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L'AI generativa (nota anche come AI gen. o AI gen.) è un campo dell'intelligenza artificiale (AI) incentrato sulla creazione di nuovi contenuti, come immagini, testo, audio e codice. A differenza di altri sistemi di AI progettati per riconoscere pattern e fare previsioni, i modelli di AI generativa apprendono dai dati di addestramento di input e generano nuovi dati con caratteristiche simili.
I modelli di AI generativa sono abbastanza grandi da introdurre la capacità di comprendere e generare il linguaggio naturale. A seconda dei dati su cui vengono addestrati, questi modelli possono comprendere e generare contenuti da più modalità, tra cui testo e immagini. I modelli che funzionano con più modalità di dati sono
chiamati modelli multimodali.
Vertex AI su Google Distributed Cloud (GDC) air-gapped offre
vari modelli di AI generativa di base di Google da utilizzare
nelle tue applicazioni e nei tuoi carichi di lavoro distribuiti senza la necessità di connettività
a Google Cloud.
Applicazioni dell'AI generativa
L'AI generativa su GDC ha un'ampia gamma di potenziali
applicazioni in vari settori, tra cui i seguenti:
Comprensione delle informazioni multimodali: genera contenuti scritti da input di testo,
codice, immagini, audio e video per un'ampia gamma di attività, come la classificazione
del testo, la didascalia delle immagini, il riepilogo dei video e la trascrizione
dell'audio.
Comprensione del contesto lungo: comprendere grandi quantità di testo con una finestra contestuale fino a 32.000 token per attività come l'elaborazione di documenti lunghi, migliaia di righe di codice e ore di audio o video.
Supporto multilingue: comprende più di 100 lingue per consentire alla community globale di creare prompt e ricevere risposte.
Prestazioni di inferenza ottimizzate: soddisfa i requisiti di latenza e scalabilità delle applicazioni di AI su larga scala.
Gestione dei dati sicura e conforme: utilizza le API completamente on-premise per soddisfare i requisiti normativi più rigorosi.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile da capire","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informazioni o codice di esempio errati","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Mancano le informazioni o gli esempi di cui ho bisogno","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 2025-09-04 UTC."],[],[],null,["# Generative AI overview\n\n| **Important:** This content applies to version 1.14.4 and later.\n\nGenerative AI (also known as *GenAI* or *gen AI*) is a field of\nartificial intelligence (AI) that focuses on creating new content, such as\nimages, text, audio, and code. Unlike other AI systems designed to recognize\npatterns and make predictions, generative AI models learn from input training\ndata and generate new data with similar characteristics.\n\nGenerative AI models are large enough to introduce the ability to understand and\ngenerate natural language. Depending on the data the models are trained on,\nthese models can understand and generate content from multiple modalities,\nincluding text and images. Models that work with multiple modalities of data are\ncalled *multimodal* models.\n\nVertex AI on Google Distributed Cloud (GDC) air-gapped offers\n[various foundational Generative AI\nmodels](/distributed-cloud/hosted/docs/latest/gdch/application/ao-user/genai/genai-models) from Google for use\nin your distributed workloads and applications without the need for connectivity\nto Google Cloud.\n\nApplications of Generative AI\n-----------------------------\n\nGenerative AI on GDC has a wide range of potential\napplications across various industries, including the following:\n\n- **Multimodal information understanding**: Generate written content from text, code, images, audio, and video inputs for a wide range of tasks such as text classification, image captioning, video summarization, and audio transcription.\n- **Long-context understanding**: Comprehend large amounts of text with a context window of up to 32,000 tokens for tasks such as processing long documents, thousands of lines of code, and hours of audio or video.\n- **Multilingual support**: Understand more than 100 languages to enable the global community to prompt and receive responses.\n- **Optimized inferencing performance**: Meet the latency and scale demands of enterprise-scale AI applications.\n- **Secure and compliant data handling**: Use APIs fully on premises to meet the most stringent regulatory requirements."]]
