modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)
Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) basati su Google AI di altissimo livello
Google Cloud introduce innovazioni sviluppate e testate da Google DeepMind nella nostra piattaforma AI di livello enterprise, in modo che i clienti possano iniziare a utilizzarle per creare e fornire funzionalità di AI generativa oggi stesso, non domani.
I nuovi clienti ricevono 300 $ di crediti senza costi da spendere su Agent Platform
Panoramica
Che cos'è un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM)?
Un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) è un modello linguistico statistico, addestrato su un'enorme quantità di dati, che può essere utilizzato per generare e tradurre testo e altri contenuti ed eseguire altre attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
Gli LLM si basano solitamente su architetture di deep learning, come il Transformer sviluppato da Google nel 2017, e possono essere addestrati su miliardi di testi e altri contenuti.
Quali sono alcuni esempi di foundation model popolari?
Agent Platform offre l'accesso a Gemini, un modello multimodale di Google DeepMind. Gemini è in grado di comprendere praticamente qualsiasi input, combinare diversi tipi di informazioni e generare qualsiasi output. Esegui prompt e test in Agent Platform con Gemini utilizzando testo, immagini, video o codice. Utilizzando il ragionamento avanzato e le funzionalità di generazione all'avanguardia di Gemini, gli sviluppatori possono provare prompt di esempio per estrarre il testo dalle immagini, convertire il testo delle immagini in formato JSON e persino generare risposte sulle immagini caricate per creare applicazioni IA di nuova generazione.
Quali sono i casi d'uso dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)?
Gli LLM basati sul testo vengono utilizzati per una varietà di attività di elaborazione del linguaggio naturale, tra cui la generazione del testo, la traduzione automatica, il riassunto del testo, la risposta a domande e la creazione di chatbot in grado di intrattenere conversazioni con gli esseri umani.
Gli LLM possono anche essere addestrati su altri tipi di dati, tra cui codice, immagini, audio, video e altro ancora. Veo, Imagen e Chirp di Google AI sono esempi di questi modelli che daranno vita a nuove applicazioni e aiuteranno a creare soluzioni ai problemi più difficili al mondo.
Quali sono i vantaggi dei modelli LLM?
Gli LLM sono preaddestrati su un'enorme quantità di dati. Sono estremamente flessibili perché possono essere addestrati per eseguire una varietà di attività, come la generazione di testo, il riassunto e la traduzione. Inoltre, sono scalabili perché possono essere ottimizzati per attività specifiche, il che può migliorare le loro prestazioni.
Quali servizi di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) offre Google Cloud?
Agent Studio su Gemini Enterprise Agent Platform: ti consente di accedere a oltre 200 modelli di AI generativa di grandi dimensioni in modo da poterli testare, ottimizzare ed eseguire il deployment per utilizzarli nelle tue applicazioni basate sull'AI.
App Gemini Enterprise: uno spazio di lavoro collaborativo che consente ai dipendenti di scoprire, creare, condividere ed eseguire agenti AI in un unico ambiente sicuro che connette tutti i dati aziendali. L'app Gemini Enterprise è basata sulla piattaforma per agenti, il che significa che tutte le funzionalità di governance, sicurezza e identità degli agenti sono standard con l'app.
Gemini Enterprise for Customer Experience: soluzione intelligente per contact center che include CX Agent Studio, la nostra piattaforma AI conversazionale con funzionalità sia basate su intent che LLM.
Come funziona
Gli LLM utilizzano un'enorme quantità di dati di testo per addestrare una rete neurale. Questa rete neurale viene quindi utilizzata per generare e tradurre testi o per svolgere altre attività. Più dati vengono utilizzati per addestrare la rete neurale, migliore e più precisa sarà nello svolgimento del suo compito.
Google Cloud ha sviluppato prodotti basati sulle sue tecnologie LLM, per un'ampia varietà di casi d'uso che puoi esplorare nella sezione Utilizzi comuni di seguito.
Gli LLM utilizzano un'enorme quantità di dati di testo per addestrare una rete neurale. Questa rete neurale viene quindi utilizzata per generare e tradurre testi o per svolgere altre attività. Più dati vengono utilizzati per addestrare la rete neurale, migliore e più precisa sarà nello svolgimento del suo compito.
Google Cloud ha sviluppato prodotti basati sulle sue tecnologie LLM, per un'ampia varietà di casi d'uso che puoi esplorare nella sezione Utilizzi comuni di seguito.
