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 IA adaptée aux entreprises. Les clients peuvent ainsi les utiliser pour créer et fournir des capacités d'IA générative dès aujourd'hui, et non demain.
Les nouveaux clients bénéficient de 300 $ de crédits à dépenser sur Agent Platform
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 ?
Agent Platform 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. Créez des prompts et effectuez des tests dans Agent Platform 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. Veo, Imagen et Chirp de Google AI sont des exemples de modèles qui permettront de lancer de nouvelles applications et de concevoir des solutions pour les problèmes les plus difficiles du monde.
Quels sont les avantages des grands modèles de langage ?
Les LLM sont pré-entraînés sur une énorme quantité de données. Ils sont extrêmement flexibles, car ils peuvent être entraînés pour effectuer diverses tâches, telles que la génération de texte, la synthèse et la traduction. Ils sont également évolutifs, car ils peuvent être affinés à des tâches spécifiques, ce qui peut améliorer leurs performances.
Quels sont les services liés aux grands modèles de langage proposés par Google Cloud ?
Agent Studio sur Gemini Enterprise Agent Platform : vous donne accès à plus de 200 grands modèles d'IA générative afin que vous puissiez les tester, les régler et les déployer pour les utiliser dans vos applications optimisées par l'IA.
Application Gemini Enterprise : espace de travail collaboratif qui permet aux employés de découvrir, créer, partager et exécuter des agents IA dans un environnement unique et sécurisé qui connecte toutes les données de votre entreprise. L'application Gemini Enterprise repose sur Agent Platform. Ainsi, toutes les fonctionnalités de gouvernance, de sécurité et d'identité des agents sont incluses par défaut dans l'application.
Gemini Enterprise for Customer Experience : solution de centre de contact intelligent qui inclut CX Agent Studio, notre plate-forme d'IA conversationnelle dotée à la fois de capacités basées sur l'intent et de 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.
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.
Agents IA
Créer votre propre agent IA
Dans cette série d'ateliers de programmation pratiques, vous allez créer votre propre agent IA intelligent à l'aide de l'Agent Development Kit (ADK) de Google.
Nous commencerons par les bases, en vous guidant dans la configuration de votre environnement de développement et la création d'un agent conversationnel de base. À la fin de cet atelier de programmation, vous aurez créé votre première IA interactive, que vous pourrez développer dans les parties suivantes de cette série pour la transformer en un système multi-agent (SMA) sophistiqué.
Guides pratiques
Créer votre propre agent IA
Dans cette série d'ateliers de programmation pratiques, vous allez créer votre propre agent IA intelligent à l'aide de l'Agent Development Kit (ADK) de Google.
Nous commencerons par les bases, en vous guidant dans la configuration de votre environnement de développement et la création d'un agent conversationnel de base. À la fin de cet atelier de programmation, vous aurez créé votre première IA interactive, que vous pourrez développer dans les parties suivantes de cette série pour la transformer en un système multi-agent (SMA) sophistiqué.
Recherche et découverte d'informations
Effectuez des recherches dans vos données d'entreprise avec un seul prompt
Extrayez et résumez des informations précieuses d'un simple clic à partir de documents complexes, tels que des articles de recherche, des services d'actualités tiers et des rapports financiers. Connectez l'application Gemini Enterprise de façon sécurisée à Google Drive, Microsoft OneDrive, SharePoint, HubSpot, Jira et bien d'autres en quelques clics seulement pour ancrer ses résultats dans vos données d'entreprise.
Guides pratiques
Effectuez des recherches dans vos données d'entreprise avec un seul prompt
Extrayez et résumez des informations précieuses d'un simple clic à partir de documents complexes, tels que des articles de recherche, des services d'actualités tiers et des rapports financiers. Connectez l'application Gemini Enterprise de façon sécurisée à Google Drive, Microsoft OneDrive, SharePoint, HubSpot, Jira et bien d'autres en quelques clics seulement pour ancrer ses résultats dans vos données d'entreprise.
Synthèse de documents
Traiter et synthétiser des documents volumineux à l'aide des LLM de la plate-forme d'agents
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 Agent Platform et stocke le résumé consultable dans une base de données BigQuery.
Guides pratiques
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Des agents tout au long du cycle de vie du client
Échangez avec les clients en temps réel avec une voix naturelle
Avec Gemini Enterprise for Customer Experience (CX), votre entreprise peut créer et gérer des agents qui s'expriment avec une voix naturelle tout au long du cycle de vie du client, de la découverte de produits à la résolution des problèmes après achat. Déployez des agents qui utilisent un raisonnement complexe pour comprendre l'intention et fournir une assistance conversationnelle de haute qualité afin d'offrir un service personnalisé à vos clients en tenant compte de leurs préférences et de leur consentement.
Guides pratiques
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