Grands modèles de langage (LLM)

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.

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.

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.

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.

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.