2024年9月の Google Cloud 生成 AI アップデート/ブログ
2024.9.30
2024年9月の Google Cloud 生成 AI アップデート/ブログをご紹介します。
本記事のアップデート情報/ブログはGoogle Cloud リリースノート、Google Cloud Blogを参照しております。
Gemini
- Gemini 1.5 Flash が制御された生成をサポートするように変更されました。これにより、一貫した形式の応答を受け取ることができるようになりました。
Control generated output - 新しい安定バージョンである Gemini 1.5 Pro(
gemini-1.5-pro-002
) および Gemini 1.5 Flash(gemini-1.5-flash-002
)が一般提供されました。これらのモデルでは、以前の001バージョンに比べて、ハルシネーションの減少、SQL生成、音声理解などの性能が向上しました。
Model versions and lifecycle - Gemini 1.5 Pro および Gemini 1.5 Flash では、関数呼び出しによるマルチモーダル入力がサポートされるようになりました。
Introduction to function calling
Vertex AI
- Ray クラスターの自動スケーリング機能がサポートされるようになりました。
Ray on Vertex AI overview
Autoscaling - Vertex AI Workbench インスタンスのデータをバックアップおよび復元する機能がプレビューで利用できるようになりました。
Back up and restore data on an instance - ラベルメタデータを API 呼び出しに追加することができるようになりました。これにより、開発環境や本番環境の API 呼び出しを管理できるようになりました。
API呼び出しにラベルを追加する - 組織ポリシーが Model Garden のサポートを開始しました。これにより、管理者は特定のモデルや機能へのアクセスを制限できます。
Model Garden モデルへのアクセスの制御 - カスタムトレーニングおよび予測ジョブで必要なときに VM リソースを予約できるようになりました。予約により、Compute Engine リソースの容量を確実に取得できます。この機能は、A2 および A3 マシンシリーズの予約でプレビューとして利用できます。
トレーニングで予約を使用する
予測による予約の使用 - トレーニングジョブと予測ジョブの実行コストを削減するために、Spot VM を使用できるようになりました。
トレーニングで Spot VMを使用する
予測機能を備えた Spot VM を使用する - Llama 3.2 90B モデルが、 Vertex AI でプレビューされました。Llama 3.2 90B はマルチモーダルなモデルで、画像推論などの機能を活用できる最新モデルです。
Llama models - Vertex AI プロンプトオプティマイザーがリリースされました。Vertex AI プロンプトオプティマイザーは、最適な指示と例を使用してプロンプトを調整し、選択したモデルから最高のパフォーマンスを引き出します。
Optimize prompts - モデルからの生成を特定のスキーマに準拠した形で出力させることができる、Controlled generation が一般公開されました。
Controlled generation
Vertex AI Agent Builder
- Vertex AI Search で、自然言語クエリフィルターがプレビューされました。
Filter with natural-language understanding - RAG のドキュメントのランク付けと再ランク付けのためのモデルを更新できるようになりました。また、ランキング API モデルがアップグレードされました。この基礎モデルにより、上位ランクのドキュメントの関連性が大幅に向上し、より最適なスコアが提供されます。
Rank and rerank documents with RAG - Vertex AI Agent Builder でグラウンドされた結果のリダイレクト URI が一般公開されました。Google 検索で Grounding を使用すると、結果に URI へ誘導するリダイレクト URI が含まれます。このリダイレクト URI は、Grounded 結果が生成されてから最大 30 日間アクセス可能です。
RAGで根拠のある回答を生成する - Firestore および Cloud SQL からのデータのインポートが一般提供されました。
Firestore からインポート
Cloud SQL からのインポート gemini-1.5-flash-002/answer_gen/v1
モデルを回答生成に使用することができるようになりました。このモデルはgemini-1.5-flash-002
モデルに基づいており、質問と回答のタスクに対応するためにさらに調整されています。- 回答生成のプレビュー モデルが
gemini-1.5-pro-001
からgemini-1.5-pro-002
へ更新されました。
Answer generation model versions and lifecycle
BigQuery
- BigQuery 上で Vertex AI に基づくリモートモデルの
ML.GENERATE_EMBEDDING
関数を使用して、テキスト、画像、ビデオを同じセマンティック空間に埋め込むことができるようになりました。
The ML.GENERATE_EMBEDDING function
Dialogflow
- 生成 AI のデフォルトモデルである
text-bison@002
が2024年10月9日に廃止されます。text-bison@002
を使用している Dialogflow は、gemini-1.5-flash-001
にアップグレードされます。この変更は、自動的にアップグレードされ、Vertex AI Agent と Dialogflow CX に適用されます。
Generative AI on Vertex AI – モデルバージョン
Looker Studio
- Gemini in Looker が Looker Studio で利用可能になりました。Looker Studio Pro ユーザーは、 Gemini アシスタンスを使用して、計算フィールドを作成し、 Looker Studio コンテンツから Google スライドを生成できるようになりました。Gemini in Looker では、コンテンツを Looker Studio Pro サブスクリプションに関連付ける必要がなくなりました。
Gemini in Looker の概要
Gemini のアシスト機能を使用して Looker Studio コンテンツを Google スライドのプレゼンテーションに追加する(プレビュー版)
Gemini のアシスト機能を使って計算フィールドを作成する(プレビュー)
注目の Google Cloud 公式ブログ
- Forrester Wave: AI/ML プラットフォームとは、プロバイダーを提供サービスや今後の戦略など19の基準で評価したレポートです。本ブログ内では、Google が2024 年第 3 四半期でリーダーを獲得したが紹介されています。また、Google が AI/ML 分野に重点的に投資した項目が解説されています。
Google が Forrester Wave: AI/ML プラットフォーム、2024 年第 3 四半期でリーダーに選出 - 本記事は、Gemini 1.5 Pro の性能を測るために、”Needle in the Haystack”テストという、膨大なデータの中から特定の情報を探し出す能力を測るテストの実施結果が紹介されています。
AI探偵: 干し草の山の中の針テストとGemini 1.5 Proによる解決方法 - BigQuery でのベクトル検索について紹介されています。
BigQuery ベクトル検索が一般提供となり、AI を活用した新しい分析の基盤が整いました - Llama 3.2 の特徴や事例が紹介されています。
Meta の Llama 3.2 が Google Cloud で利用可能になりました
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Shun
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