rendimiento.
¿Qué servicios de modelo de lenguaje extenso ofrece Google Cloud?
Agent Studio en Gemini Enterprise Agent Platform: te da acceso a más de 200 modelos de IA generativa de gran tamaño para que puedas probarlos, ajustarlos y desplegarlos antes de usarlos en tus aplicaciones basadas en IA.
Aplicación Gemini Enterprise: un espacio de trabajo colaborativo que permite a los empleados descubrir, crear, compartir y ejecutar agentes de IA en un entorno único y seguro que conecta todos los datos de tu empresa. La aplicación Gemini Enterprise se basa en la plataforma de agentes, lo que significa que todas las funciones de gobernanza, seguridad e identidad de los agentes vienen de serie con la aplicación.
Gemini Enterprise for Customer Experience: solución de centro de contacto inteligente que incluye CX Agent Studio, nuestra plataforma de IA conversacional con funciones basadas en la intención y en LLMs.
Cómo funciona
Los LLMs entrenan una red neuronal a partir de gran cantidad de datos de texto. Esta red neuronal se usa para generar o traducir texto o llevar a cabo otras tareas. Cuantos más datos se usen para entrenar la red neuronal, mejor y más precisa será la ejecución de la tarea.
Google Cloud ha desarrollado productos basados en sus tecnologías de LLMs para dar respuesta a una amplia variedad de casos prácticos. Puedes consultarlos en la sección "Usos habituales" de este artículo.
Los LLMs entrenan una red neuronal a partir de gran cantidad de datos de texto. Esta red neuronal se usa para generar o traducir texto o llevar a cabo otras tareas. Cuantos más datos se usen para entrenar la red neuronal, mejor y más precisa será la ejecución de la tarea.
Google Cloud ha desarrollado productos basados en sus tecnologías de LLMs para dar respuesta a una amplia variedad de casos prácticos. Puedes consultarlos en la sección "Usos habituales" de este artículo.
Agentes de IA
Construye tu propio agente de IA
En esta serie de codelabs prácticos, te embarcarás en un emocionante viaje para crear tu propio agente de IA inteligente utilizando Agent Development Kit (ADK) de Google.
Empezaremos con lo más básico, guiándote para que configures tu entorno de desarrollo y crees un agente conversacional básico. Al final de este codelab, habrás creado tu primera IA interactiva, lista para desarrollarse en las siguientes partes de esta serie, en las que la transformaremos en un sofisticado sistema multiagente (MAS).
Instrucciones
Construye tu propio agente de IA
En esta serie de codelabs prácticos, te embarcarás en un emocionante viaje para crear tu propio agente de IA inteligente utilizando Agent Development Kit (ADK) de Google.
Empezaremos con lo más básico, guiándote para que configures tu entorno de desarrollo y crees un agente conversacional básico. Al final de este codelab, habrás creado tu primera IA interactiva, lista para desarrollarse en las siguientes partes de esta serie, en las que la transformaremos en un sofisticado sistema multiagente (MAS).
Investigación y descubrimiento de información
Busca en los datos empresariales con una sola petición
Extrae y resume información valiosa de documentos complejos, como artículos de investigación, servicios de noticias de terceros e informes financieros, con solo hacer clic en un botón. Conecta de forma segura la aplicación Gemini Enterprise a Google Drive, Microsoft OneDrive, SharePoint, HubSpot, Jira y más con solo unos clics para que sus resultados se basen en los datos empresariales.
Instrucciones
Busca en los datos empresariales con una sola petición
Extrae y resume información valiosa de documentos complejos, como artículos de investigación, servicios de noticias de terceros e informes financieros, con solo hacer clic en un botón. Conecta de forma segura la aplicación Gemini Enterprise a Google Drive, Microsoft OneDrive, SharePoint, HubSpot, Jira y más con solo unos clics para que sus resultados se basen en los datos empresariales.
Resumen de documentos
Procesa y resume documentos de gran tamaño con LLMs de Agent Platform
Con la solución de resumen de documentos de IA generativa, podrás desplegar una solución con un solo clic que ayude a detectar texto en archivos sin procesar y a automatizar los resúmenes de documentos. La solución establece un flujo de procesamiento que utiliza la tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) de Cloud Vision para extraer textos de documentos PDF subidos a Cloud Storage, crea un resumen del texto extraído con Agent Platform y almacena el resumen, que se puede buscar, en una base de datos de BigQuery.
Instrucciones
Procesa y resume documentos de gran tamaño con LLMs de Agent Platform
Con la solución de resumen de documentos de IA generativa, podrás desplegar una solución con un solo clic que ayude a detectar texto en archivos sin procesar y a automatizar los resúmenes de documentos. La solución establece un flujo de procesamiento que utiliza la tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) de Cloud Vision para extraer textos de documentos PDF subidos a Cloud Storage, crea un resumen del texto extraído con Agent Platform y almacena el resumen, que se puede buscar, en una base de datos de BigQuery.
Agentes en todo el ciclo de vida del cliente
Conecta con los clientes usando una voz natural en tiempo real
Con Gemini Enterprise for Customer Experience, tu empresa puede crear y gestionar agentes que hablen con una voz natural y humana durante todo el ciclo de vida del cliente, desde el descubrimiento del producto hasta la resolución de problemas tras la compra. Implementa agentes que usen un razonamiento complejo para entender la intención y ofrecer una asistencia conversacional de alta calidad que proporcione un servicio personalizado a tus clientes teniendo en cuenta sus preferencias y su consentimiento.
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