Generative AI Modelleri

Vertex AI, farklı fiyat etiketleriyle sunulan ve belirli kullanım durumları göre ince ayar yapılmış temel modeller içeren geniş bir AI modeli ve API listesi sunuyor. Bu yazımda, Vertex AI’nin sunduğu temel model API’lerine ve bu modellerin özelliklerine yakından bakmaya çalışacağız.

Vertex AI Temel Model API’leri

Vertex AI, metin, kod ve chat’i kapsayan Gemini API; metin, chat ve embedding için PaLM API; kod üretimi, kod sohbeti ve kod tamamlama için Codey API’leri; ve görüntü üretimi, görüntü düzenleme, görüntü altyazısı, görsel soru cevaplama ve çok modlu gömme için Imagen API olmak üzere bir çok temel model API’si sunuyor bizlere.

Gemini API Modelleri

• Gemini 1.0 Pro: Doğal dil görevlerini, çok dönüşlü metin ve kod sohbetlerini ve kod üretimini ele almak üzere tasarlanmıştır. Yalnızca metin içeren komutlar için Gemini 1.0 Pro’yu kullanın.
• Gemini 1.0 Pro Vision: Metin veya sohbet komutlarına görüntü ve video eklemeyi destekleyen çok modlu bir modeldir. Metin veya kod yanıtı için çok modlu komutlar kullanın.
• Gemini 1.0 Ultra ve Ultra Vision: Google’ın en yetenekli çok modlu ve çok modlu görüş modelleri, karmaşık görevler için optimize edilmiştir. Bu modeller, belirli müşterilere genel olarak sunulmaktadır.
• Gemini 1.5 Pro: Google’ın geniş bir görev yelpazesi boyunca ölçeklendirme için optimize edilmiş orta boyutlu çok modlu modelidir. Uzun bağlam anlayışını destekler.

Peki biz hangi modeli seçmeliyiz?

Yukarıdaki sorunun cevabı için isterlere bakmalıyız. Böyle durumlarda model seçimi, projenizin gereksinimlerine bağlıdır. Eğer projeniz yalnızca metin içeriyorsa, Gemini 1.0 Pro bizim için iyi bir seçenektir. Metin, görüntü veya video içeren daha karmaşık görevler için, Gemini 1.0 Pro Vision veya daha yetenekli olan Gemini 1.0 Ultra modelleri idealdir. Özellikle, Gemini 1.5 Pro, uzun metinler veya büyük veri setleri ile çalışmanız gerektiğinde tercih edilmelidir.

Şimdi ise PaLM modellerini inceleyelim. PaLM API modelleri, metin sınıflandırma, özetleme, çıkarma ve çok dönüşlü sohbetler gibi çeşitli dil görevlerinde iyi bir performans sağlamak üzere özel olarak ince ayarlanmıştır. Bu yazıda, PaLM API’nin sunduğu modellere ve özelliklerine detaylı bakalım.

PaLM 2 için Metin (text-bison ve text-unicorn)

• Text-bison: Doğal dilin tavsiyelerini takip etmek için ince ayar yapılmış ve çeşitli dil görevleri için uygundur. Bu model, 8192'ye kadar giriş ve 1024'e kadar çıkış token’ı destekler ve Şubat 2023'e kadar olan eğitim verileri ile eğitilmiştir.
• Text-unicorn: PaLM modelleri içierisinde en gelişmiş metin modelidir ve karmaşık doğal dil görevleri için kullanılmak üzere tasarlanmıştır. Bu model, distilasyon teknolojisi ile geliştirilmiş ve yine 8192'ye kadar giriş ve 1024'e kadar çıkış token’ı desteklemektedir.

PaLM 2 için Metin 32k (text-bison-32k)

• Bu mode Text-bison ile benzer tavsiyeleri takip etmek için özel geliştirilmiş ve 32,768'e kadar token (giriş + çıkış) ve 8,192'ye kadar çıkış token’ı desteklemektedir. Ağustos 2023'e kadar olan eğitim verileri ile eğitilmiştir ve genişletilmiş token limiti ile daha uzun metin görevlerini işleyebilir.

PaLM 2 için Sohbet (chat-bison ve chat-bison-32k)

• Chat-bison: Sohbet kullanım durumları için ince ayar yapılmıştır ve 8192'ye kadar giriş, 2048'e kadar çıkış token’ı destekler.
• Chat-bison-32k: Chat-bison yapısına benziyor ve sohbet için tasarlanmış ayrıca 32,768'e kadar token (giriş + çıkış) ve 8,192'ye kadar çıkış token’ı desteklemektedir.

Projelerimizin ihtiyaçlarına göre doğru PaLM API modelini seçmek çok önemlidir. Eğer karmaşık doğal dil işleme görevleriyle uğraşıyorsanız, text-unicorn modeli en gelişmiş özellikleri sunar. Uzun metinler veya genişletilmiş diyaloglarla çalışıyorsanız, 32k modelleri daha uygun olabilir.

Vertex AI’ ile ilgili yazımı okuduğunuz için teşekkür ederim. Gemini ve PaLM modellerinden bahsetmeye çalıştım. Bu “Generative AI Studio’ya Giriş — 1” yazımın devamı gibi görüyorum ve yapay zekanın derinliklerinde daha fazlasını keşfetmek için sabırsızlanıyorum. Bir sonraki yazımızda görüşmek üzere, iyi günler dilerim!