事前トレーニング済みの LLM を活用する

このページでは、テキストの大規模言語モデル（LLM）を使用する方法について説明します。

新しい LLM テキスト機能

Vertex AI 生成モデルを手動で構成してテキスト エンベディングを取得することは可能ですが、小売店のユースケースに特化したエンベディングを取得することもできます。このために、小売店のメタデータで事前トレーニングされた Vertex AI 生成モデルを使用して、Recommender モデルのパフォーマンスを向上させることができます。

テキスト エンベディングはより記述的で、長く、繰り返しではなく、多言語解釈機能があります。この機能は許可リストに基づいています。この機能を有効にするには、サポートにお問い合わせください。

テキスト エンベディングの使用に料金はかかりません。これらは Vertex AI Search の料金に含まれています。

LLM で事前トレーニングされたエンベディングにより、説明などの長いテキスト検索のセマンティックな理解が向上します。

モデルの互換性

LLM 機能は、次のようなすべての ML モデルのタイプと目標に対応しています。

  • OYML
  • FBT
  • その他