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Generative KI (auch GenAI oder gen AI genannt) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), der sich auf die Erstellung neuer Inhalte wie Bilder, Text, Audio und Code konzentriert. Im Gegensatz zu anderen KI-Systemen, die darauf ausgelegt sind, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, lernen generative KI-Modelle aus Trainingsdaten und generieren neue Daten mit ähnlichen Merkmalen.
Generative KI-Modelle sind groß genug, um natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. Abhängig von den Daten, mit denen die Modelle trainiert werden, können diese Modelle Inhalte aus verschiedenen Modalitäten verstehen und generieren, darunter Text und Bilder. Modelle, die mit mehreren Datenmodalitäten arbeiten, werden als multimodale Modelle bezeichnet.
Vertex AI auf Google Distributed Cloud (GDC) Air-Gapped bietet verschiedene grundlegende generative KI-Modelle von Google für die Verwendung in Ihren verteilten Arbeitslasten und Anwendungen, ohne dass eine Verbindung zu Google Clouderforderlich ist.
Anwendungen von generativer KI
Generative KI in GDC bietet ein breites Spektrum an potenziellen Anwendungen in verschiedenen Branchen, darunter:
Multimodales Verarbeiten von Informationen: Generieren Sie schriftliche Inhalte aus Text-, Code-, Bild-, Audio- und Videoeingaben für eine Vielzahl von Aufgaben wie Textklassifizierung, Bildunterschrift, Videozusammenfassung und Audiotranskription.
Verständnis von langen Kontexten: Große Mengen an Text mit einem Kontextfenster von bis zu 32.000 Tokens verstehen, um beispielsweise lange Dokumente, Tausende von Codezeilen und stundenlange Audio- oder Videoinhalte zu verarbeiten.
Mehrsprachiger Support: Das Tool versteht mehr als 100 Sprachen, sodass Nutzer weltweit Anfragen stellen und Antworten erhalten können.
Optimierte Inferenzleistung: Erfüllen Sie die Anforderungen an Latenz und Skalierung von KI-Anwendungen auf Unternehmensniveau.
Sichere und konforme Datenverarbeitung: Verwenden Sie APIs vollständig lokal, um die strengsten behördlichen Anforderungen zu erfüllen.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-09-04 (UTC)."],[],[],null,["# Generative AI overview\n\n| **Important:** This content applies to version 1.14.4 and later.\n\nGenerative AI (also known as *GenAI* or *gen AI*) is a field of\nartificial intelligence (AI) that focuses on creating new content, such as\nimages, text, audio, and code. Unlike other AI systems designed to recognize\npatterns and make predictions, generative AI models learn from input training\ndata and generate new data with similar characteristics.\n\nGenerative AI models are large enough to introduce the ability to understand and\ngenerate natural language. Depending on the data the models are trained on,\nthese models can understand and generate content from multiple modalities,\nincluding text and images. Models that work with multiple modalities of data are\ncalled *multimodal* models.\n\nVertex AI on Google Distributed Cloud (GDC) air-gapped offers\n[various foundational Generative AI\nmodels](/distributed-cloud/hosted/docs/latest/gdch/application/ao-user/genai/genai-models) from Google for use\nin your distributed workloads and applications without the need for connectivity\nto Google Cloud.\n\nApplications of Generative AI\n-----------------------------\n\nGenerative AI on GDC has a wide range of potential\napplications across various industries, including the following:\n\n- **Multimodal information understanding**: Generate written content from text, code, images, audio, and video inputs for a wide range of tasks such as text classification, image captioning, video summarization, and audio transcription.\n- **Long-context understanding**: Comprehend large amounts of text with a context window of up to 32,000 tokens for tasks such as processing long documents, thousands of lines of code, and hours of audio or video.\n- **Multilingual support**: Understand more than 100 languages to enable the global community to prompt and receive responses.\n- **Optimized inferencing performance**: Meet the latency and scale demands of enterprise-scale AI applications.\n- **Secure and compliant data handling**: Use APIs fully on premises to meet the most stringent regulatory requirements."]]
