8 結果
2025年7月30日 / Gemini
LangExtract は非構造化テキストから情報を構造化して抽出する Gemini モデルを活用した、新しいオープンソース Python ライブラリです。正確なソース グラウンディング、制御付き生成を使用した信頼性が高く構造化された出力形式、最適化されたロングコンテキスト抽出、インタラクティブな視覚化、柔軟な LLM バックエンドのサポートを実現します。
2025年7月9日 / Gemma
エンコーダ-デコーダ LLM の新しいファミリーである T5Gemma は、Gemma 2 フレームワークをベースに、事前トレーニング済みのデコーダのみのモデルを変換して適応させることによって開発されています。要約や翻訳など、入力を深く理解する必要があるタスクにおいて、デコーダのみのモデルよりも優れたパフォーマンスと効率を発揮します。
2025年7月7日 / Gemini
Gemini API の新しいバッチモードは高スループット、遅延のない重大な AI ワークロード、スケジュールとプロセスの処理による大規模なジョブの簡素化のために設計されています。さらにデータ分析、バルク コンテンツの作成、よりコスト効率を高めてスケーラブルに行うモデル評価といったタスクの作成も可能で、デベロッパーは大容量のデータを効率的に処理できます。
2025年6月23日 / Kaggle
デベロッパーが Gemma などの LLM を多様な言語や文化に対応させると、古代文字の翻訳、数学的理解のローカライズ、文化的感性を踏まえた歌詞翻訳など、多くの課題に対処できます。こういった取り組みを通して、AI でグローバル コミュニケーションのギャップを埋める可能性が実証されています。
2025年4月29日 / Cloud
Meta の高度な大規模言語モデルである Llama 4 を、Vertex AI のフルマネージド API として一般提供します。これにより、デプロイと管理がシンプルになります。合わせて Llama 3.3 70B マネージド API も一般提供するので、ユーザーの柔軟性がさらに向上します。
2025年1月15日 / AI
マネージド オーケストレーション サービスである Vertex AI RAG Engine は、関連情報を取得して大規模言語モデルにフィードするプロセスを合理化します。これにより、開発者は、応答が事実に基づいていることを保証する、堅牢で根拠のある生成 AI アプリを構築できるようになります。
2024年12月20日 / Gemma
AI Singapore や INSAIT のチームは、オープンソース言語モデルのファミリーである Gemma を活用し、コミュニティの独自のニーズに合わせた LLM を作成することで、AI の革新性と包括性を実証しています。
2024年11月8日 / Gemini
OpenAI ライブラリや REST API を使って最新の Gemini モデルにアクセスし、開発に活用できるようになりました。コードを 3 行更新するだけで使うことができます。
