IA mutimodal
Genera texto, código, video, imagen y audio a partir de prácticamente cualquier tipo de contenido
Los modelos multimodales pueden procesar una amplia variedad de entradas (como texto, imágenes y audio) en forma de instrucciones y convertirlas en varias salidas, no solo en el tipo de fuente.
Los clientes nuevos obtienen hasta $300 en créditos gratuitos para probar modelos multimodales en Vertex AI y otros productos de Google Cloud.
Descripción general
¿Cuál de las siguientes opciones es un ejemplo de la IA multimodal?
Un modelo multimodal es un modelo de AA (aprendizaje automático) capaz de procesar información de diferentes modalidades, como imágenes, videos y texto. Por ejemplo, el modelo multimodal de Google, Gemini, puede recibir una foto de un plato de galletas y generar una receta escrita como respuesta, y viceversa.
¿Cuál es la diferencia entre la IA generativa y la IA multimodal?
IA generativa es un término general para el uso de modelos de AA para crear contenido nuevo, como texto, imágenes, música, audio y videos, por lo general, a partir de una instrucción de un solo tipo. La IA multimodal amplía estas capacidades generativas procesando información de múltiples modalidades, como imágenes, videos y texto. Se puede considerar que la multimodalidad otorga a la IA la capacidad de procesar y comprender diferentes modos sensoriales. Esto significa que los usuarios no están limitados a un tipo de entrada y de salida, y pueden pedirle a un modelo con casi cualquier entrada que genere prácticamente cualquier tipo de contenido.
¿Qué es una IA que puede usar imágenes como instrucciones?
Gemini es un modelo multimodal del equipo de Google DeepMind que puede recibir instrucciones no solo con imágenes, sino también con texto, código y video. Gemini se diseñó desde cero para razonar sin problemas en textos, imágenes, video, audio y código. Gemini en Vertex AI incluso puede usar instrucciones para extraer texto de imágenes, convertir texto de imagen a JSON y generar respuestas sobre imágenes subidas.
¿Cuál es el futuro de la IA multimodal y por qué es importante?
La IA multimodal y los modelos multimodales representan un avance en la forma en que los desarrolladores compilan y expanden la funcionalidad de la IA en la nueva generación de aplicaciones. Por ejemplo, Gemini puede comprender, explicar y generar código de alta calidad en los lenguajes de programación más populares del mundo, como Python, Java, C++ y Go, lo que libera a los desarrolladores para que trabajen en la compilación de aplicaciones con más funciones. El potencial de la IA multimodal también acerca al mundo a la IA que se parece menos al software inteligente y más a un asistente o asistente experto.
¿Cuáles son los beneficios de los modelos y la IA multimodal?
Los beneficios de la IA multimodal es que ofrece a los desarrolladores y usuarios una IA con capacidades de razonamiento, resolución de problemas y generación más avanzadas. Estos avances ofrecen infinitas posibilidades sobre cómo las aplicaciones de la nueva generación pueden cambiar la forma en que trabajamos y vivimos. Para los desarrolladores que buscan comenzar a desarrollar, la API de Vertex AI Gemini ofrece funciones como seguridad empresarial, residencia de datos, rendimiento y asistencia técnica. Los clientes existentes de Google Cloud pueden comenzar a realizar instrucciones con Gemini en Vertex AI ahora mismo.
Cómo funciona
Un modelo multimodal es capaz de comprender y procesar prácticamente cualquier entrada, combinar diferentes tipos de información y generar casi cualquier resultado. Por ejemplo, con Vertex AI con Gemini, los usuarios pueden enviar instrucciones con texto, imágenes, video o código para generar tipos de contenido distintos de los que ingresaron originalmente.
Un modelo multimodal es capaz de comprender y procesar prácticamente cualquier entrada, combinar diferentes tipos de información y generar casi cualquier resultado. Por ejemplo, con Vertex AI con Gemini, los usuarios pueden enviar instrucciones con texto, imágenes, video o código para generar tipos de contenido distintos de los que ingresaron originalmente.
Usos comunes
Prueba instrucciones multimodales
Solicita a Gemini con texto, imágenes y video
Prueba el modelo Gemini con lenguaje natural, código o imágenes. Prueba instrucciones de muestra para extraer texto de imágenes, convertirlo a JSON y hasta generar respuestas sobre las imágenes subidas para compilar aplicaciones de IA de nueva generación.
Instructivos
Solicita a Gemini con texto, imágenes y video
Prueba el modelo Gemini con lenguaje natural, código o imágenes. Prueba instrucciones de muestra para extraer texto de imágenes, convertirlo a JSON y hasta generar respuestas sobre las imágenes subidas para compilar aplicaciones de IA de nueva generación.
Usa modelos multimodales
Comienza a usar Gemini, el modelo multimodal de Google
Obtén una descripción general del uso del modelo multimodal en Google Cloud, las fortalezas y limitaciones de Gemini, la información de instrucciones y solicitudes, y los recuentos de tokens.
Instructivos
Comienza a usar Gemini, el modelo multimodal de Google
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