Google Generative AI Studio で創造性を解き放ちましょう

公開: 2024-05-02

人工知能と創造性が融合した魅力的な分野である生成 AI は、デジタルコンテンツの作成に破壊的影響を及ぼしています。ビジネスオーナー、ライター、アーティスト、開発者にとって、これは状況を大きく変えるものです。それは、想像力を探索し、実験し、解き放つための強力な遊び場になる可能性があります。 Google Cloud の Generative AI Studio は、このクリエイティブ革命の最前線にいます。

その変革的な役割と、デジタルとアート表現の可能性を再定義するためにそれがどのように役立つかを詳しく見てみましょう。

Google ジェネレーティブ AI スタジオとは何ですか?
Google Generative AI Studio はどのように機能しますか?
Google Generative AI Studio で基盤モデルを使用するにはどうすればよいですか?
Google Generative AI Studio でできることは何ですか?
Google ジェネレーティブ AI スタジオの使用方法
Google Generative AI Studio を使用する理由
ペンジと協力する

Google ジェネレーティブ AI スタジオとは何ですか?

人工知能の一種であるGoogle Cloud の Generative AI Studio は、さまざまなコンテンツを生成できます。テキスト、コード、画像から音声、ビデオ、3D アセットまで、さまざまなタスクに役立ちます。これには次のものが含まれます。

文書の要約
情報抽出
コード生成
マーケティングキャンペーン
仮想アシスタンス
コールセンターボット

そして、これらは単なる基本です。

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Google Generative AI Studio はどのように機能しますか?

Generative AI Studio は、Large Language Model (LLM) を使用して動作します。これらは、テキスト、オーディオ、ビデオなどの既存のコンテンツからの膨大な量のデータに基づいてトレーニングされた大規模なニューラルネットワークです。これは、基礎モデルの優れた例である Gemini などのチャットボットを強化します。

さらに、この基礎モデルはコンテンツを生成し、コンテンツの抽出やドキュメントの要約などの一般的な問題を解決します。新しいデータセットを使用して専門分野でさらにトレーニングし、医療コンサルティングや財務モデルの生成などの特定の問題を解決できます。この新しいモデルは、お客様のビジネスの特定のニーズに合わせてカスタムメイドされます。

Google Generative AI Studio で基盤モデルを使用するにはどうすればよいですか?

これらの基盤モデルを使用してビジネスアプリケーションを強化し、ビジネス上の問題を解決するようにアプリケーションを調整できます。これを行うために、Google Cloud には自由に使えるツールがいくつかあります。これらは使いやすく、AI と機械学習の仕組みを完全に理解していなくても、プロジェクトで生成 AI を活用するのに役立ちます。

際立ったツールの 1 つは、Google Cloud 上の Vertex AIです。これは、機械学習モデルの構築、デプロイ、管理を支援するエンドツーエンドの機械学習開発プラットフォームです。独自のアプリを作成しようとしているアプリ開発者、データサイエンティスト、またはビジネスオーナーの場合は、Generative AI Studio を使用してプロトタイプを迅速に作成し、コードなしまたは少ないコードで AI モデルをカスタマイズできます。

Google Generative AI Studio でできることは何ですか?

Generative AI Studio では、言語、視覚、音声をサポートすることで、次のことが可能になります。

言語の場合:反復的なタスクを実行し、言語モデルを調整するためのプロンプトを設計できます。

ビジョンの場合:プロンプトに基づいて画像を生成し、さらに編集することができます。

音声の場合:音声からテキストを生成したり、その逆を行うことができます。

Google ジェネレーティブ AI スタジオの使用方法

上記の 3 つの用途のうち、ビジネスで最も役立つのは言語です。 Generative AI Studio の言語を使用すると、次のことが可能になります。

プロンプトをデザインする:これを使用すると、ビジネスに関連するタスクのプロンプトをデザインできます。これにはコード生成が含まれる場合があります。まず、 Vertex AI ダッシュボードに移動し、 [概要]をクリックし、 [言語]ボックスで[開く]をクリックします。 [プロンプトギャラリー]で、 [プロンプト]をクリックします。

ボックスに指示を入力し、 [送信] をクリックします。得られる応答はこれらによって異なるため、必ず説明的なプロンプトを作成してください。完了したら、 「保存」をクリックしてプロンプトを保存します。

プロンプトをデザインするには 3 つのアプローチがあります。それらは次のとおりです。

ゼロショットプロンプト:これは、LLM に実行を依頼するタスクに関する例や追加データなしで、単一のコマンドを LLM に提供します。

ワンショットプロンプト:これは、実行させたいタスクの 1 つの例を示す場合です。 LLM に電子メールの件名ヘッダーを作成させたい場合は、例を提供する必要があります。

フューショットプロンプト:ここでは、LLM に実行を依頼するタスクの例をいくつか示します。電子メールのコピーを作成するように指示された場合は、数枚の電子メールのコピーを提供することをお勧めします。

会話を開始する:モデルがどのように応答するかを指示するコンテキストを指定するときに会話を作成します。これを行うには、会話のコンテキストを判断する必要があります。コンテキストはモデルにどのように反応すべきかを伝えます。使用できる単語と使用できない単語、焦点を当てるべきトピックまたは避けるべきトピック、または応答の形式を指定する必要があります。

たとえば、シナリオを提供して、ヘルプデスクの問い合わせにどのように応答するかを指定できます。

モデルを調整する:特定のユースケースに合わせてビジネスを強化するには、モデルを調整してエンドポイントにデプロイします。これにより、予測を取得したり、プロンプト設計で予測をテストしたりできます。これを行うには、データセットを準備する必要があります。これを、入力 (質問またはプロンプト) と出力 (望ましい回答) を備えた一連のレシピカードと考えてください。

製品説明を記述するためにモデルを調整する場合は、入力を製品名にし、出力を製品説明にすることができます。これで、調整モデルジョブを作成できるようになりました。 Vertex AI では、いくつかの方法でこれを行うことができます。

Google Cloud Console:ここで、準備したデータセットをアップロードし、ベースモデルを選択し、学習率やトレーニングステップなどのトレーニングパラメータを定義できます。その後、チューニングジョブを開始できます。

Vertex AI SDK for Python:コードを作成できる場合は、調整ジョブの作成と管理をプログラムで制御できます。

API:開発者は Vertex AI API を使用して、アプリケーション内のモデル調整プロセスを自動化できます。

ジョブを開始すると、Vertex AI Studio は提供されたデータセットに基づいてモデルをトレーニングします。事前トレーニングされたモデルを改良して、特定のタスクに合わせて調整します。

モデルをトレーニングしたら、これを Vertex AI Studio 内で使用して、プロンプトに基づいてコンテンツを生成できます。

Google Generative AI Studio を使用する理由

Google Cloud Generative AI Studio は、ビジネスに大きく役立つ強力なツールを提供します。業務を強化し、革新的なソリューションを生み出すことができます。ビジネスオーナーは、ニーズに合わせてモデルをカスタマイズすることで、プロセスを合理化し、コンテンツ作成を自動化し、顧客エクスペリエンスを向上させることができます。

ペンジと協力する

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