亚马逊云科技帮助企业构建自己的生成式AI应用程序

eefd38ebf3e44221a4a422d7bf8b5b22.png20多年来,人工智能和机器学习一直是亚马逊关注的焦点。亚马逊提供给客户的很多功能都是由机器学习驱动的,例如电商推荐引擎、运营中心拣货机器人的路径选择、以及供应链、预测和产能规划。Prime Air(亚马逊无人机)和Amazon Go中的计算机视觉技术都使用了深度学习。Alexa每周回应客户数十亿次关于管理智能家居、购物、获取信息和娱乐的请求,这也得益于来自30多种不同的机器学习系统的支持。亚马逊有数千名工程师专注于机器学习研究,这是现在最关注的理念,和面向未来的实力之所在。 

推出Amazon Bedrock和Amazon Titan模型:借助基础模型构建和扩展生成式AI应用程序的最简单途径

在听取了客户的所有反馈之后,亚马逊云科技宣布推出Amazon Bedrock。这项新服务允许用户通过API访问来自AI21 Labs、Anthropic、Stability AI和亚马逊的基础模型。Bedrock是客户使用基础模型构建和扩展生成式AI应用程序的最简单方法,为所有开发者降低使用门槛。在Bedrock上,用户可以通过可扩展、可靠且安全的亚马逊云科技托管服务,访问从文本到图像的一系列强大的基础模型,以及我们今天发布的Amazon Titan基础模型。Amazon Titan基础模型目前包括了两个全新的大语言模型。凭借Bedrock所带来的无服务器体验,客户可以轻松找到适合自身业务的模型,快速上手,在确保数据安全和隐私保护的前提下,使用自有数据基于基础模型进行定制,并使用他们已经熟悉的亚马逊云科技工具和能力,将定制化模型集成并部署到他们的应用程序中,同时无需管理任何基础设施。比如,客户可以将基础模型与Amazon SageMaker机器学习功能集成,使用Experiments测试不同模型和使用Pipelines大规模管理基础模型等。

客户也可使用Bedrock访问一些当前最领先的可用基础模型。这将包括AI21 Labs开发的Jurassic-2多语种大语言模型系列,能够根据自然语言指令生成文本内容,目前支持西班牙语、法语、德语、葡萄牙语、意大利语和荷兰语。还有Anthropic开发的大语言模型Claude,它是基于Anthropic对于训练诚实和负责任的AI(responsible AI)系统的大量研究,能够执行多种对话和文本处理任务。客户还可以通过Bedrock轻松访问Stability AI开发的文生图基础模型Stable Diffusion,这是文生图领域目前最流行的模型,能够生成独特、写实、高清的图像、艺术作品、商标和其它设计图。

Bedrock最重要的能力之一是极其容易定制模型。客户只需向Bedrock展示Amazon S3中的几个标注好的数据示例,Bedrock就可以针对特定任务微调模型,最少仅需20个示例即可,而无需标注大量数据。假设一位时装零售行业的内容营销经理,想为即将推出的手提包新品系列开发新的、针对目标用户的广告创意。他向Bedrock提供了一些标注过的表现最佳的既往营销广告示例,以及新品的相关描述,Bedrock将能自动为这些新品生成有效的社交媒体推文内容、展示广告和产品网页。没有任何客户数据被用于训练底层模型。所有数据都进行了加密,且不会离开客户的虚拟私有网络(VPC),因此客户完全可以确信获得数据安全和隐私保护。

一些客户已经预览了亚马逊全新的Titan基础模型,在未来几个月内,亚马逊云科技会进一步扩展其可用范围。首先将发布两个Titan模型。第一个是针对总结、文本生成(如原创博客)、分类、开放式问答和信息提取等任务的生成式大语言模型。第二个是文本嵌入(embeddings)大语言模型,能够将文本输入(字词、短语甚至是大篇幅文章)翻译成包含语义的数字表达(即embeddings嵌入编码)。虽然这种大语言模型不生成文本,但对个性化推荐和搜索等应用程序却大有裨益,因为相对于匹配文字,对比编码可以帮助模型反馈更相关、更符合情境的结果。实际上,Amazon.com的产品搜索能力就是采用了类似的文本嵌入模型,能够帮助客户更好地查找所需的商品。为了持续推动使用负责任AI的最佳实践,Titan基础模型可以识别和删除客户提交给定制模型的数据中的有害内容,拒绝用户输入不当内容,过滤模型中包含不当内容的输出结果,如仇恨言论、脏话和语言暴力。

任何规模的企业都可以通过Bedrock访问基础模型,加速机器学习在组织内部的应用,并凭借其轻松上手的特性,构建自己的生成式AI应用程序。Bedrock将是基础模型普惠化进程中的一大步。埃森哲、德勤、Infosys和Slalom等合作伙伴都在构建最佳实践,帮助企业借助生成式AI实现快速发展。C3AI和Pega等独立软件开发商(ISV)对于利用Bedrock轻松访问大量基础模型,兼具安全性、隐私性和可靠性充满期待。

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