ジェネレーティブ AI に対応した Vertex AI の一般提供を開始

※この投稿は米国時間 2023 年 6 月 8 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Google Cloud は、すべてのユーザーに役立つジェネレーティブ AI の実現に取り組んでいます。そのためには、企業、行政機関、デベロッパーが利用できる優れた基盤モデルを構築する以上のことが必要となります。また、モデルは、導入をより迅速かつ安全に行えるプラットフォームを基盤としながら、組織の活動場所やソフトウェアまたはデータ サイエンスの経験に関係なく、組織と接点を持つための足掛かりを備えている必要があります。

このたび、ジェネレーティブ AI に対応した Vertex AI の一般提供を開始したことをお知らせいたします。これにより、Google の最新プラットフォーム機能を利用してカスタム ジェネレーティブ AI アプリの構築と強化が可能となります。デベロッパーの方々は、今回のアップデートを通じて、PaLM 2 や Embeddings API for Text に加えて、Model Garden で利用可能なその他の基盤モデルによって強化された Google のテキストモデルにアクセスできます。また、モデルの調整とデプロイを行う際に Generative AI Studio のユーザー フレンドリーなツールを活用できるようになります。エンタープライズ グレードのデータ ガバナンス、セキュリティ、安全機能を備えた Vertex AI により、基盤モデルにアクセスしてお客様独自のデータでその基盤モデルをカスタマイズし、ジェネレーティブ AI アプリケーションを迅速に構築することが今まで以上に容易になります。

Vertex AI では企業の開発者、データ サイエンティスト、その中間に位置するすべてのユーザーによるジェネレーティブ AI モデルのカスタマイズが可能

カスタマイズされたジェネレーティブ AI アプリケーションを生み出そうとする際、基盤モデルが起点となりますが、モデルだけでは不十分です。だからこそ、Google は 3 月に、Vertex AI におけるジェネレーティブ AI への対応を発表しました。これは Google の ML プラットフォームに関する過去最大のアップデートであり、Trusted Tester と協力して取り組みを始めました。今回お客様に一般提供を開始した Model Garden と Generative AI Studio は、Google Cloud と Google Research および Google DeepMind との緊密な連携を活用しています。それにより、開発者やデータ サイエンティストが容易にモデルを使用、カスタマイズ、デプロイできるようになります。

Model Garden では、Google やそのパートナーから提供された基盤モデルにアクセスしてそのモデルを試すことができます。今のところ 60 を超えるモデルが利用可能で、今後増えていく見込みです。Model Garden、PaLM 2、Embeddings API for Text の一般提供に加えて、最近お知らせしたコード補完、生成、チャット用 Codey モデルの公開プレビュー版を準備しています。

ここまでにご紹介した内容や基盤モデルとは別に、Vertex AI は本番環境でモデルの調整、デプロイ、統制を行う開発者をサポートするツールのエコシステムを十分に備えています。たとえば、Google は 5 月時点で、人間によるフィードバックを用いた強化学習（RLHF）を提供する初のエンタープライズ ML プラットフォームでした。RLHF はモデルの有用性を高めると同時に費用を削減します。また、大規模モデルの管理が必要なお客様向けのモデル開発とモデル メンテナンス用に Vertex AI が備える、一連の MLOps ツールをアップグレードしました。Generative AI Studio の一般提供開始により、複数の大規模モデル調整方法を含むこれまで以上に幅広いツールを活用できるようになりました。これらのツールを使用すると、カスタム ジェネレーティブ AI アプリケーションの開発を大幅に加速できます。

すでに、Google の Trusted Tester プログラムやプレビュー期間において、先行ユーザーが革新的な成果を得ていることを確認しています。たとえば、世界トップクラスの航空会社サプライヤーである GA Telesis は、Google の PaLM モデルを Vertex AI で使用してデータ抽出ソリューションを構築しています。このソリューションは自動的にメールによる注文を合成して顧客に見積もりを送ります。これにより、営業チームが手作業でメールを在庫状況と照らし合わせる手間が不要になりました。GitLab は、Vertex AI で Google の Codey モデルを活用して、同社の「Explain this Vulnerability」機能に役立てています。この機能は、コードの脆弱性を、推奨される解決方法とともに自然言語でユーザーに説明するものです。ビジュアル コミュニケーション プラットフォームである Canva は、Google Cloud が豊富に備える言語翻訳に関するジェネレーティブ AI 機能を使用して、英語以外の言語を話すユーザーのサポートを強化しています。これにより、ユーザーはプレゼンテーション、ポスター、ソーシャル メディアへの投稿などを簡単に 100 種類を超える言語に翻訳できるようになりました。同社はまた、Google の PaLM テクノロジーを使用して、短い動画クリップを長くて説得力のあるストーリーに変える方法もテストしています。

そして本日、Typeface と DataStax による Vertex AI を使用した新たなジェネレーティブ AI 機能の構築についてお知らせします。    

構築を開始するときが来た

ここまでお知らせしたことは、Generative AI App Builder（Gen App Builder）の Enterprise Search に対するアクセスを拡張したという昨日の発表に追加されるものです。これにより企業は、Google のセマンティック検索テクノロジーとジェネレーティブ AI を組み合わせたカスタム chatbot や検索エンジンを生みだせるようになります。Gen App Builder は、一般的なジェネレーティブ AI のユースケースに対してそのまま使えるソリューションを提供します。Vertex AI の広範なプラットフォーム機能を利用することで、さまざまな領域におけるイノベーションを加速できます。そしてパートナーによるエコシステムのサポートが拡大することで、お客様が自由に構築を進められるようになります。これらのテクノロジーとパートナーシップを組み合わせることは、開発者やデータ サイエンティスト、初心者から経験豊富なエキスパートまであらゆる人々が Google Cloud のエンタープライズ対応サービスを使用してジェネレーティブ AI アプリケーションを構築できることを意味します。

Google の Cloud ポートフォリオ全体と同様に、Vertex AI と Gen App Builder はお客様が自身のデータを完全に制御する際に役立ちます。データはお客様のテナントを出る必要はなく、データの転送時と保存時の両方で暗号化されており、共有されることも Google モデルのトレーニングに使用されることもありません。Google は新しいモデルを厳密に評価して、Google の責任ある AI に関する原則に適合していることを確認しています。Google のジェネレーティブ AI サービスはいずれも、Google Cloud ユーザーが期待するユーザー セキュリティ、データ マネジメント、アクセス制御を備えています。

ジェネレーティブ AI に対応した Vertex AI の市場投入に不可欠な役割を果たしてくれた Trusted Tester に感謝します。また、今後も拡大していく Google のカタログを使ってあらゆる業界のお客様が生み出すものを目にできることを、楽しみにしています。Google Cloud ジェネレーティブ AI プロダクトの詳細については、ソリューションのページをご覧ください。Google の AI に関する最新情報を入手するには、The Prompt や Transform with Google Cloud の経営者向けジェネレーティブ AI 入門もぜひご覧ください。