Scatena la tua creatività con Google Generative AI Studio

Un campo affascinante che unisce intelligenza artificiale e creatività, l’intelligenza artificiale generativa ha rivoluzionato la creazione di contenuti digitali. Per imprenditori, scrittori, artisti e sviluppatori, questo è un punto di svolta. Può essere un potente parco giochi per esplorare, sperimentare e liberare l'immaginazione. Generative AI Studio di Google Cloud è in prima linea in questa rivoluzione creativa.

Approfondiamo il suo ruolo trasformativo e come può consentirti di ridefinire le possibilità dell'espressione digitale e artistica.

Tabella dei contenuti

• Che cos'è Google Generative AI Studio?
• Come funziona Google Generative AI Studio?
• Come utilizzare il modello Foundation su Google Generative AI Studio?
• Cosa può fare Google Generative AI Studio?
• Come utilizzare Google Generative AI Studio
• Perché utilizzare Google Generative AI Studio?
• Lavora con Penji

Che cos'è Google Generative AI Studio?

Una forma di intelligenza artificiale, Generative AI Studio di Google Cloud può generare un'ampia gamma di contenuti per te. Da testo, codice e immagini a voce, video e risorse 3D, può aiutarti con una varietà di attività. Ciò include quanto segue:

• Riepilogo del documento
• Estrazione di informazioni
• Generazione del codice
• Campagne di marketing
• Assistenza virtuale
• Bot dei call center

E queste sono solo le basi.

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Come funziona Google Generative AI Studio?

Generative AI Studio funziona utilizzando Large Language Models (LLM). Si tratta di enormi reti neurali addestrate su grandi quantità di dati provenienti da contenuti esistenti , che includono testo, audio e video. Alimenta chatbot come Gemini, che è un eccellente esempio di modello di fondazione.

Inoltre, questo modello di base è ciò che genera contenuto e risolve problemi generali, come l’estrazione del contenuto e il riepilogo dei documenti. Puoi addestrarlo ulteriormente nel tuo campo con nuovi set di dati per risolvere problemi specifici, come la consulenza sanitaria e la generazione di modelli finanziari. Questo nuovo modello sarà personalizzato in base alle esigenze particolari della tua azienda.

Come utilizzare il modello Foundation su Google Generative AI Studio?

Puoi quindi utilizzare questi modelli di base per potenziare le tue applicazioni aziendali e ottimizzarle per risolvere un problema della tua azienda. Per fare ciò, Google Cloud ha diversi strumenti a tua disposizione. Sono facili da usare e possono aiutarti a sfruttare l'intelligenza artificiale generativa nei tuoi progetti anche se non comprendi appieno come funzionano l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico.

Uno strumento che si distingue è Vertex AI su Google Cloud . È una piattaforma di sviluppo di machine learning end-to-end che ti aiuta a creare, distribuire e gestire modelli di machine learning. Se sei uno sviluppatore di app, un data scientist o un imprenditore che desidera creare la propria app, puoi utilizzare Generative AI Studio per produrre rapidamente un prototipo e personalizzare modelli AI senza codice o con codice basso.

Cosa può fare Google Generative AI Studio?

Grazie al supporto di linguaggio, visione e parlato, Generative AI Studio ti consente di eseguire le seguenti operazioni:

Per il linguaggio: consente di progettare un prompt per eseguire attività ripetitive e ottimizzare i modelli linguistici.

Per la visione: ti consente di generare un'immagine in base alla tua richiesta e modificarla ulteriormente.

Per la voce: consente di generare testo dalla voce e viceversa.

Come utilizzare Google Generative AI Studio

Dei tre usi sopra menzionati, la tua azienda troverà il linguaggio quello più utile. Il linguaggio in Generative AI Studio consente di effettuare quanto segue:

1. Progetta un prompt: con esso puoi progettare prompt per attività rilevanti per la tua attività. Ciò può includere la generazione di codice. Per iniziare, vai alla dashboard di Vertex AI e fai clic su Panoramica , nella casella Lingua , fai clic su Apri . In Galleria prompt , fare clic su Prompt .

