BigQuery에서 새로운 Gemini 모델 추론, 튜닝, 그라운드 및 안전 설정 이해

디지털 기기와 플랫폼에서 생성되는 비정형 데이터의 지수적 성장은 분석을 위한 고급 도구를 필요로 합니다. 구글의 AI 준비 클라우드 데이터 플랫폼인 BigQuery는 Vertex AI와 통합하여 비정형 데이터 처리에 사용되는 생성적 AI 모델을 활용합니다. 이러한 통합을 통해 Gemini와 같은 모델을 사용하여 텍스트 요약, 감정 분석 등의 작업을 수행할 수 있습니다. BigQuery는 또한 LoRA 기법을 사용하여 모델을 미세 조정하는 것을 지원합니다. 이는 프롬프트 엔지니어링이 충분하지 않을 때 유용합니다. 최근 업데이트에는 Gemini 1.5 모델이 추가되어 NLP, 비전 태스크, 새로운 기능인 오디오 전사 및 PDF 요약을 향상시켰습니다. ML.GENERATE_TEXT SQL 함수는 이제 Google 검색과 사용자 지정 안전 설정을 지원하여 책임 있는 AI 출력을 보장합니다. 또한, BigQuery는 Gemini 1.0 모델 튜닝 및 평가 지원을 확장하여 맞춤형 AI 기능을 가능하게 합니다. 사용자는 Vertex AI Gemini 엔드포인트를 나타내는 원격 모델을 생성하고 BigQuery에서 오브젝트 테이블을 사용하여 비정형 데이터를 처리할 수 있습니다. 그라운드 및 안전 설정은 AI 응답의 정확도와 정의된 안전 임계값을 보장하는 데 사용됩니다. Gemini 모델의 LoRA 미세 조정은 특정 애플리케이션에 맞게 모델 행위를 맞출 수 있습니다.