今天，Google Cloud 在拉斯维加斯曼德勒海湾会议中心拉开了 Cloud Next 大会的序幕。
正如许多人所预料的那样，在这次活动中，谷歌在其云产品组合中发布了一些以人工智能为重点的重大公告。谷歌云首席执行官托马斯·库里安（Thomas Kurian）在他的主题演讲中谈到了一系列方面，从新的人工智能硬件和Gemini的扩展集成到现有模型的升级。
随着一切的进展，谷歌用于构建、训练和部署机器学习 （ML） 项目的首要平台 Vertex AI 也出现在对话中。该公司宣布，它正在通过多项创新来改进产品，旨在使其更适合具有不同需求的开发人员。
以下是 Vertex AI 计划的最大改进的概要。
1. 支持具有较长上下文窗口的模型，实时图像生成
Vertex AI 允许用户使用 130 多个模型，包括 Gemini、Claude 3 等合作伙伴模型以及 Gemma、Llama 2 和 Mistral 等流行的开放模型。现在，在这项工作的基础上，该公司表示，它正在使Gemini 1.5 Pro在公共预览版中可用，使用户能够访问多达100万个令牌的更长的上下文窗口，并能够处理音频流，包括语音和视频的音频部分，以进行跨模态分析。
除此之外，Vertex AI 还获得了改进的 Imagen 2，能够创建持续 4 秒的动画图像，以及 Gemma 的微调版本 CodeGemma，用于代码生成和帮助。谷歌证实，Imagen 2 还将带来先进的照片编辑功能，为用户提供上漆和上色工具。
2. 接地能力，效果更好
虽然新模型提供了增强的功能，但它们可能并不总是提供准确的信息。这就是谷歌全新的基于搜索的接地功能发挥作用的地方。据该公司称，该功能现已推出公共预览版，它将基础模型的输出与来自搜索的新鲜、高质量的信息相结合，以提高响应的完整性和准确性。
如果基于搜索的接地不起作用，该公司还增加了利用检索增强生成 （RAG） 和地面模型的能力，其中包含来自 Salesforce 或 Workday 等企业应用程序的数据。
3. 用于提高性能的新 MLOps 工具
由于 Vertex AI 有如此多的模型可供选择，团队可能会发现很难确定最适合他们需求的选项。为了帮助解决这个问题，谷歌云表示，它正在扩展该平台的MLOps工具，提供快速管理和评估的解决方案。
前者创建了一个协作式提示库，以帮助团队并排比较提示迭代，并确定提示中的微小更改如何影响模型性能。它包括版本控制、恢复旧提示的选项以及 AI 生成的建议以提高提示性能。同时，后者提供了一种比较第一方、第三方和开源模型在一组特定任务中的性能的方法，并配有指令遵循和流畅度等维度的指标。此外，还有一项新的 AutoSXS 功能，可详细了解为什么一个模型的输出优于另一个模型。
4. 无代码 Vertex AI 代理构建器
谷歌还宣布了 Vertex AI Agent Builder，该产品汇集了基础模型、谷歌搜索和各种开发人员工具，以帮助企业为不同的用例构建和部署生成式 AI 代理。这里最好的部分是 Agent Builder 迎合了具有不同技能水平的开发人员。人们可以使用 Gemini 支持的无代码控制台来构建带有自然语言提示的 AI 代理，也可以切换到 Vertex AI 上的 LlangChain 等开源框架。
它还支持通过搜索和专有企业数据进行接地。
5. 扩展数据驻留
最后，鉴于日益增长的数据主权和监管要求，谷歌宣布了其数据驻留工作的新区域。据该公司称，在 Vertex AI 上使用其生成式 AI 服务（Gemini、Imagen 和 Embeddings API）的企业可以选择将其静态数据存储在以下 11 个新国家中的任何一个：澳大利亚、巴西、芬兰、香港、印度、以色列、意大利、波兰、西班牙、瑞士和台湾。
这些地区是谷歌早些时候在北美、欧洲和亚洲宣布的 10 个国家/地区的补充，让用户可以更好地控制数据的存储位置和访问方式。还有一个新选项，可以在使用 Gemini 1.0 Pro 或 Imagen 模型时将机器学习限制在美国或欧盟。
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