Questa pagina fornisce informazioni sui modelli di AI generativa legacy su Vertex AI. I modelli di una famiglia di modelli legacy non vengono più aggiornati con le nuove versioni stabili. Dopo che tutte le versioni stabili di un modello legacy quando raggiunge la data di interruzione, la famiglia di modelli non è più supportata.
Modelli API PaLM
La seguente tabella riassume i modelli legacy dell'API PaLM:
| Nome modello | Descrizione | Proprietà del modello | Assistenza per l'ottimizzazione |
|---|---|---|---|
| PaLM 2 per Text ( text-bison) |
Ottimizzato per seguire le istruzioni del linguaggio naturale ed è adatto a varie attività linguistiche, come classificazione, riassunto, ed estrazione. | Numero massimo di token di input: 8192 Numero massimo di token di output: 1024 Dati di addestramento: fino a febbraio 2023 |
Supervisionato: Sì RLHF: Sì (Anteprima) Distillazione: No |
PaLM 2 per Text (text-unicorn) |
Il modello di testo più avanzato della famiglia di modelli PaLM da utilizzare con complesse attività legate al linguaggio naturale. | Numero massimo di token di input: 8192 Numero massimo di token di output: 1024 Dati di addestramento: fino a febbraio 2023 |
Supervisionato: no RLHF: No Distillazione: Sì (Anteprima) |
| PaLM 2 per Text 32k ( text-bison-32k) |
Ottimizzato per seguire le istruzioni del linguaggio naturale ed è adatto a in una varietà di attività relative alle lingue. | Numero massimo di token (input + output): 32.768 Numero massimo di token di output: 8192 Dati di addestramento: fino ad agosto 2023 |
Supervisionato: Sì RLHF: No Distillazione: No |
| PaLM 2 per Chat ( chat-bison) |
Ottimizzato per casi d'uso di conversazioni in più passaggi. | Numero massimo di token di input: 8192 Numero massimo di token di output: 2048 Dati di addestramento: fino a febbraio 2023 Numero massimo di turni : 2500 |
Supervisionato: Sì RLHF: No Distillazione: No |
| PaLM 2 per Chat 32k ( chat-bison-32k) |
Ottimizzato per casi d'uso di conversazioni in più passaggi. | Numero massimo di token (input + output): 32.768 Numero massimo di token di output: 8192 Dati di addestramento: fino ad agosto 2023 N. massimo di turni : 2500 |
Supervisionato: Sì RLHF: No Distillazione: No |
Modelli di API Codey
La tabella seguente riassume i modelli legacy delle API Codey. Tieni presente che
Il modello di completamento del codice code-gecko non è un modello precedente.
| Nome modello | Descrizione | Proprietà del modello | Assistenza per l'ottimizzazione |
|---|---|---|---|
| Codey for Codey Generation ( code-bison) |
Un modello ottimizzato per generare codice sulla base di una descrizione in linguaggio naturale del codice desiderato. Ad esempio, può generare il test delle unità di una funzione. | Numero massimo di token di input: 6144 Numero massimo di token di output: 1024 |
Supervisionato: Sì RLHF: No Distillazione: No |
| Codey for Codey Generation 32k ( code-bison-32k) |
Un modello ottimizzato per generare codice sulla base di una descrizione in linguaggio naturale del codice desiderato. Ad esempio, può generare il test delle unità di una funzione. | Numero massimo di token (input + output): 32.768 Numero massimo di token di output: 8192 |
Supervisionato: Sì RLHF: No Distillazione: No |
| Codey for Codey Chat ( codechat-bison) |
Un modello ottimizzato per il chatbot che aiutano a rispondere a domande relative al codice. | Numero massimo di token di input: 6144 Numero massimo di token di output: 1024 |
Supervisionato: Sì RLHF: No Distillazione: No |
| Codey for Codey Chat 32k ( codechat-bison-32k) |
Un modello ottimizzato per il chatbot che aiutano a rispondere a domande relative al codice. | Numero massimo di token (input + output): 32.768 Numero massimo di token di output: 8192 |
Supervisionato: Sì RLHF: No Distillazione: No |
Supporto dei linguaggi
API Vertex AI PaLM e API Codey i modelli precedenti supportano le seguenti lingue:
- Arabo (
ar) - Bengalese (
bn) - Bulgaro (
bg) - Cinese semplificato e tradizionale (
zh) - Croato (
hr) - Ceco (
cs) - Danese (
da) - Olandese (
nl) - Inglese (
en) - Estone (
et) - Finlandese (
fi) - Francese (
fr) - Tedesco (
de) - Greco (
el) - Ebraico (
iw) - Hindi (
hi) - Ungherese (
hu) - Indonesiano (
id) - Italiano (
it) - Giapponese (
ja) - Coreano (
ko) - Lettone (
lv) - Lituano (
lt) - Norvegese (
no) - Polacco (
pl) - Portoghese (
pt) - Rumeno (
ro) - Russo (
ru) - Serbo (
sr) - Slovacco (
sk) - Sloveno (
sl) - Spagnolo (
es) - Swahili (
sw) - Svedese (
sv) - Thailandese (
th) - Turco (
tr) - Ucraino (
uk) - Vietnamita (
vi)
Data di interruzione del modello precedente
La tabella seguente mostra la data di interruzione dei modelli precedenti:
| modello chat-bison | Data di uscita | Data di interruzione |
|---|---|---|
| chat-bison@002 | 6 dicembre 2023 | 9 ottobre 2024 |
| modello chat-bison-32k | Data di uscita | Data di interruzione |
|---|---|---|
| chat-bisonte-32k@002 | 4 dicembre 2023 | 9 ottobre 2024 |
| modello code-bison | Data di uscita | Data di interruzione |
|---|---|---|
| codice-bison@002 | 6 dicembre 2023 | 9 ottobre 2024 |
| modello code-bison-32k | Data di uscita | Data di interruzione |
|---|---|---|
| codice-bison-32k@002 | 4 dicembre 2023 | 9 ottobre 2024 |
| modello codechat-bison | Data di uscita | Data di interruzione |
|---|---|---|
| codechat-bison@002 | 6 dicembre 2023 | 9 ottobre 2024 |
| modello codechat-bison-32k | Data di uscita | Data di interruzione |
|---|---|---|
| codechat-bison-32k@002 | 4 dicembre 2023 | 9 ottobre 2024 |
| modello text-bison | Data di uscita | Data di interruzione |
|---|---|---|
| text-bison@002 | 6 dicembre 2023 | 9 ottobre 2024 |
| modello text-bison-32k | Data di uscita | Data di interruzione |
|---|---|---|
| text-bison-32k@002 | 4 dicembre 2023 | 9 ottobre 2024 |
| modello text-unicorn | Data di uscita | Data di interruzione |
|---|---|---|
| text-unicorn@001 | 30 novembre 2023 | Non prima del 30 novembre 2024 |
Modelli legacy che supportano la velocità effettiva sottoposta a provisioning
Questa tabella mostra i modelli precedenti che supportano Velocità effettiva sottoposta a provisioning, che viene misurato in caratteri al secondo, incrementi minimi di acquisto e tassi di burndown.
| Modello | Velocità effettiva per GSU | Incremento minimo dell'acquisto in GSU | Tassi di burndown |
|---|---|---|---|
text-bison, chat-bison,
code-bison codechat-bison |
4000 | 5 | 1 carattere di input = 1 carattere 1 carattere di output = 2 caratteri |
text-unicorn |
400 | 5 | 1 carattere di input = 1 carattere 1 carattere di output = 3 caratteri |