AWS предлагает компаниям простую разработку приложений искусственного интеллекта | ENBLE
AWS offers companies simple AI application development | ENBLE
Будущее искусственного интеллекта быстро превращается в готовое решение, которое компании могут настраивать в соответствии со своими потребностями. Оптимизированные чат-опыты, которые функциональны не только для вопросов и ответов, а также инструменты для создания приложений искусственного интеллекта без месяцев разработки кода могут стать следующим шагом после внедрения новых плагинов и расширений.
Более распространенные инструменты, такие как ChatGPT для информации и Midjourney для изображений, основаны на общедоступных данных и последовательной разработке кода разработчиков для создания конечного продукта. В то же время, Amazon Web Services (AWS) стремится создать генеративный искусственный интеллект, который не только более продуктивен и легче навигируется, но также уникален и безопасен для данных компаний, использующих его инструменты.
Бренд использует платформы, такие как Amazon Bedrock, чтобы занять уникальное место на новом рынке искусственного интеллекта. Его флагманский центр доступен с апреля и содержит несколько моделей Foundation Models (FM), как их называет компания. AWS изначально обучает эти базовые уровни API и предлагает организациям необходимые функции искусственного интеллекта. Организации могут комбинировать и сочетать предпочтительные FM, а затем продолжать разрабатывать приложения, добавляя собственные собственные данные для своих уникальных потребностей.
“В качестве поставщика мы в основном обучаем эти модели на большом корпусе данных. Когда модель обучена, есть определенный момент. Например, январь 2023 года, после этого момента модель не содержит никакой информации, но компании хотят данные, которые являются конфиденциальными”, – сказал генеральный менеджер по продукту и инжинирингу Amazon Bedrock, Атул Део ENBLE.
Каждая компания и используемые ею модели Foundation будут различаться, поэтому каждое полученное приложение будет уникальным в зависимости от информации, которую организации передают модели. FM уже являются базовыми шаблонами. Затем использование общедоступной информации для заполнения моделей может привести к повторению приложений у разных компаний. Стратегия AWS дает возможность компаниям сделать свои приложения уникальными, внося свои собственные данные.
- 8 простых способов сделать снимок экрана в Windows 10 и 11
- Google начинает предупреждать пользователей о возможном удалении не...
- Сравнение методов трассировки лучей и трассировки пути – дина...
“Вы также хотите иметь возможность задавать модели вопросы и получать ответы, но если она может отвечать только на вопросы, основанные на устаревших общедоступных данных, это не очень полезно. Вы хотите передавать модели соответствующую информацию и получать соответствующие ответы в режиме реального времени. Это одна из основных проблем, которую она решает”, – добавил Део.
Модели Foundation
Несколько поддерживаемых моделей Foundation на платформе Amazon Bedrock включают Amazon Titan, а также модели от провайдеров Anthropic, AI21Labs и StabilityAI, каждая из которых решает важные функции в области искусственного интеллекта, от анализа текста и генерации изображений до многоязыковой генерации и других задач. Bedrock является продолжением заранее обученных моделей AWS на платформе Stagemaker Jumpstart, которая уже использовалась для создания множества общедоступных моделей, включая Meta AI, Hugging Face, LightOn, Databricks и Alexa.
AWS также недавно анонсировала новые модели Bedrock от бренда Cohere на своем семинаре AWS Summit в конце июля в Нью-Йорке. Эти модели включают Command, который способен выполнять резюмирование, написание копирайтов, диалоги, извлечение текста и вопросно-ответные функции для деловых приложений, и Embed, который может выполнять поиск по кластерам и классифицировать задачи на более чем 100 языках.
Вице-президент по машинному обучению AWS, Свами Сивасубраманиан, заявил во время ключевой речи на семинаре, что FM имеют низкую стоимость, низкую задержку, предназначены для индивидуальной настройки, зашифрованы и не используются для обучения исходной базовой модели, разработанной AWS.
Бренд сотрудничает с рядом компаний, использующих Amazon Bedrock, включая Chegg, Lonely Planet, Cimpress, Philips, IBM, Nexxiot, Neiman Marcus, Ryanair, Hellmann, WPS Office, Twilio, Bridgewater & Associates, Showpad, Coda и Booking.com.
Агенты для Amazon Bedrock
AWS также представил вспомогательный инструмент Agents for Amazon Bedrock на своем семинаре, который расширяет функциональность Foundational Models. Агенты предназначены для компаний для множества сценариев использования и представляют собой расширенный чат-опыт, который помогает пользователям не только отвечать на стандартные вопросы чат-бота, но и проактивно выполнять задачи на основе информации, на которой он настроен.
AWS привел пример того, как это хорошо работает в коммерческом пространстве. Допустим, что клиент из розничной торговли хочет обменять пару обуви. Взаимодействуя с Агентом, пользователь может указать, что он хочет обменять обувь с размера 8 на размер 9. Агенты попросят его идентификатор заказа. После ввода информации, Агенты смогут получить доступ к розничному инвентарю за кулисами, сообщить клиенту, что его запрашиваемый размер есть в наличии, и спросить, хочет ли он продолжить обмен. Когда пользователь соглашается, Агенты подтверждают, что заказ был обновлен.
«Традиционно для этого потребовалось бы много работы. Старые чат-боты были очень жесткими. Если вы говорили что-то здесь и там, и это не работало, вы бы сказали: «Дайте мне просто поговорить с человеческим агентом», – сказал Део. «Теперь, поскольку большие языковые модели гораздо лучше понимают, как говорят люди, они могут предпринимать действия и использовать собственные данные компании».
Бренд также привел примеры того, как страховая компания может использовать Агентов для подачи и организации страховых претензий. Агенты могут даже помогать сотрудникам компании с такими задачами, как поиск политики компании по оплачиваемому отпуску или непосредственное планирование этого времени отдыха с помощью широко известного стиля промпта ИИ, например: «Можете ли вы подать заявку на оплачиваемый отпуск за меня?»
Агенты особенно обращают внимание на то, как базовые модели позволяют пользователям сосредоточиться на наиболее важных для них аспектах ИИ. Без необходимости тратить месяцы на разработку и обучение одной языковой модели, компании могут потратить больше времени на настройку информации, которая важна для их организаций в Агентах, чтобы убедиться, что она актуальна.
«Вы можете настроить модель с помощью ваших собственных данных. По мере поступления запроса, вы хотите иметь самую последнюю и лучшую информацию», – сказал Део.
Поскольку многие компании в целом продолжают переходить к более бизнес-ориентированной стратегии в области ИИ, цель AWS просто заключается в помощи брендам и организациям в более быстром запуске их приложений и сервисов с интегрированным ИИ. Сокращение времени разработки приложений может привести к появлению новых ИИ-приложений на рынке, но также может привести к обновлению многих широко используемых инструментов, которым так необходимо обновление.
