混雑した都市部を行き来する自動運転車から、医療分野での正確な診断と個別化された治療、工業生産での自動化とインテリジェンスに至るまで、人々の生活をより便利で快適にするスマート ホーム システムに至るまで、AI の足跡は世界中の隅々まで広がっています。社会の。
アプリケーションが AI と統合されていない場合、それは「時代遅れ」であることを示しているようです。ただし、AIとアプリケーションの組み合わせは一夜にして実現するものではなく、依然として高い「敷居」が存在します。
Amazon Cloud Technologyでは「単一のモデルをすべてのビジネスシナリオに適用することはできない」と考えており、ユーザーは利用する際にニーズに応じて取捨選択する必要がある。これに基づいて、Amazon Bedrock は顧客が選択できる一連の主要な基本モデルを提供します。
Anthropic はよりスマートな Claude 3 モデルを構築します
Anthropic は、信頼性が高く、説明可能で制御可能な人工知能システムの構築に特化した人工知能のセキュリティおよび研究会社です。 Anthropic は最近、新世代の Claude 3 シリーズ モデルを発表しました。その中で最もスマートな Claude 3 Opus は、ベンチマーク テストで OpenAI の GPT-4 や Google の Gemini Ultra を上回り、強力なアプリケーションの可能性を備えています。
生成人工知能の分野では、Anthropic は Amazon Trainium および Amazon Inferentia チップを通じてモデルを構築しており、世界中の Amazon Cloud Technology の顧客に Amazon Bedrock 上の将来のベースモデルへの長期アクセスを提供し始めています。同時に、Amazon が Anthropic への 40 億ドルの投資を完了することで、両者の協力はさらに深まることになります。
Amazon クラウドテクノロジー大中華圏製品部ゼネラルマネージャー、Chen Xiaojian 氏
最近、Amazon Cloud Technology は北京で生成 AI メディア コミュニケーション ミーティングを開催し、企業が生成 AI アプリケーションを構築できるようにする Amazon Bedrock + Anthropic Claude 3 モデルの機能に焦点を当てました。
現在、Claude 3 シリーズには、即時応答性を備えた Claude 3 Haiku、スキルとスピードの理想的なバランスを備えた Claude 3 Sonnet、および非常に複雑な処理を行うために設計された最もインテリジェントなモデルである Claude 3 Opus を含む 3 つのモデルがあります。タスク 。最初の 2 つのモデルはすでに Amazon Bedrock で正式に入手可能であり、Opus も間もなく入手可能になります。ユーザーは、ビジネス ニーズに基づいてアプリケーション シナリオに最適な組み合わせを選択できます。
「Anthropic の世界的な人気は一夜にして起こったわけではありません。Claude 3 は、数学の問題、プログラミング演習、科学的推論などの標準的な評価において、既存のすべてのモデルを上回りました。ユーザーは、実験手順の最適化などで、AI 主導の応答を使用してタスクを自動化し、高い精度を確保できます。同時に、Sonnet と Haiku の価格が業界の同等のインテリジェント モデルよりもはるかに安いことも比較できます。何が顧客を惹きつけるのかが重要な理由の 1 つです。」Claude 3 の機能について、Amazon クラウド テクノロジー大中華圏製品部門のゼネラル マネージャーである Chen Xiaojian 氏はそれを全面的に認めました。
Claude 3 は現在、画像ベースの入力を受信できるマルチモーダル機能を備えており、その機能は他の最先端モデルとほぼ同じであり、他のマルチモーダル モデルよりも遅延が低いことがわかります。
複雑なエンタープライズ レベルのアプリケーションに直面して、Claude 3 は、写真、チャート、グラフ、テクニカル イラスト、光学式文字認識 (OCR) を理解することに非常に優れているため、大量の画像を処理する必要があります。チャート、レポート、その他のビジュアル資産をエンタープライズで使用する場合に優れたパフォーマンスを発揮します。関連する評価結果によると、速度の点では、Claude 3 モデルは画像入力機能の点で主要モデルと同等であり、Claude 3 Haiku の速度は同等の機能を備えたすべての主要モデルよりも優れています。
クロード 3: 効率的で高速な大規模モデル
では、クロード3は本当に強いのでしょうか？
この目的のために、Amazon Cloud Technology もイベントで一連のフィールドテストを実施し、Amazon Bedrock の Claude3 モデルの実際のパフォーマンスを通じて対応しました。
1つ目は「Needle In A Haystack (NIAH)」と呼ばれるテストで、「The Three-Body 問題」の一文を「The Wandering Earth」の全文に挿入し、大きなモデルが認識できるかどうかを確認するものです。短時間。 。主に20万レベルの超長文脈におけるクロード3の正確な再現能力を検証します。
この作業は単純そうに見えますが、実際に実行するには、多くの複雑な論理関数が必要になります。あっという間にテスト結果が出て、クロード３は挿入文「答えない、答えない、答えない！」を認識することに成功した。特定の「ターゲット」文が後で元のテキストに明らかに人為的に追加されたことを発見するなど、テスト自体の限界を特定することもできます。
その後、Amazon Cloud Technology は、小説家 Gu Long のスタイルを模倣して小説を書き続けるなどのテストも実証し、Claude 3 は同様のモデルよりも大幅に優れたパフォーマンスを発揮し、その実用的価値は非常に高かったです。
