このページでは、Vertex AI の以前の生成 AI モデルについて説明します。以前のモデル ファミリーのモデルは、新しい安定版では更新されなくなりました。以前のモデルのすべての安定版が廃止日を迎えると、そのモデル ファミリーはサポートされなくなります。
PaLM API モデル
次の表は、PaLM API の以前のモデルをまとめたものです。
| モデル名 | 説明 | モデル プロパティ | チューニングのサポート |
|---|---|---|---|
| テキスト用 PaLM 2 （ text-bison） |
自然言語の指示に従うように微調整されており、分類、要約、抽出などのさまざまな言語タスクに適しています。 | 最大入力トークン: 8,192 最大出力トークン: 1,024 トレーニング データ: 2023 年 2 月まで |
教師: あり RLHF: あり（プレビュー） 抽出: なし |
テキスト用 PaLM 2（text-unicorn） |
複雑な自然言語タスクに使用する PaLM モデル ファミリーの中で最も高度なテキストモデル。 | 最大入力トークン: 8,192 最大出力トークン: 1,024 トレーニング データ: 2023 年 2 月まで |
教師: なし RLHF: なし 抽出: あり（プレビュー） |
| テキスト用 PaLM 2 32k （ text-bison-32k） |
自然言語による指示に対応できるようファインチューニングされています。さまざまな言語タスクに適しています。 | 最大トークン（入力 + 出力）: 32,768 最大出力トークン: 8,192 トレーニング データ: 2023 年 8 月まで |
教師: あり RLHF: なし 抽出: なし |
| チャット用 PaLM 2 （ chat-bison） |
マルチターンの会話向けにファインチューニングされています。 | 最大入力トークン: 8,192 最大出力トークン: 2,048 トレーニング データ: 2023 年 2 月まで 最大ターン数 : 2,500 |
教師: あり RLHF: なし 抽出: なし |
| チャット用 PaLM 2 32k （ chat-bison-32k） |
マルチターンの会話向けにファインチューニングされています。 | 最大トークン（入力 + 出力）: 32,768 最大出力トークン: 8,192 トレーニング データ: 2023 年 8 月まで 最大ターン数 : 2,500 |
教師: あり RLHF: なし 抽出: なし |
Codey API モデル
次の表は、Codey API の以前のモデルをまとめたものです。code-gecko コード補完モデルは、以前のモデルではありません。
| モデル名 | 説明 | モデル プロパティ | チューニングのサポート |
|---|---|---|---|
| コード生成用の Codey （ code-bison） |
目的のコードの自然言語記述に基づいてコードを生成するようにファインチューニングされたモデル。たとえば、関数の単体テストを生成できます。 | 最大入力トークン: 6,144 最大出力トークン: 1,024 |
教師: あり RLHF: なし 抽出: なし |
| コード生成用の Codey 32k （ code-bison-32k） |
目的のコードの自然言語記述に基づいてコードを生成するようにファインチューニングされたモデル。たとえば、関数の単体テストを生成できます。 | 最大トークン（入力 + 出力）: 32,768 最大出力トークン: 8,192 |
教師: あり RLHF: なし 抽出: なし |
| コードチャット用の Codey （ codechat-bison） |
コード関連の質問に対応する chatbot との会話用にファインチューニングされたモデルです。 | 最大入力トークン: 6,144 最大出力トークン: 1,024 |
教師: あり RLHF: なし 抽出: なし |
| コードチャット用 Codey 32k （ codechat-bison-32k） |
コード関連の質問に対応する chatbot との会話用にファインチューニングされたモデルです。 | 最大トークン（入力 + 出力）: 32,768 最大出力トークン: 8,192 |
教師: あり RLHF: なし 抽出: なし |
言語サポート
Vertex AI PaLM API と Codey API の以前のモデルは、次の言語をサポートしています。
- アラビア語（
ar） - ベンガル語（
bn） - ブルガリア語（
bg） - 中国語（簡体および繁体）（
zh） - クロアチア語（
hr） - チェコ語（
cs） - デンマーク語（
da） - オランダ語（
nl） - 英語（
en） - エストニア語（
et） - フィンランド語（
fi） - フランス語（
fr） - ドイツ語（
de） - ギリシャ語（
el） - ヘブライ語（
iw） - ヒンディー語（
hi） - ハンガリー語（
hu） - インドネシア語（
id） - イタリア語（
it） - 日本語（
ja） - 韓国語（
ko） - ラトビア語（
lv） - リトアニア語（
lt） - ノルウェー語（
no） - ポーランド語（
pl） - ポルトガル語（
pt） - ルーマニア語（
ro） - ロシア語（
ru） - セルビア語（
sr） - スロバキア語（
sk） - スロベニア語（
sl） - スペイン語（
es） - スワヒリ語（
sw） - スウェーデン語（
sv） - タイ語（
th） - トルコ語（
tr） - ウクライナ語（
uk） - ベトナム語（
vi）
以前のモデルの廃止日
次の表に、以前のモデルの廃止日を示します。
| chat-bison モデル | リリース日 | 廃止日 |
|---|---|---|
| chat-bison@002 | 2023 年 12 月 6 日 | 2025 年 4 月 9 日 |
| chat-bison-32k モデル | リリース日 | 廃止日 |
|---|---|---|
| chat-bison-32k@002 | 2023 年 12 月 4 日 | 2025 年 4 月 9 日 |
| code-bison モデル | リリース日 | 廃止日 |
|---|---|---|
| code-bison@002 | 2023 年 12 月 6 日 | 2025 年 4 月 9 日 |
| code-bison-32k モデル | リリース日 | 廃止日 |
|---|---|---|
| code-bison-32k@002 | 2023 年 12 月 4 日 | 2025 年 4 月 9 日 |
| codechat-bison モデル | リリース日 | 廃止日 |
|---|---|---|
| codechat-bison@002 | 2023 年 12 月 6 日 | 2025 年 4 月 9 日 |
| codechat-bison-32k モデル | リリース日 | 廃止日 |
|---|---|---|
| codechat-bison-32k@002 | 2023 年 12 月 4 日 | 2025 年 4 月 9 日 |
| text-bison モデル | リリース日 | 廃止日 |
|---|---|---|
| text-bison@002 | 2023 年 12 月 6 日 | 2025 年 4 月 9 日 |
| text-bison-32k モデル | リリース日 | 廃止日 |
|---|---|---|
| text-bison-32k@002 | 2023 年 12 月 4 日 | 2025 年 4 月 9 日 |
| text-unicorn モデル | リリース日 | 廃止日 |
|---|---|---|
| text-unicorn@001 | 2023 年 11 月 30 日 | 2025 年 4 月 9 日 |
プロビジョニングされたスループットをサポートする以前のモデル
次の表に、プロビジョニングされたスループット（1 秒あたりの文字数で測定）、最小購入単位、バーンダウン率をサポートする以前のモデルを示します。
| モデル | GSU あたりのスループット | GSU の最小購入単位 | バーンダウン率 |
|---|---|---|---|
text-bison、chat-bison、code-bison、codechat-bison |
4,000 | 1 | 1 入力文字 = 1 文字 1 出力文字 = 2 文字 |
text-unicorn |
400 | 1 | 1 入力文字 = 1 文字 1 出力文字 = 3 文字 |