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Gemini Pro arriva in Vertex AI, per creare applicazioni AI custom su Google Cloud

A circa una settimana di distanza dall’annuncio di Google riguardante Gemini, il modello AI più capace e flessibile dell’azienda, disponibile nelle tre dimensioni Ultra, Pro e Nano, e contemporaneamente all’annuncio della disponibilità di Gemini Pro per sviluppatori e aziende, la società di Mountain View ha annunciato che Gemini Pro è ora pubblicamente disponibile su Vertex AI.

Vertex AI è la piattaforma AI end-to-end di Google Cloud, che include strumenti intuitivi, un’infrastruttura completamente gestita e funzioni integrate di privacy e sicurezza per costruire e utilizzare soluzioni di AI generativa su scala, di livello enterprise. Con Gemini Pro, ora gli sviluppatori possono creare “agenti” in grado di elaborare e agire sulle informazioni.

Vertex AI – sottolinea Google – rende possibile la personalizzazione e la distribuzione di Gemini, consentendo agli sviluppatori di creare applicazioni nuove e differenziate in grado di elaborare informazioni su testo, codice, immagini e video.

Con Vertex AI, spiega Google, gli sviluppatori possono:

  • Scoprire e utilizzare Gemini Pro, oppure scegliere da un elenco curato di oltre 130 modelli di Google, open-source e di terze parti che soddisfano i rigorosi standard di sicurezza e qualità enterprise di Google. Gli sviluppatori possono accedere ai modelli sotto forma di API facili da usare per inserirli rapidamente nelle applicazioni.
  • Personalizzare il comportamento del modello in base alle competenze specifiche di un dominio o di un’azienda, utilizzando gli strumenti di tuning per aumentare la conoscenza dell’addestramento e regolare i pesi del modello quando necessario. Vertex AI offre una serie di tecniche di messa a punto, tra cui il prompt design, l’adapter-based tuning, come la Low Rank Adaptation (LoRA), e la distillation. Vertex AI offre anche la possibilità di migliorare un modello catturando il feedback dell’utente attraverso il supporto per il reinforcement learning dal feedback umano (RLHF).
  • Aumentare i modelli con strumenti che aiutano a adattare Gemini Pro a contesti o casi d’uso specifici. Le estensioni e i connettori di Vertex AI consentono agli sviluppatori di collegare Gemini Pro ad API esterne per transazioni e altre azioni, recuperare dati da fonti esterne o richiamare funzioni nei codebase. Vertex AI offre inoltre alle organizzazioni la possibilità di fondare i risultati dei modelli sulle proprie fonti di dati, contribuendo a migliorare l’accuratezza e la pertinenza delle risposte del modello. Google offre alle aziende la possibilità di utilizzare il grounding per i loro dati strutturati e non strutturati e il grounding con la tecnologia di Google Search.
  • Gestire e scalare i modelli in produzione con strumenti appositamente creati per garantire che le applicazioni, una volta costruite, possano essere facilmente distribuite e mantenute. A questo scopo, Google sta introducendo un nuovo modo di valutare i modelli chiamato Automatic Side by Side (Auto SxS), uno strumento automatizzato e on-demand per confrontare i modelli. Auto SxS è più veloce e più efficiente in termini di costi rispetto alla valutazione manuale dei modelli, sottolinea Google, oltre a essere personalizzabile in base a diverse specifiche di attività per gestire nuovi casi d’uso dell’intelligenza artificiale generativa.
  • Costruire agenti di ricerca e di conversazione in un ambiente low code/no code. Con Vertex AI, gli sviluppatori di tutti i livelli di competenza nell’apprendimento automatico potranno utilizzare Gemini Pro per creare AI agent coinvolgenti e di livello di produzione in ore e giorni, anziché in settimane e mesi. Prossimamente, annuncia Google, Gemini Pro sarà un’opzione per potenziare le funzioni di riepilogo delle ricerche e di generazione delle risposte in Vertex AI, migliorando la qualità, l’accuratezza e le capacità di grounding delle applicazioni di ricerca. Gemini Pro sarà inoltre disponibile in anteprima come modello foundation per gli agenti vocali e di chat conversazionali, fornendo interazioni dinamiche con gli utenti che supportano il ragionamento avanzato.
  • Fornire innovazione in modo responsabile utilizzando i filtri di sicurezza, le API di moderazione dei contenuti e altri strumenti di AI responsabile di Vertex AI per aiutare gli sviluppatori a garantire che i loro modelli non producano contenuti inappropriati.
  • Contribuire a proteggere i dati con la governance dei dati e i controlli sulla privacy integrati in Google Cloud. I clienti – sottolinea Big G – mantengono il controllo dei loro dati e Google non utilizza mai i dati dei clienti per addestrare i suoi modelli. Vertex AI offre una serie di meccanismi per mantenere il controllo esclusivo dei dati dei clienti, tra cui le Customer Managed Encryption Keys e i VPC Service Controls.

gemini googleL’approccio globale di Google all’AI – sostiene la società americana – è progettato per aiutare a mantenere i clienti sicuri e protetti. L’azienda sottolinea che impiega un duplice approccio di indennizzo del copyright, all’avanguardia nel settore, per aiutare i clienti Cloud a stare tranquilli quando utilizzano i prodotti di AI generativa di Google. Oggi Google ha annunciato l’estensione  del suo generated output indemnity per includere anche gli output dei modelli PaLM 2 e Vertex AI Imagen, oltre a un indennizzo per le richieste di risarcimento relative all’uso dei dati di addestramento. La copertura degli indennizzi è prevista anche per l’API Gemini, quando sarà generalmente disponibile.

L’API Gemini Pro è ora disponibile in public preview su Vertex AI. Gli sviluppatori possono provare l’API Gemini Pro gratuitamente fino alla sua disponibilità generale, dopodiché sarà a pagamento, spiega Google. Gemini Pro è disponibile anche su Google AI Studio, uno strumento basato sul web che aiuta a sviluppare rapidamente i prompt. Google ha annunciato che metterà Gemini Ultra a disposizione di clienti, sviluppatori, partner ed esperti di sicurezza e responsabilità selezionati per una prima sperimentazione e un primo feedback, prima di distribuirlo agli sviluppatori e ai clienti enterprise all’inizio del prossimo anno.

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