Desatando el Poder de la IA Generativa: Una Guía Completa de Vertex AI

La IA generativa, también conocida como genAI o gen AI, es un campo de aprendizaje automático en rápida evolución que se centra en desarrollar modelos capaces de generar nuevo contenido. Estos modelos, a menudo denominados modelos de lenguaje grande (LLMs), están diseñados para comprender y generar lenguaje natural. Sin embargo, sus capacidades se extienden más allá del texto, abarcando múltiples modalidades como imágenes, videos y audio. Esta versatilidad ha llevado al desarrollo de modelos multimodales que pueden procesar y generar contenido en varios formatos.

La efectividad de la IA generativa en aplicaciones del mundo real depende de varias capacidades clave: 1. Adaptación a Tareas: Los modelos deben ser capaces de aprender y realizar nuevas tareas específicas para casos de uso únicos. Vertex AI permite esto a través de la afinación de modelos. 2. Acceso a Información Externa: Para seguir siendo relevantes y precisos, los modelos necesitan acceso a información más allá de sus datos de entrenamiento. Vertex AI facilita esto a través de características de anclaje y llamadas a funciones. 3. Seguridad del Contenido: Para prevenir la generación de contenido dañino u ofensivo, los modelos requieren filtros de seguridad robustos. Vertex AI incorpora características de seguridad integradas para promover el uso responsable de los servicios de IA generativa.

El flujo de trabajo de la IA generativa típicamente comienza con un aviso, donde un usuario envía una solicitud en lenguaje natural al modelo. El diseño del aviso es crucial para obtener las respuestas deseadas. Vertex AI Studio ofrece herramientas de gestión de avisos para ayudar a los usuarios a refinar sus avisos de manera efectiva. Una vez que se recibe un aviso, es procesado por el modelo base, que genera una respuesta. Esta respuesta luego pasa por verificaciones de citas y filtrado de seguridad antes de ser devuelta al usuario. Vertex AI también ofrece la opción de transmitir respuestas, permitiendo a los usuarios recibir contenido generado de manera progresiva.

Vertex AI proporciona acceso a una variedad de modelos base de IA generativa a través de una API gestionada. Estos incluyen: 1. Gemini API: Ofrece razonamiento avanzado, chat de múltiples turnos, generación de código y avisos multimodales. 2. Imagen API: Se especializa en generación de imágenes, edición y subtitulado visual. 3. MedLM: Enfocado en la respuesta a preguntas médicas y resumido (GA Privado). Los usuarios pueden explorar estos modelos de Google, así como modelos abiertos y modelos de socios, en el Jardín de Modelos. Cada modelo varía en tamaño, modalidad y costo, permitiendo a los usuarios elegir el que mejor se adapte a sus necesidades específicas.

Para mejorar el rendimiento y la eficiencia de los modelos base, Vertex AI ofrece capacidades de afinación de modelos. Este proceso permite a los usuarios personalizar el comportamiento predeterminado de los modelos, asegurando resultados consistentes y deseados sin depender de avisos complejos. La afinación de modelos puede reducir significativamente el costo y la latencia de las solicitudes al simplificar los avisos. Vertex AI también proporciona herramientas de evaluación para evaluar el rendimiento de los modelos afinados. Una vez que un modelo está listo para producción, puede ser desplegado en un punto final y monitoreado como flujos de trabajo estándar de MLOps.

Vertex AI proporciona múltiples métodos para que los modelos accedan a APIs externas e información en tiempo real: 1. Anclaje: Conecta las respuestas del modelo a una fuente de verdad, reduciendo las alucinaciones y mejorando la precisión. 2. RAG (Generación Aumentada por Recuperación): Vincula modelos a fuentes de conocimiento externas como documentos y bases de datos para respuestas más informativas. 3. Llamada a Funciones: Permite a los modelos interactuar con APIs externas, accediendo a información en tiempo real y realizando tareas del mundo real.

Vertex AI prioriza prácticas de IA responsable y seguridad del contenido. Tanto los avisos como las respuestas pasan por verificaciones de seguridad para asegurar que no superen los umbrales predefinidos para contenido potencialmente dañino. Si un aviso o respuesta es marcado, Vertex AI lo bloquea y devuelve una respuesta alternativa. Esta capa de protección ayuda a mantener el uso ético de la tecnología y previene la generación de contenido ofensivo o sensible.

Vertex AI Studio ofrece diferentes experiencias según el tipo de cuenta del usuario: 1. Sin Cuenta de Google Cloud: Características limitadas, no se requiere inicio de sesión, 2 consultas por minuto para modelos multimodales. 2. Con Prueba Gratuita de Google Cloud: Acceso a más características, incluyendo galería de avisos e historial, con hasta $300 de crédito por 90 días. 3. Cuenta de Google Cloud Existente: Acceso completo a todas las características, incluyendo parámetros avanzados, afinación y uso de API, con facturación requerida.

Para comenzar a explorar la IA Generativa en Vertex AI: 1. Prueba un tutorial de inicio rápido usando Vertex AI Studio o la API de Vertex AI. 2. Explora modelos preentrenados en el Jardín de Modelos. 3. Consulta la referencia del SDK de la API de Gemini de Vertex AI para varios lenguajes de programación. 4. Aprende sobre las mejores prácticas de IA responsable y los filtros de seguridad de Vertex AI. 5. Comprende los precios y explora opciones para llamar a Gemini usando la biblioteca de OpenAI. Al aprovechar estos recursos y herramientas, los desarrolladores y empresas pueden aprovechar el poder de la IA generativa para crear aplicaciones y soluciones innovadoras en varios dominios.