Scrivi le istruzioni nella casella, quindi fai clic su Invia . Assicurati di scrivere suggerimenti descrittivi poiché la risposta che otterrai dipenderà da questi. Una volta terminato, puoi fare clic su Salva per salvare la richiesta.

Esistono tre approcci alla progettazione dei prompt. Sono i seguenti:

Richiesta zero-shot: fornisce un singolo comando a LLM senza alcun esempio o dati aggiuntivi sull'attività che gli stai chiedendo di eseguire.

Prompt one-shot: questo è quando fornisci un singolo esempio dell'attività che desideri che venga eseguita. Se desideri che LLM scriva un'intestazione dell'oggetto dell'e-mail, dovresti fornirgli un esempio.

Richiesta di pochi scatti: qui è dove fornisci al LLM diversi esempi dell'attività che gli stai chiedendo di svolgere. Potresti voler fornire alcune copie di posta elettronica se gli chiedi di scriverne una per te.

2. Avvia una conversazione: crea conversazioni quando specifichi il contesto che indica come risponderà il modello. Per fare ciò, è necessario determinare il contesto della conversazione. Il contesto dice al modello come dovrebbe reagire. È necessario specificare le parole che può e non può utilizzare, gli argomenti su cui dovrebbe concentrarsi o da evitare o il formato della sua risposta.

Ad esempio, puoi fornire uno scenario e indicare come dovrebbe rispondere alle domande dell'help desk.

3. Ottimizzare un modello: per dotare meglio la tua azienda di un caso d'uso specifico, puoi ottimizzare un modello e quindi distribuirlo a un endpoint. Ciò consente di ottenere previsioni o testarle in una progettazione tempestiva. Per farlo, devi preparare il tuo set di dati. Consideralo come un insieme di schede di ricette con un input (una domanda o un suggerimento) e un output (la risposta desiderata).

Se desideri ottimizzare un modello per la scrittura delle descrizioni dei prodotti, l'input potrebbe essere il nome del prodotto mentre l'output potrebbe essere la descrizione del prodotto. È ora possibile creare un lavoro del modello di ottimizzazione. Vertex AI ti consente di farlo in diversi modi:

Google Cloud Console: puoi caricare qui il set di dati preparato, scegliere il modello base e definire i parametri di addestramento, come il tasso di apprendimento e le fasi di addestramento. È quindi possibile avviare il lavoro di ottimizzazione.

Vertex AI SDK per Python: se sai programmare, offre controllo a livello di codice sulla creazione e la gestione dei processi di ottimizzazione.

API: il tuo sviluppatore può utilizzare l'API Vertex AI per automatizzare il processo di ottimizzazione del modello all'interno delle applicazioni.

Dopo aver avviato il lavoro, Vertex AI Studio addestrerà il modello in base al set di dati fornito. Perfeziona il modello preaddestrato per allinearlo meglio alle tue attività specifiche.

Una volta addestrato il modello, puoi utilizzarlo all'interno di Vertex AI Studio per generare contenuti in base alle tue richieste.

Perché utilizzare Google Generative AI Studio?

Google Cloud Generative AI Studio offre strumenti potenti che possono aiutare le aziende in modo significativo. Può migliorare le loro operazioni e creare soluzioni innovative. Gli imprenditori possono semplificare i processi, automatizzare la creazione di contenuti e migliorare l'esperienza dei clienti personalizzando i modelli in base alle loro esigenze.

Lavora con Penji

Per tutte le tue esigenze di progettazione grafica, non dovrai imparare a utilizzare l'intelligenza artificiale generativa o qualsiasi altro software se lavori con Penji. I nostri designer si prenderanno cura delle risorse visive della tua azienda. Tutto quello che devi fare è scrivere il brief del tuo progetto. Guarda il nostro video dimostrativo per saperne di più oppure fai clic su questo collegamento per iniziare.

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