释放生成性人工智能的力量：Vertex AI 综合指南

生成性人工智能，也称为 genAI 或 gen AI，是一个快速发展的机器学习领域，专注于开发能够生成新内容的模型。这些模型通常被称为大型语言模型（LLMs），旨在理解和生成自然语言。然而，它们的能力不仅限于文本，还包括图像、视频和音频等多种模态。这种多功能性促使了多模态模型的发展，能够处理和生成各种格式的内容。

生成性人工智能在实际应用中的有效性依赖于几个关键能力： 1. 任务适应：模型必须能够学习并执行特定于独特用例的新任务。Vertex AI 通过模型调优实现这一点。 2. 外部信息访问：为了保持相关性和准确性，模型需要访问超出其训练数据的信息。Vertex AI 通过基础和功能调用特性来促进这一点。 3. 内容安全：为了防止生成有害或冒犯性内容，模型需要强大的安全过滤器。Vertex AI 集成了内置的安全功能，以促进生成性人工智能服务的负责任使用。

生成性人工智能的工作流程通常从提示开始，用户向模型发送自然语言请求。提示设计对于引出期望的响应至关重要。Vertex AI Studio 提供提示管理工具，帮助用户有效地优化他们的提示。 一旦收到提示，它将由基础模型处理，生成响应。该响应随后经过引用检查和安全过滤，然后返回给用户。Vertex AI 还提供流式响应选项，允许用户逐步接收生成的内容。

Vertex AI 通过托管 API 提供对多种生成性人工智能基础模型的访问。这些模型包括： 1. Gemini API：提供高级推理、多轮对话、代码生成和多模态提示。 2. Imagen API：专注于图像生成、编辑和视觉说明。 3. MedLM：专注于医学问答和摘要（私人 GA）。 用户可以在模型花园中探索这些 Google 模型，以及开放模型和合作伙伴模型。每个模型在大小、模态和成本上各不相同，允许用户选择最适合其特定需求的模型。

为了提高基础模型的性能和效率，Vertex AI 提供模型调优能力。此过程允许用户自定义模型的默认行为，确保在不依赖复杂提示的情况下获得一致和期望的结果。模型调优可以通过简化提示显著降低请求的成本和延迟。 Vertex AI 还提供评估工具，以评估调优模型的性能。一旦模型准备好投入生产，就可以部署到端点并像标准 MLOps 工作流一样进行监控。

Vertex AI 提供多种方法让模型访问外部 API 和实时信息： 1. 基础连接：将模型响应连接到真实信息源，减少幻觉并提高准确性。 2. RAG（检索增强生成）：将模型链接到外部知识源，如文档和数据库，以获得更具信息性的响应。 3. 功能调用：使模型能够与外部 API 交互，访问实时信息并执行现实世界任务。

Vertex AI 优先考虑负责任的人工智能实践和内容安全。提示和响应都经过安全检查，以确保它们不会超过预定义的潜在有害内容阈值。如果提示或响应被标记，Vertex AI 会阻止它并返回备用响应。这一保护层有助于维护技术的伦理使用，并防止生成冒犯性或敏感内容。

Vertex AI Studio 根据用户的账户类型提供不同的体验： 1. 没有 Google Cloud 账户：功能有限，无需登录，每分钟对多模态模型的查询限制为 2 次。 2. 使用 Google Cloud 免费试用：访问更多功能，包括提示库和历史记录，90 天内可获得高达 300 美元的信用额度。 3. 现有 Google Cloud 账户：全面访问所有功能，包括高级参数、调优和 API 使用，需进行计费。

要开始探索 Vertex AI 上的生成性人工智能： 1. 尝试使用 Vertex AI Studio 或 Vertex AI API 的快速入门教程。 2. 在模型花园中探索预训练模型。 3. 查阅 Vertex AI Gemini API SDK 参考文档，支持多种编程语言。 4. 了解负责任的人工智能最佳实践和 Vertex AI 的安全过滤器。 5. 理解定价并探索使用 OpenAI 库调用 Gemini 的选项。 通过利用这些资源和工具，开发人员和企业可以利用生成性人工智能的力量，在各个领域创建创新的应用程序和解决方案。