同时，AMNOG 流程中必须坚持非常具体的风格。信息必须部分位于表格中，部分位于连续文本中，但始终位于正确的章节中。由于这对于系统提示来说有点复杂，因此之后训练模型是有意义的。
到目前为止，整个部门都花费了所有时间来编译这些信息，但它可能非常简单：Gemini 通过成功的 AMNOG 程序中的数百份福利档案进行了微调，准确地了解形式要求，并从 Vertex AI VectorSearch 中提取必要的研究写一份福利档案。这将为市场准入员工节省无数不受欢迎的工作时间，使他们能够集中精力校对和准备谈判。
法学硕士的精彩世界：与 adesso 和 Google Cloud 一起塑造未来
爱丽丝：“你能告诉我从这里去哪里吗？”
“这很大程度上取决于你想去哪里，”猫说。
（刘易斯·卡罗尔：《爱丽丝梦游仙境》）
生成人工智能的世界正在发生变化，但有一件事保持不变：寻找完美的答案。无论我们使用即时工程、利用向量数据库的数据丰富法学硕士、通过微调和强化学习根据我们的特定需求定制它们，还是训练精炼模型，优化法学硕士的可能性都是多种多样的。 Google Cloud 提供了广泛的工具和资源来简化和加速这些流程。
数据仙境之旅才刚刚开始。模型本身以及大量数据处理的新发 护士电子邮件列表 展和进步带来了难以想象的可能性。
您准备好帮助塑造数字未来了吗？ adesso 是您的 Google Cloud 首要合作伙伴，将陪伴您走上这条道路，并支持您实施最适合您需求的生成式 AI 解决方案。利用我们的专业知识和 Google Cloud 的功能，将您的数据转化为知识和创新！
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您想了解更多关于 adesso 世界中令人兴奋的话题吗？那么请看一下我们之前发布的博客文章。生成人工智能 (GenAI) 彻底改变了技术体验。随着《Attention is All You Need》中 Transformer 和 Attention 架构的发布，这一点变得清晰起来，这标志着一个关键的转折点。 GenAI 的核心是通过使系统能够独立生成内容来实现机器辅助创造力，无论是文本到文本、图像到文本/文本到图像还是视频到文本/文本的形式-到视频。但这个令人兴奋的人工智能领域背后到底是什么？正如已经提到的，GenAI 关注的是能够生成新数据和内容的模型的开发。您可以在“生成式人工智能什么？ ”一文中找到有关人工智能、深度学习和机器学习的详细定义以及见解和区别 。
GenAI 的重要性
但为什么 GenAI 如此重要？答案在于这些系统产生新想法、开发解决方案和推动各个行业创新方法的能力。 GenAI 如此受欢迎的一个更重要的原因是这些模型的多模态能力，也就是说，以前能够回答我们问题的语言模型现在不仅可以响应文本数据，还可以响应视觉数据，例如对于输入图像，该模型可以执行对象检测、分割等，或者对于视频输入，仅使用常识从视觉信号中识别概念。