MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
Входящая в Google Cloud платформа Vertex AI, которая позволяет корпоративным клиентам создавать собственные службы с использованием машинного обучения и больших языковых моделей Google, получила новые возможности, направленные на предотвращение распространения неверной информации.
Источник изображения: cloud.google.com
В мае для всех клиентов была развёрнута функция Vertex AI Grounding with Google Search — она предоставляет моделям ИИ доступ к информации из интернета в реальном времени. Теперь же клиенты облачной платформы смогут дополнительно улучшить результаты своих сервисов ИИ с помощью специализированных сторонних наборов данных. Сервис будет пользоваться информацией от таких поставщиков как Moody’s, MSCI, Thomson Reuters и ZoomInfo, сообщила Google, и воспользоваться этой услугой компании смогут «в III квартале этого года». Это лишь одна разрабатываемых Google функций, призванных побудить организации начать развёртывание собственных корпоративных ИИ моделей в её инфраструктуре — все они направлены на снижение частоты недостоверных данных в ответах систем.
Ещё одна функция — «режим высокой точности», позволяющий организациям подключать к моделям собственные наборы данных вместо обширной базы знаний Google Gemini. Этот режим работает на основе спецверсии модели Gemini 1.5 Flash, и его можно подключить через раздел экспериментальных функций Vertex AI. Корпоративные клиенты также смогут осуществлять гибридный поиск, используя в качестве запросов образцы изображений и текстовые пояснения к ним. А в Grounding with Google Search вскоре будет доступен динамический поиск — система сможет автоматически выбирать источники информации: установленные наборы данных Gemini или Google Search, если предполагается частое обновление ресурсов.
Возможность контролировать наборы данных для ИИ-моделей Google поможет компании улучшить репутацию, которая пострадала после внедрения ИИ в поисковую систему. Если потребители с юмором восприняли советы есть камни и добавлять клей в пиццу, то корпоративным клиентам такие ошибки могут обойтись дорого.
Источник:
