Google mang AI đến cho các nhà phát triển Ấn Độ

Google mang AI đến cho các nhà phát triển Ấn Độ

Mục lục:

1. Gemini và Gemma: Mở rộng khả năng của AI cho các nhà phát triển
2. Democratizing AI: Ưu tiên cho AI đa phương thức, đa ngôn ngữ và di động
3. Hỗ trợ phát triển ngôn ngữ cho Ấn Độ: Project Vaani và IndicGenBench
4. Cải thiện hiệu quả phát triển phần mềm: MatFormer và Google Wallet API
5. Hỗ trợ cho các doanh nghiệp và startup Ấn Độ: Google Cloud Credits, GenAI Hackathon và AI Startup Bootcamp
6. Kết luận: Google cam kết thúc đẩy sự phát triển của AI ở Ấn Độ

1. Gemini và Gemma: Mở rộng khả năng của AI cho các nhà phát triển

Google đã công bố một loạt các cập nhật cho các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) AI thế hệ mới của mình, bao gồm Gemini và Gemma, tại sự kiện I/O Connect lần thứ hai ở Bengaluru. Các nhà phát triển giờ đây có thể truy cập vào cửa sổ ngữ cảnh mở rộng lên đến 2 triệu tham số trên mô hình Gemini 1.5 Pro mới nhất. Ngoài ra, Google đã giới thiệu Gemma 2, một mô hình ngôn ngữ với tối đa 27 tỷ tham số dành cho các nhà phát triển. Các công cụ ngôn ngữ mới từ Google DeepMind Ấn Độ cũng được công bố, nâng cao phát triển phần mềm bằng các tính năng hỗ trợ AI đồng thời nhấn mạnh các thực hành AI có trách nhiệm.

2. Democratizing AI: Ưu tiên cho AI đa phương thức, đa ngôn ngữ và di động

Google đang dân chủ hóa AI cho các nhà phát triển Ấn Độ bằng cách tập trung vào ba lĩnh vực chính: AI đa phương thức, đa ngôn ngữ và di động. Công ty đang hợp tác với MeitY Startup Hub để hỗ trợ 10.000 startup Ấn Độ trong hành trình AI của họ thông qua tín dụng Google Cloud, chương trình giáo dục lập trình ưu tiên AI và việc ra mắt một cuộc thi hackathon GenAI toàn quốc và trại huấn luyện khởi nghiệp AI. Các nhà phát triển Ấn Độ hiện có quyền truy cập mở rộng vào các mô hình AI mạnh mẽ của Google với cửa sổ ngữ cảnh 2 triệu mã thông báo trong Gemini 1.5 Pro và Gemma 2, thế hệ tiếp theo của các mô hình mở.

3. Hỗ trợ phát triển ngôn ngữ cho Ấn Độ: Project Vaani và IndicGenBench

Nhóm Google DeepMind Ấn Độ đã chia sẻ các cập nhật để trao quyền cho các nhà phát triển xây dựng các giải pháp ngôn ngữ cho Ấn Độ, bao gồm việc mở rộng Project Vaani hợp tác với Viện Khoa học Ấn Độ. Dự án này cung cấp cho các nhà phát triển hơn 14.000 giờ dữ liệu giọng nói trên 58 ngôn ngữ, được thu thập từ 80.000 người nói ở 80 quận. Nhóm cũng giới thiệu IndicGenBench, một điểm chuẩn để đánh giá khả năng tạo ra của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên các ngôn ngữ Indic, và mã nguồn mở CALM (hợp thành mô hình ngôn ngữ), một khung cho phép các nhà phát triển kết hợp các mô hình ngôn ngữ chuyên biệt với mô hình Gemma.

4. Cải thiện hiệu quả phát triển phần mềm: MatFormer và Google Wallet API

Ngoài ra, Google đã giới thiệu khung MatFormer, cho phép các nhà phát triển kết hợp và phối hợp các mô hình AI trong một khung duy nhất để tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả sử dụng tài nguyên. Google cũng đang tung ra Google Wallet API để đơn giản hóa việc tích hợp các chương trình khách hàng thân thiết, vé và thẻ quà tặng. Đối với các nhà phát triển sử dụng Nền tảng Google Maps, giá cả dành riêng cho Ấn Độ đang được giới thiệu với chi phí thấp hơn đến 70% đối với hầu hết các giao diện lập trình ứng dụng (API). Công ty đang hợp tác với Mạng lưới Mở cho Thương mại Kỹ thuật số (ONDC), cung cấp cho các nhà phát triển xây dựng cho ONDC giảm giá lên đến 90% đối với các API được chọn của Nền tảng Google Maps.

5. Hỗ trợ cho các doanh nghiệp và startup Ấn Độ: Google Cloud Credits, GenAI Hackathon và AI Startup Bootcamp

Google cam kết hỗ trợ các nhà phát triển và doanh nghiệp Ấn Độ thúc đẩy và triển khai công nghệ tạo ra sự khác biệt rõ rệt trong cuộc sống của người dân. Google Cloud Credits, GenAI Hackathon và AI Startup Bootcamp là những ví dụ minh chứng cho cam kết này.

6. Kết luận: Google cam kết thúc đẩy sự phát triển của AI ở Ấn Độ

Google tin rằng tất cả các nhà phát triển đều là nhà phát triển AI. Công ty muốn giúp họ dễ dàng xây dựng với AI trên mọi bề mặt, cho dù là web, di động hay Cloud. Google cũng sẽ sớm ra mắt API Nghiên cứu Hiểu biết về Cảnh quan Nông nghiệp (ALU), một công cụ có sẵn hạn chế được thiết kế để giúp các thực hành nông nghiệp trở nên dựa trên dữ liệu và hiệu quả hơn.