Agenti AI
Crea il tuo agente AI
In questa serie di codelab pratici, intraprenderai un entusiasmante viaggio per creare il tuo agente AI intelligente utilizzando Agent Development Kit (ADK) di Google.
Inizieremo dalle basi, guidandoti nella configurazione dell'ambiente di sviluppo e nella creazione di un agente conversazionale di base. Al termine di questo codelab, avrai creato la tua prima AI interattiva, pronta per essere ampliata nelle parti successive di questa serie mentre la trasformiamo in un sofisticato sistema multi-agente (MAS, Multi-Agent System).
Procedure
Crea il tuo agente AI
In questa serie di codelab pratici, intraprenderai un entusiasmante viaggio per creare il tuo agente AI intelligente utilizzando Agent Development Kit (ADK) di Google.
Inizieremo dalle basi, guidandoti nella configurazione dell'ambiente di sviluppo e nella creazione di un agente conversazionale di base. Al termine di questo codelab, avrai creato la tua prima AI interattiva, pronta per essere ampliata nelle parti successive di questa serie mentre la trasformiamo in un sofisticato sistema multi-agente (MAS, Multi-Agent System).
Ricerca e scoperta delle informazioni
Esegui ricerche nei dati aziendali con un singolo prompt
Estrai e riepiloga informazioni importanti da documenti complessi, come articoli di ricerca, servizi di informazione di terze parti e report finanziari, con un semplice clic. Collega in modo sicuro l'app Gemini Enterprise a Google Drive, Microsoft OneDrive, SharePoint, HubSpot, Jira e altro ancora in pochi clic per basare il suo output sui dati aziendali.
Procedure
Esegui ricerche nei dati aziendali con un singolo prompt
Estrai e riepiloga informazioni importanti da documenti complessi, come articoli di ricerca, servizi di informazione di terze parti e report finanziari, con un semplice clic. Collega in modo sicuro l'app Gemini Enterprise a Google Drive, Microsoft OneDrive, SharePoint, HubSpot, Jira e altro ancora in pochi clic per basare il suo output sui dati aziendali.
Riassunto di un documento
Elabora e riepiloga documenti di grandi dimensioni utilizzando gli LLM di Agent Platform
Con Generative AI Document Summarization, esegui il deployment di una soluzione con un solo clic che aiuta a rilevare il testo nei file non elaborati e ad automatizzare i riepiloghi dei documenti. La soluzione stabilisce una pipeline che utilizza il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) di Cloud Vision per estrarre il testo dai documenti PDF caricati in Cloud Storage, crea un riepilogo dal testo estratto con Agent Platform e lo archivia in un database BigQuery.
Procedure
Elabora e riepiloga documenti di grandi dimensioni utilizzando gli LLM di Agent Platform
Con Generative AI Document Summarization, esegui il deployment di una soluzione con un solo clic che aiuta a rilevare il testo nei file non elaborati e ad automatizzare i riepiloghi dei documenti. La soluzione stabilisce una pipeline che utilizza il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) di Cloud Vision per estrarre il testo dai documenti PDF caricati in Cloud Storage, crea un riepilogo dal testo estratto con Agent Platform e lo archivia in un database BigQuery.
Agenti nel ciclo di vita del cliente
Entra in contatto con i clienti usando una voce naturale e in tempo reale
Con Gemini Enterprise for Customer Experience (CX), la tua azienda può creare e gestire agenti che parlano con una voce naturale e simile a quella umana durante l'intero ciclo di vita del cliente, dalla scoperta del prodotto alla risoluzione post-acquisto. Implementa agenti che utilizzano un ragionamento complesso per comprendere l'intento e fornire assistenza conversazionale di alta qualità per offrire un servizio personalizzato ai tuoi clienti tenendo conto delle loro preferenze e del loro consenso.
Procedure
Entra in contatto con i clienti usando una voce naturale e in tempo reale
Con Gemini Enterprise for Customer Experience (CX), la tua azienda può creare e gestire agenti che parlano con una voce naturale e simile a quella umana durante l'intero ciclo di vita del cliente, dalla scoperta del prodotto alla risoluzione post-acquisto. Implementa agenti che utilizzano un ragionamento complesso per comprendere l'intento e fornire assistenza conversazionale di alta qualità per offrire un servizio personalizzato ai tuoi clienti tenendo conto delle loro preferenze e del loro consenso.
