ChatGPT が普及して以来、さまざまな大規模モデルや生成 AI テクノロジーが登場しました。医療、金融、旅行、消費者向け小売業、インターネットなどのさまざまな業界が生成手法の使用を検討しています。 AI テクノロジーはビジネスイノベーションを強化します。ただし、探索から実装に至るまで、企業は生成型 AI を適用しています。は依然としてテクノロジーの敷居が高く、既製のテクニカル サービスを使用すると、ビジネス データの漏洩やその他の問題など、セキュリティ上の懸念が生じます。一時期、多くの企業がジレンマに陥っていました。この記事では、生成 AI アプリケーションの実装過程で企業が何を行っているかについて説明します。
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モデル選択からビジネスセキュリティまで、生成型 AI アプリケーション誕生の紆余曲折
実際、生成 AI 市場は 1 年以上経って急速に発展しており、一方では多くの大規模なモデルやサポート サービスが市場に登場しています。一方、企業が直面する問題も日々増加しています。
まずは機種選びからですが、メーカーにとっては眩しい大型機種だけでも十分です。 5月28日、中国科学技術情報院と科学技術部新世代人工知能開発研究センターが関連研究機関と共同でまとめた「中国人工知能大型モデルマップ研究報告書」が正式に発表された。報告書によると、我が国の人工知能大型モデルマップのスケールは10億パラメータ以上で、80近くの大型モデルが公開されている。中国新世代人工知能発展戦略研究院が10月に発表した「2023年中国新世代人工知能技術産業発展報告」によると、現在国内の大型モデルの総数は238に達している。北京経済情報化局のデータによると、10月初旬の時点で、北京市は汎用大型モデル12機種、垂直大型モデル103機種を含む115機種の大型モデルをリリースした。
この開発傾向によれば、「100 モデル戦争」はすぐに「1,000 モデル戦争」にエスカレートする可能性があります。企業が大型モデルを選択するのはさらに難しくなるだろう。特定のアプリケーション シナリオでは、企業は精度とパフォーマンスのバランスを比較検討し、モデルを効果的に比較し、好みの指標に基づいて最適な選択を見つける必要がありますが、これには深いデータ サイエンスの専門知識が必要であり、多くの人的資源と時間がかかります。
モデルの選択は始まりにすぎず、モデルが決定したら、自社のビジネスに基づいてモデルの微調整やトレーニングを行う必要があります。このステップでは、企業のビジネス データ タイプを大規模モデルの入力に必要なデータ タイプに適合させる必要があると同時に、より良い出力を実現するために、入力データは代表的で、多様性があり、一貫性があり、信頼できるものである必要があります。そのため、企業にはデータを整理するためにビジネスと大規模モデル テクノロジの両方を理解しているエンジニアが必要です。
また、大規模なモデルの微調整には多くのコンピューティングパワーが必要となり、ハードウェア機器の購入や保守、クラウドサービスのレンタルなどに多大な費用と時間がかかるとともに、インフラの長期保守も必要となります。 。大型モデルのテクノロジーは新興テクノロジーであるため、多くの企業には対応する人材の予備力や経験がありません。これも企業にとって大きなプレッシャーとなっています。
モデル自体の問題が解決された後も、企業は引き続きセキュリティ リスクに直面することになります。たとえば、多くのユーザーは、大規模なモデルを使用すると、データがモデル当事者に見られたり、さらには漏洩したりするのではないかと心配しています。機密情報の漏洩や違法コンテンツの生成などにつながるのでしょうか？次に、企業は、ビジネスや評判への損失を避けるために、送信、保管、処理中にデータが漏洩したり悪用されたりしないようにする必要があります。
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Amazon クラウドテクノロジーは、企業が生成 AI アプリケーションを安全に構築できるように支援します
さまざまな課題に直面している多くの企業にとって、最善の選択は、あらゆる側面で AI 機能の組み込みを支援する AI アシスタントになることかもしれません。最も一般的なのは、クラウド上の大規模モデル プラットフォームとサービスです。
2023 年 11 月 28 日に、2023 Amazon Cloud Technology re:Invent が米国ラスベガスでグランドオープンし、12 月 2 日に無事終了しました。 2023 年 12 月 12 日から、2023 年の Amazon Cloud Technology re:Invent China City Tour が主要 10 都市で開始され、北京、上海、広州、深セン、成都、青島、南京、西安、杭州、そして長沙！
2023 年の Amazon クラウド テクノロジー re:Invent は、グローバル クラウド コンピューティング分野の年次ベンチマークとして、最新の製品とテクノロジーのリリース、最先端のリーダーの洞察、グローバル クラウド コンピューティングのベスト プラクティスを世界中のクラウド コンピューティング愛好家や構築者のベスト プラクティスに提供します。今年の re:Invent では、サーバーレス、生成 AI 時代のデータ戦略、チップとクラウド ベースのイノベーションから、Amazon Bedrock のメジャー アップデート、エンタープライズ レベルの生成 AI アプリケーション (Amazon Q) の新リリースなど、一連の組み合わせパンチは、企業が生成 AI アプリケーションを実装するための包括的な保護を提供します。
いくつかの新しい発表の中で、フルマネージド サービスの 1 つのメジャー アップデートが際立っています。Amazon Bedrock は、より多くのモデルの選択肢と新しい強力な機能をリリースしています。
