Cittadini modello, Google Updates Vertex AI

Come l’intelligenza umana, i modelli di intelligenza artificiale si stanno evolvendo.

L'intelligenza si evolve. Nei paesaggi della conoscenza umana e nel Machine Learning (ML) che utilizziamo per guidare l'intelligenza artificiale (AI), iniziamo con un livello base di comprensione per poi estendere la nostra capacità di comprendere, dedurre, ragionare e calcolare. Poiché gli stessi costrutti di apprendimento di base si applicano sia al cervello delle macchine che al nostro, dobbiamo sviluppare sistemi per fornire la conoscenza man mano che questa si espande nel tempo.

Per noi esseri umani complessi, potremmo pensare ai nostri sistemi scolastici e universitari, all’uso dei libri e alle distese illimitate di pagine wiki che ora popolano il web. Per le macchine e l'intelligenza artificiale, parliamo dell'uso di "modelli", ovvero di un mezzo per architettare la relazione tra diverse informazioni per darle ordine, struttura, valore e una relazione denotata con altri elementi di dati. Il tessuto di connessioni all'interno di un modello di intelligenza artificiale assomiglia a un vortice di logica simile a uno spaghetto - e in geometria chiamiamo vertice un punto d'incontro tra una qualsiasi di queste linee e bordi.

Gli ingegneri del software di Google hanno reso omaggio ai loro insegnanti di geometria preferiti chiamando Google Vertex la piattaforma di machine learning (ML) dell'azienda. Costruito per consentire ai data scientist e agli specialisti di ingegneria dei dati di addestrare e distribuire modelli ML e applicazioni IA, Google Vertex lavora per personalizzare i Large Language Models (LLM) utilizzati nelle applicazioni basate sull'intelligenza artificiale.

Ricordando che i modelli ML iniziano come modelli fondazionali (a volte scritti come modello fondativo o modello base), questa intelligenza deve evolversi come qualsiasi altra. Come spiegato in precedenza qui, lo Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) ha descritto i modelli fondamentali come "di carattere criticamente centrale ma incompleto". Allora, cosa ha fatto il team di Google Cloud per rendere l'intelligenza di Vertex ancora più intelligente?

Come quasi tutti gli altri fornitori di tecnologia aziendale di qualsiasi dimensione o statura ragionevole, Google ha aggiunto il supporto dell’intelligenza artificiale generativa su Vertex AI (in questo caso l’azienda lo ha fatto circa sei mesi fa). Ora, l'azienda sta espandendo le capacità di Vertex AI con l'obiettivo di rendere più semplice la sperimentazione e la creazione di modelli di base, personalizzarli con i set di dati di un'azienda e renderli più semplici da integrare e implementare nelle applicazioni. Tutto ciò deve avvenire anche con funzionalità di privacy e sicurezza nell’ambito di quella che ora chiamiamo IA responsabile, quindi tutto questo è integrato.

Dove conserva un ingegnere dei dati i propri modelli di machine learning se saranno organici e in grado di coltivare nuovi germogli e fronde? In un giardino modello, giusto? Google Vertex Model Garden è una "raccolta curata" di modelli di machine learning e strumenti software. Attualmente dispone di oltre 100 interfacce di programmazione applicative (API) di base pronte per l'azienda, modelli open source e modelli specifici per attività che provengono sia da Google che da terze parti.

“Molti clienti iniziano il loro viaggio nell’intelligenza artificiale generativa nel Model Garden di Vertex AI, accedendo a una raccolta diversificata di modelli di grandi dimensioni selezionati e disponibili tramite API. Gli sviluppatori e i data scientist possono navigare in Model Garden per selezionare i modelli giusti per i loro casi d'uso, in base a capacità, dimensioni, possibilità di personalizzazione e altro ancora, garantendo non solo l'accesso a modelli potenti, ma anche la scelta e la flessibilità necessarie per ottimizzare e implementare modelli su larga scala", hanno osservato Amin Vahdat, VP/GM ML di Google per i sistemi e l'intelligenza artificiale nel cloud, e June Yang, vicepresidente per l'intelligenza artificiale nel cloud e le soluzioni di settore, in un blog tecnico pubblicato in linea con l'evento Google Cloud Next.

Vahdat e Yang indicano i nuovi modelli in Model Garden progettati per promuovere l'impegno dell'azienda da parte dei clienti nel fornire scelta con un ecosistema diversificato e aperto. Oltre agli aggiornamenti a molti dei modelli di base di Google, l'azienda sta anche portando ai suoi utenti a questo livello l'esperienza di Google DeepMind (il servizio di intelligenza neurale profonda dell'azienda). Significativamente in questo caso, Vertex AI Extensions consentirà ai modelli di recuperare dati in tempo reale e intraprendere azioni nel mondo reale. Inoltre, i connettori dati Vertex AI offrono l'inserimento di dati e l'accesso in sola lettura a varie origini.