El futuro de la inteligencia artificial se está convirtiendo rápidamente en una experiencia lista para usar que las empresas pueden personalizar en función de sus necesidades específicas. Optimizado Las experiencias de chat que son funcionales mucho más allá de las preguntas y respuestas y las herramientas para crear aplicaciones de IA sin meses de desarrollo de codificación podrían ser el siguiente paso además de introducir nuevas complementos y extensiones.
Contenido
- Modelos de cimentacion
- Agentes de Amazon Bedrock
Herramientas más comunes, como ChatGPT para información y A mitad del viaje Las imágenes se basan en datos públicos y en una codificación coherente de los desarrolladores para crear un producto final. Mientras tanto, Amazon Web Services (AWS) se compromete a crear una IA generativa que no sólo sea más productivo y más fácil de navegar, pero también datos únicos y seguros para las empresas que implementan sus herramientas.
La marca está utilizando plataformas como Amazon Bedrock para hacerse un espacio único en el nuevo mercado de la IA. Su centro insignia ha estado disponible desde abril y alberga varios de los que llama Foundation Models (FM). AWS ha entrenado inicialmente estas API de nivel básico y ofrece a las organizaciones las características estándar de IA que desean. Las organizaciones pueden mezclar y combinar sus FM preferidos y luego continuar desarrollando aplicaciones, agregando sus propios datos patentados para sus necesidades únicas.
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“Como proveedor, básicamente entrenamos estos modelos con un gran corpus de datos. Una vez que se entrena el modelo, hay un punto de corte. Por ejemplo, enero de 2023, entonces el modelo no tiene información posterior a ese momento, pero las empresas Quiero datos, que son privados”, dijo a Digital el gerente general de ingeniería y productos de Amazon Bedrock, Atul Deo. Tendencias.
Cada empresa y los modelos básicos que utiliza variarán, por lo que cada aplicación resultante será única según la información que las organizaciones proporcionen a un modelo. Los FM ya son plantillas base. Luego, utilizar información de código abierto para completar los modelos puede hacer que las aplicaciones sean repetitivas en todas las empresas. La estrategia de AWS brinda a las empresas la oportunidad de hacer que sus aplicaciones sean únicas al introducir sus propios datos.
“También es deseable poder hacer algunas preguntas al modelo y obtener respuestas, pero si solo puede responder preguntas sobre algunos datos públicos obsoletos, eso no es de mucha ayuda. Quiere poder pasar la información relevante al modelo y obtener las respuestas relevantes en tiempo real. Ese es uno de los principales problemas que resuelve”, añadió Deo.
Modelos de cimentacion
Los diversos modelos básicos admitidos en Amazon Bedrock incluyen Amazon Titan, así como modelos de los proveedores Anthropic, AI21Labs y StabilityAI, cada uno de los cuales aborda funciones importantes dentro del espacio de la IA, desde análisis de texto, generación de imágenes y generación multilingüe, entre otras. tareas. Bedrock es una continuación de los modelos previamente entrenados que AWS ya ha desarrollado en la plataforma Amazon SageMaker JumpStart, que ha estado en la planta baja de muchos FM públicos, incluidos Meta IA, Abrazando la cara, LightOn, Databricks y alexa.
AWS también anunció recientemente nuevos modelos Bedrock de la marca Cohere en su Cumbre AWS a finales de julio en la ciudad de Nueva York. Estos modelos incluyen Comando, que es capaz de ejecutar resúmenes, redacción, diálogos, extracción de texto y respuesta a preguntas para aplicaciones empresariales, e Embed, que puede completar búsquedas en clústeres y clasificar tareas en más de 100 idiomas.
El vicepresidente de aprendizaje automático de AWS, Swami Sivasubramanian, dijo durante el discurso de apertura de la cumbre que los FM son de bajo costo y bajos. latencia, destinados a ser personalizados de forma privada, datos cifrados y no se utilizan para entrenar el modelo base original desarrollado por AWS.
La marca colabora con una gran cantidad de empresas que utilizan Amazon Bedrock, incluidas Chegg, Lonely Planet, Cimpress, Philips, IBM, Nexxiot, Neiman Marcus, Ryanair, Hellmann, WPS Office, Twilio, Bridgewater & Associates, Showpad, Coda y Reserva.com.
Agentes de Amazon Bedrock
AWS también presentó en su cumbre la herramienta auxiliar Agents for Amazon Bedrock, que amplía la funcionalidad de Foundational Models. Dirigido a empresas para una multitud de casos de uso, Agents es una experiencia de chat aumentada que ayuda a los usuarios más allá de las preguntas y respuestas estándar del chatbot. Es capaz de ejecutar tareas de forma proactiva en función de la información sobre la que está ajustado.
Cumbre AWS Nueva York 2023 – Conferencia magistral con Swami Sivasubramanian | Eventos de AWS
AWS dio un ejemplo de cómo funciona bien en un espacio comercial. Digamos que un cliente minorista quiere cambiar un par de zapatos. Interactuando con el Agente, el usuario puede detallar que quiere realizar un cambio de calzado de una talla 8 a una talla 9. Los agentes le pedirán el número de identificación de su pedido. Una vez ingresados, los agentes podrán acceder al inventario minorista detrás de escena, decirle al cliente que el tamaño solicitado está en stock y preguntarle si desea continuar con el intercambio. Una vez que el usuario diga que sí, los Agentes confirmarán que el pedido ha sido actualizado.
“Tradicionalmente, hacer esto implicaría mucho trabajo. Los viejos chatbots eran muy rígidos. Si dijeras algo aquí y allá y no funciona, dirías déjame hablar con el agente humano”, dijo Deo. "Ahora, como los grandes modelos de lenguaje tienen una comprensión mucho más rica de cómo hablan los humanos, pueden tomar medidas y hacer uso de los datos patentados de una empresa".
La marca también dio ejemplos de cómo una compañía de seguros puede utilizar agentes para presentar y organizar reclamaciones de seguros. Los agentes pueden incluso ayudar al personal corporativo con tareas como consultar la política de la empresa sobre PTO o programar activamente ese tiempo libre, con un estilo ahora comúnmente conocido de mensaje de IA, como, "Cy presentas el PTO por mí?”
Agents captura particularmente cómo los modelos fundamentales permiten a los usuarios centrarse en los aspectos de la IA que son más importantes para ellos. Sin tener que pasar meses desarrollando y entrenando un modelo de lenguaje a la vez, las empresas pueden dedicar más tiempo ajustando la información que es importante para sus organizaciones en Agentes, asegurando que esté a la altura fecha.
“Puedes ajustar un modelo con tus datos patentados. A medida que se realiza la solicitud, desea lo último y lo mejor”, dijo Deo.
A medida que muchas empresas en general continúan cambiando hacia una estrategia de IA más centrada en el negocio, el objetivo de AWS es simplemente parece estar ayudando a las marcas y organizaciones a poner en funcionamiento antes sus aplicaciones y servicios integrados en IA. Reducir el tiempo de desarrollo de aplicaciones podría provocar una aparición de nuevas aplicaciones de IA en el mercado, pero también podría hacer que muchas herramientas de uso común obtengan actualizaciones muy necesarias.
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