運用可靠的生成式 AI 推動企業成長

歡迎觀看 Weights & Biases 的 Darek Kleczek 提供的詳細示範，瞭解機器學習從業人員如何運用 W&B 的 AI 開發人員平台，搭配 Google Cloud 的 Vertex AI 來改善機器學習工作流程。您也可以看到我們如何在指令資料集上微調大型語言模型，並瞭解 W&B 如何透過更快的疊代速度、實驗控制，以及自動記錄資料集和模型版本的方式，提升工作效率和成效。

大型語言模型 (LLM) 無法解決需要準確性和可解釋性的複雜業務問題。當您不容出錯時，就需要生成式 AI (gen AI) 提供公開透明且確實準確的推論服務。

Elemental Cognition 的正式推論引擎建構於 Google Cloud 具擴充性、安全性和高效能的雲端服務上，提供可靠、準確、公開透明且高效率的推論服務。歡迎觀看這部影片，瞭解如何透過該引擎，快速部署企業級生成式 AI 應用程式。

資訊散落在無數應用程式中讓您感到困擾嗎？Glean 可整合所有企業應用程式的搜尋功能，迅速找出所需資訊，並運用 Google Cloud AI 生成摘要、提供洞察結果和處理工作。與需要花費數年才能完成的自訂解決方案不同，Glean 在安全且可擴充的 Google Cloud 平台上，只需幾分鐘就能完成設定並開始運作。歡迎觀看影片，瞭解 Glean 如何取得所需資訊，徹底改變您的工作方式！

透過 Google Cloud 的 Typeface，讓企業創作出 10 倍的個人化內容。

瞭解如何動動手指，就能根據品牌形象、風格、產品和目標對象，將創意構想轉化為引人注目的專屬圖片和文案。

歡迎觀看影片，瞭解 Typeface 如何讓每位員工都能成為內容創作者，讓企業在每個通路和廣告活動中，生成 10 倍以上的個人化內容。

瞭解如何結合 Labelbox 和 Google Cloud 的 Vertex AI，透過使用基礎模型的模型輔助標記功能，加快自訂 AI 的開發速度。

影片中將說明機器學習團隊如何運用 Labelbox 和 Gemini 等強大模型，為訓練資料預先加上標籤，並提高資料準備和模型訓練的品質與速度。歡迎觀看這部影片，瞭解 Labelbox 如何協助企業大規模進行資料標記，同時維持一致性和品質，達到高效能 AI 系統的水準。