Die Macht der generativen KI entfesseln: Ein umfassender Leitfaden zu Vertex AI

Generative KI, auch bekannt als genAI oder gen AI, ist ein sich schnell entwickelndes Feld des maschinellen Lernens, das sich auf die Entwicklung von Modellen konzentriert, die in der Lage sind, neue Inhalte zu generieren. Diese Modelle, oft als große Sprachmodelle (LLMs) bezeichnet, sind darauf ausgelegt, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Ihre Fähigkeiten gehen jedoch über Text hinaus und umfassen mehrere Modalitäten wie Bilder, Videos und Audio. Diese Vielseitigkeit hat zur Entwicklung multimodaler Modelle geführt, die Inhalte in verschiedenen Formaten verarbeiten und generieren können.

Die Effektivität der generativen KI in realen Anwendungen hängt von mehreren Schlüsselkompetenzen ab: 1. Aufgabenanpassung: Modelle müssen in der Lage sein, neue Aufgaben zu erlernen und auszuführen, die spezifisch für einzigartige Anwendungsfälle sind. Vertex AI ermöglicht dies durch Modellanpassung. 2. Zugriff auf externe Informationen: Um relevant und genau zu bleiben, benötigen Modelle Zugang zu Informationen, die über ihre Trainingsdaten hinausgehen. Vertex AI erleichtert dies durch Grounding- und Funktionsaufruf-Funktionen. 3. Inhaltssicherheit: Um die Generierung von schädlichen oder anstößigen Inhalten zu verhindern, benötigen Modelle robuste Sicherheitsfilter. Vertex AI integriert eingebaute Sicherheitsfunktionen, um die verantwortungsvolle Nutzung von generativen KI-Diensten zu fördern.

Der Workflow der generativen KI beginnt typischerweise mit einem Prompt, bei dem ein Benutzer eine Anfrage in natürlicher Sprache an das Modell sendet. Das Design des Prompts ist entscheidend, um die gewünschten Antworten zu erhalten. Vertex AI Studio bietet Tools zur Verwaltung von Prompts, um Benutzern zu helfen, ihre Prompts effektiv zu verfeinern. Sobald ein Prompt empfangen wird, wird er vom Grundmodell verarbeitet, das eine Antwort generiert. Diese Antwort unterliegt dann Zitationsprüfungen und Sicherheitsfiltern, bevor sie an den Benutzer zurückgegeben wird. Vertex AI bietet auch die Möglichkeit, Antworten zu streamen, sodass Benutzer generierte Inhalte schrittweise erhalten können.

Vertex AI bietet über eine verwaltete API Zugriff auf eine Vielzahl von generativen KI-Grundmodellen. Dazu gehören: 1. Gemini API: Bietet fortgeschrittenes Denken, Multiturn-Chat, Codegenerierung und multimodale Prompts. 2. Imagen API: Spezialisiert auf Bildgenerierung, -bearbeitung und visuelle Beschriftung. 3. MedLM: Fokussiert auf medizinische Fragenbeantwortung und Zusammenfassungen (Private GA). Benutzer können diese Google-Modelle sowie offene Modelle und Partner-Modelle im Model Garden erkunden. Jedes Modell variiert in Größe, Modalität und Kosten, sodass Benutzer das am besten geeignete Modell für ihre spezifischen Bedürfnisse auswählen können.

Um die Leistung und Effizienz der Grundmodelle zu verbessern, bietet Vertex AI Möglichkeiten zur Modellanpassung. Dieser Prozess ermöglicht es Benutzern, das Standardverhalten von Modellen anzupassen, um konsistente und gewünschte Ergebnisse zu erzielen, ohne auf komplexe Prompts angewiesen zu sein. Die Modellanpassung kann die Kosten und Latenz von Anfragen erheblich reduzieren, indem sie die Prompts vereinfacht. Vertex AI bietet auch Evaluierungstools zur Bewertung der Leistung angepasster Modelle. Sobald ein Modell produktionsbereit ist, kann es an einen Endpunkt bereitgestellt und wie bei Standard-MLOps-Workflows überwacht werden.

Vertex AI bietet mehrere Methoden, damit Modelle auf externe APIs und Echtzeitinformationen zugreifen können: 1. Grounding: Verbindet Modellantworten mit einer Quelle der Wahrheit, reduziert Halluzinationen und verbessert die Genauigkeit. 2. RAG (Retrieval-Augmented Generation): Verknüpft Modelle mit externen Wissensquellen wie Dokumenten und Datenbanken für informativere Antworten. 3. Funktionsaufruf: Ermöglicht es Modellen, mit externen APIs zu interagieren, um auf Echtzeitinformationen zuzugreifen und reale Aufgaben auszuführen.

Vertex AI priorisiert verantwortungsvolle KI-Praktiken und Inhaltssicherheit. Sowohl Prompts als auch Antworten unterliegen Sicherheitsprüfungen, um sicherzustellen, dass sie die vordefinierten Schwellenwerte für potenziell schädliche Inhalte nicht überschreiten. Wenn ein Prompt oder eine Antwort markiert wird, blockiert Vertex AI ihn und gibt eine Fallback-Antwort zurück. Diese Schutzschicht hilft, die ethische Nutzung der Technologie aufrechtzuerhalten und die Generierung von anstößigen oder sensiblen Inhalten zu verhindern.

Vertex AI Studio bietet unterschiedliche Erfahrungen basierend auf dem Kontotyp des Benutzers: 1. Ohne Google Cloud-Konto: Eingeschränkte Funktionen, keine Anmeldung erforderlich, 2 Anfragen pro Minute für multimodale Modelle. 2. Mit Google Cloud Free Trial: Zugriff auf mehr Funktionen, einschließlich Prompt-Galerie und -verlauf, mit bis zu 300 $ Guthaben für 90 Tage. 3. Bestehendes Google Cloud-Konto: Voller Zugriff auf alle Funktionen, einschließlich erweiterter Parameter, Tuning und API-Nutzung, mit erforderlicher Abrechnung.

Um mit der Erkundung der generativen KI auf Vertex AI zu beginnen: 1. Probieren Sie ein Schnellstart-Tutorial mit Vertex AI Studio oder der Vertex AI API aus. 2. Erkunden Sie vortrainierte Modelle im Model Garden. 3. Konsultieren Sie die SDK-Referenz der Vertex AI Gemini API für verschiedene Programmiersprachen. 4. Erfahren Sie mehr über bewährte Praktiken für verantwortungsvolle KI und die Sicherheitsfilter von Vertex AI. 5. Verstehen Sie die Preisgestaltung und erkunden Sie Optionen zum Aufrufen von Gemini mit der OpenAI-Bibliothek. Durch die Nutzung dieser Ressourcen und Tools können Entwickler und Unternehmen die Macht der generativen KI nutzen, um innovative Anwendungen und Lösungen in verschiedenen Bereichen zu schaffen.