BigQuery'de yeni Gemini modelinin çıkarım, ayarlama, temel alma ve güvenlik ayarlarının anlaşılması

Dijital cihazlar ve platformlardan gelen yapısal olmayan verilerin üssel büyümesi, analiz için gelişmiş araçlar gerektiriyor. Google'ın AI hazır bulut veri platformu BigQuery, yapısal olmayan veri işleme için Vertex AI ile entegre olan generatif AI modellerini kullanarak avantajlıdır. Bu entegrasyon, Gemini gibi modellerin metin özetleme ve duygu analizi gibi görevler için kullanılmasını sağlar. BigQuery, LoRA tekniklerini kullanarak modelleri ince ayarlamayı da destekler, bu da sözdizimi mühendisliği yeterli olmadığında kullanılır. Son güncellemeler arasında Gemini 1.5 modellerinin eklenmesi, NLP, görüntü görevleri ve yeni özellikler gibi ses transkripsiyonu ve PDF özetleme yeteneklerini içerir. ML.GENERATE_TEXT SQL fonksiyonu artık Google arama ile zemini destekler ve özel güvenlik ayarları sayesinde sorumlu AI çıktılarının garantileneceğini sağlar. Ayrıca, BigQuery, Gemini 1.0 modelini ayarlama ve değerlendirme desteğini de uzatır, bu da özel AI yeteneklerini sağlar. Kullanıcılar, Vertex AI Gemini uç noktalarını temsil eden uzak modeller oluşturabilir ve BigQuery'de yapısal olmayan verileri işlemeye devam edebilir. Zemini ve güvenlik ayarları, AI yanıtlarının doğruluğunu ve belirlenmiş güvenlik eşiğini garanti altına almak için ayrıntılı kontrol sağlar. Gemini modelleri için LoRA ile ince ayar, özel uygulamalar için model davranışını özel olarak özelleştirir.