I modelli multimodali possono elaborare un'ampia varietà di input, tra cui testo, immagini e audio, come prompt e convertirli in vari output, non solo il tipo di sorgente.
I nuovi clienti ricevono fino a 300 $ di crediti gratuiti per provare modelli multimodali in Vertex AI e altri prodotti Google Cloud.
Panoramica
Un modello multimodale è un modello di ML (machine learning) in grado di elaborare le informazioni da diverse modalità, tra cui immagini, video e testo. Ad esempio, il modello multimodale di Google, Gemini, può ricevere la foto di un piatto di biscotti e generare una ricetta scritta in risposta e viceversa.
IA generativa è un termine generico che indica l'uso di modelli di ML per creare nuovi contenuti, come testo, immagini, musica, audio e video, in genere a partire da un solo tipo di prompt. L'IA multimodale amplia queste capacità generative, elaborando informazioni da diverse modalità, tra cui immagini, video e testo. La multimodalità può essere considerata come la capacità dell'IA di elaborare e comprendere diverse modalità sensoriali. In pratica, questo significa che gli utenti non sono limitati a un tipo di input e di un tipo di output e possono richiedere a un modello con qualsiasi input di generare praticamente qualsiasi tipo di contenuto.
Gemini è un modello multimodale del team di Google DeepMind che può essere richiesto non solo con immagini, ma anche con testo, codice e video. Gemini è stato progettato interamente per ragionare su testi, immagini, video, audio e codice. Gemini su Vertex AI può anche utilizzare i prompt per estrarre testo dalle immagini, convertire il testo delle immagini in JSON e generare risposte sulle immagini caricate.
L'IA multimodale e i modelli multimodali rappresentano un passo in avanti nel modo in cui gli sviluppatori creano ed espandono la funzionalità dell'IA nella prossima generazione di applicazioni. Ad esempio, Gemini è in grado di comprendere, spiegare e generare codice di alta qualità nei linguaggi di programmazione più popolari al mondo, come Python, Java, C++ e Go, consentendo agli sviluppatori di lavorare alla creazione di più applicazioni che ricche di funzionalità. Il potenziale dell'IA multimodale avvicina anche il mondo all'IA, che è meno come un software intelligente e più come un aiutante o un assistente esperto.
Il vantaggio dell'IA multimodale è che offre a sviluppatori e utenti un'IA con capacità di ragionamento, risoluzione dei problemi e generazione più avanzate. Questi progressi offrono infinite possibilità di come le applicazioni di nuova generazione possano cambiare il nostro modo di lavorare e vivere. Per gli sviluppatori che vogliono iniziare a creare, l'API Vertex AI Gemini offre funzionalità come sicurezza aziendale, residenza dei dati, prestazioni e assistenza tecnica. I clienti Google Cloud esistenti possono iniziare subito a creare prompt con Gemini in Vertex AI.
Come funziona
Un modello multimodale è in grado di comprendere ed elaborare praticamente qualsiasi input, combinando diversi tipi di informazioni e generando quasi tutti gli output. Ad esempio, utilizzando Vertex AI con Gemini, gli utenti possono richiedere testo, immagini, video o codice per generare tipi di contenuti diversi rispetto a quelli inseriti in origine.
Utilizzi comuni
Testa il modello Gemini utilizzando linguaggio naturale, codice o immagini. Prova i prompt di esempio per estrarre il testo dalle immagini, convertire il testo delle immagini in formato JSON e persino generare risposte sulle immagini caricate per creare applicazioni IA di nuova generazione.
Testa il modello Gemini utilizzando linguaggio naturale, codice o immagini. Prova i prompt di esempio per estrarre il testo dalle immagini, convertire il testo delle immagini in formato JSON e persino generare risposte sulle immagini caricate per creare applicazioni IA di nuova generazione.
Ottieni una panoramica dell'utilizzo del modello multimodale in Google Cloud, punti di forza e limitazioni di Gemini, informazioni su prompt e richieste, e numero di token.
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