まず、Amazon Bedrock は、業界をリードする複数の大規模言語モデルと、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Amazon のその他のモデルを統合し、ユーザーが簡単にアクセスできるようにします。それだけでなく、Amazon Bedrock の新機能により、数多くのモデルの中からお客様がより適切なものを選択できるよう、アプリケーションシナリオやビジネスニーズに最適なモデルを効率的に評価、比較、選択することができます。
モデルを決定した後、企業は多くの場合、データの価値を最大化するためにモデルを適応させるか、モデルを拡張および最適化する必要があります。これらの部分については、Amazon Bedrock ナレッジベース機能は、コンテキストに応じた関連する企業データを使用してモデル応答をカスタマイズします。より関連性が高く正確な応答を得るために、独自のデータで既存のモデルを補完したいと考えている組織。モデルのチューニングについては、Amazon Bedrock の Cohere Command、Meta Llama 2、および Amazon Titan モデルがチューニングをサポートし、顧客にモデルのカスタマイズのためのより多くのオプションを提供します。Anthropic Claude も間もなくチューニングをサポートします。
さらに、Amazon Bedrock は、企業システムとデータソースを使用して複数のステップのタスクを自動化して実行できるエージェントとしても機能します。モデルは会話を行ったり、新しいコンテンツを作成したりするのに効果的ですが、問題を解決したり、タスク (旅行の予約や交換部品の注文など) を完了するために会社のシステムと対話したりするなど、複雑なアクションを実行できれば、より多くの価値を提供できます。ただし、これには、モデルを企業のデータ ソース、API、内部および外部システムとカスタム統合する必要があります。開発者は、アプリケーションが一連の API 呼び出しを論理的な順序で実行できるように、モデル、システム、ユーザー間の対話を調整するコードを作成する必要があります。モデルをデータ ソースに接続するには、開発者は RAG をデプロイして、モデルがタスクに対する応答を調整できるようにする必要があります。最後に、開発者は必要なインフラストラクチャを構成および管理し、データ セキュリティとプライバシー ポリシーを開発する必要があります。これらの手順には時間がかかり、専門知識が必要なため、生成 AI アプリケーションの開発が遅くなります。現在一般提供されている、フルマネージド型の Amazon Bedrock エージェント機能により、生成 AI アプリケーションが企業システムとデータソース全体で複数ステップのタスクを実行できるようになります。
最後に、対話型セキュリティのレベルです。多くのモデルは、組み込みのコントロールを使用して不適切で有害なコンテンツを除外していますが、企業はインタラクションをさらにカスタマイズして、トピックが常にビジネスに関連し、企業ポリシーに準拠し、「責任ある AI」の原則を遵守できるようにしたいと考えています。たとえば、銀行は、競合他社の検索を避け、投資アドバイスの提供を避け、有害なコンテンツを制限するためにオンライン アシスタントを設定したい場合があります。さらに、ユーザーの要求に応じて、セキュリティを確保するためにユーザーの個人識別情報 (PII) が変更または匿名化される場合があります。企業は、生成された AI アプリケーションに主要なポリシーとルールを合理的な方法で適用して、質疑応答のユーザー エクスペリエンスを提供し、テクノロジーをより安全に使用できるようにしたいと考えています。現在プレビュー段階にある Amazon Bedrock の Guardrails 機能を使用すると、お客様は生成 AI アプリケーションの保護を実装できます。 Amazon Bedrock の Guardrails 機能を使用すると、顧客はアプリケーション要件と責任ある AI ポリシーに基づいてモデル全体に保護対策を実装できます。これらのアプリケーションは、顧客のユースケースと「責任ある AI」原則に基づいてカスタマイズされているため、この機能によりユーザー インタラクションのセキュリティとプライバシーを強化できます。
現在、Amazon Cloud Technology は、テクノロジー業界の多くのパートナーを含め、企業による生成 AI アプリケーションの構築と AI の「不安」の軽減を支援するさまざまな製品を発売しています。 MongoDB の最高製品責任者である Sahir Azam 氏は、「業界全体でより多くの顧客が生成 AI を活用して次世代アプリケーションを構築することを検討していますが、多くはデータのプライバシーと AI 駆動システムからの出力の精度を懸念しています。顧客を満足させるには」と述べています。需要に応じて、私たちは MongoDB Atlas を Amazon Bedrock のナレッジベースとして使用しており、共同顧客が運用データを使用して生成 AI アプリケーションを安全に構築し、エンドユーザーが期待する信頼性と正確性を備えたパーソナライズされたエクスペリエンスを作成できます。この統合により、顧客は業界をリードするアクセスが可能になります。基盤となるモデルを作成し、MongoDB Atlas Vector Search によって処理されたデータを使用して、適切なコンテキストでより関連性の高い出力を提供するアプリケーションを作成します。Amazon Bedrock Knowledge Base のプライバシーのベストプラクティスに組み込まれたデータを活用することで、顧客は生成的な AI 運用に費やす時間を節約し、より集中できるようになります。 Amazon クラウド テクノロジーでより魅力的なエンドユーザー エクスペリエンスを提供するテクノロジーの導入。」
もちろん、Amazon Bedrock に加えて、2023 年の Amazon Cloud Technology re:Inven には多くのメジャー リリースがあり、次の 2023 Amazon Cloud Technology re:Invent China イベントでは、Amazon Cloud Technology もそれぞれの詳細な説明を行います。新製品及び新機能です。
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