上記の機能に基づいて、Claude 3 は、写真を通じて電子商取引製品を正確に識別し、製品モデルの表示に基づいて製品の詳細を正確にキャプチャし、より正確な製品説明を生成できます。 Amazonの電子商取引ビジネスで広く使用されています。
Amazon Bedrock を使用してより強力なアプリを構築する
強力なクロード3をどう便利に使うか？
この面倒な作業を簡素化するために、Amazon Cloud Technology は Amazon Bedrock にナレッジベース機能を提供します。これは企業固有のナレッジベースになります。大規模なモデルは強力ですが、ビジネスに統合するには社内のビジネス知識と組み合わせる必要があります。ナレッジ ベースはまさにそのようなツールであり、包括的なホスティング サポートを提供し、ユーザーがプライベート データと大規模なモデルを組み合わせるプロセスを簡素化し、内部ナレッジ ベースを簡単に構築できます。 Amazon Bedrock ナレッジベースを使用すると、コンテキスト情報を組み合わせることによって検索拡張生成 (RAG) が実現され、より正確でパーソナライズされた応答が提供されます。透明性を確保し誤解を減らすために、取得されたすべての情報には引用が添付されています。
ユーザーが複雑なタスクを分解するためにマルチステップ実行を使用するのと同じように、Amazon Bedrock によって開始されたエージェント機能も、マルチステップの複雑なタスクの処理に非常に優れています。この機能により、顧客は自然言語を使用して複数段階のビジネス タスクを実行できるようになります。エージェント機能は、基礎となるモデルの推論機能を使用して問題を分解し、段階的にユーザーの問題を解決します。エージェントは推論機能を使用してこの要件を分解し、段階的に実行します。エージェントは、組織のエンタープライズ システム、プロセス、ナレッジ ベース、およびいくつかの基本的な構成要素にアクセスし、問題を解決するための論理的な手順を策定し、どの API をいつ呼び出すかを決定し、トランザクションが正しい順序で完了することを確認できます。
同時に、ユーザーが大規模なモデルを使用する場合、アプリケーションのセキュリティも確保する必要があります。このために、Amazon Cloud Technology は Responsible AI を提案し、さまざまな基本モデルを保護できる Guardrails 機能を Amazon Bedrock 上に提供しました。コンテンツ フィルタ ポリシーを追加して、機密情報とユーザーのプライバシーを保護できます。
コンプライアンスの観点から、Amazon Bedrock はガバナンスと監査のニーズをサポートするための包括的なモニタリングおよびロギング機能を提供します。
「生成 AI の最後の 3 キロメートルを通過する」は、生成 AI アプリケーションの実装方法についての Chen Xiaojian の要約です。同氏は、Amazon Cloud Technology には、アーキテクト、製品専門家、AI ラボ、データ ラボ、ラピッド プロトタイピング チーム、プロフェッショナル サービス チームを含む包括的な技術サポート リソースがあり、ユーザーが生成 AI エンジニアリングの最終課題を完了できるよう支援していると述べました。
生成AIのiPhone時代が到来
生成 AI は急速に発展しています。次に最も重要なステップは何でしょうか?
Chen Xiaojian 氏は、ますます複雑化するユーザー ニーズに直面して、基本的なレイヤー、モデル、ビジネスとの統合など、実際にはまだ完了すべき作業がたくさんあると述べました。
基本的なレベルでは、チップの現状は依然として課題に直面しています。半導体チップの急速な技術進歩にもかかわらず、モデルパラメータのサイズの急速な拡大により、既存のチップの処理能力をはるかに超えています。数百万のパラメータから数百億、数百億のパラメータへと、モデルの複雑さは前例のない速度で増大しています。基本的なサービスプロバイダーとして、Amazon クラウド テクノロジーは、ハードウェアの開発がソフトウェア規模の拡大に確実に追いつくことができるように、基盤となるハードウェア機能をビジネスの複雑さおよび大規模モデルの複雑さに適合させる方法を常に模索する必要があります。 Nvidia が発売した B200 はハードウェアの最高峰には程遠く、将来的にはやるべきことがまだたくさんあります。
モデル レベルでは、Claude 3 によって実証された機能は確かに印象的です。ただし、この機能をビジネスに真に統合するには多大な努力が必要です。現在のモデルは博士課程の学生のレベルには達しているかもしれませんが、大学教授、学者、さらにはアインシュタインのレベルで画期的な進歩が達成されるまでには、まだ長い道のりがあります。したがって、Amazon Cloud Technology を含む生成 AI サプライヤーは、モデルの機能を向上させるために研究開発に投資し続ける必要があります。
トップレベルのビジネス統合に関しては、Amazon Q と BI、Amazon Connect インテリジェントカスタマーサービス、その他のソリューションを組み合わせる試みが見られます。生成 AI をさまざまな業界やシナリオと統合することは、巨大なプロジェクトとなるでしょう。また、より強力なモデル機能、より便利な使用、およびコストの削減を提供して、大規模なモデルをあらゆる分野でより適切に提供する方法を考えることも必要です。
iPhone の生成 AI 時代が到来しました。今日のデモでは、生成 AI が実現できる驚くべきことを垣間見ることができました。しかし、この素晴らしいビジョンを実現するには、Amazon Cloud Technology だけでなく、業界全体が多大な努力をする必要があります。生成型 AI は人間社会に多大な価値をもたらす可能性を秘めていますが、そのためには私たちが一緒に探求し、実践する必要があります。
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