AWS facilite le développement d'applications d'IA pour les entreprises

L’avenir de l’intelligence artificielle se transforme rapidement en une expérience prête à l’emploi que les entreprises peuvent personnaliser en fonction de leurs besoins spécifiques. Optimisé des expériences de chat fonctionnelles bien au-delà des questions et réponses et des outils permettant de créer des applications d'IA sans mois de développement de codage pourraient être la prochaine étape en dehors de l'introduction de nouveaux plugins et extensions.

Des outils plus courants, tels que ChatGPT pour information et À mi-parcours Les images reposent sur des données publiques et un codage cohérent du développeur pour créer un produit final. Pendant ce temps, Amazon Web Services (AWS) s'engage à créer une IA générative qui soit non seulement plus productif et plus facile à naviguer mais aussi des données uniques et sécurisées pour les entreprises qui déploient son outils.

La marque utilise des plateformes telles qu’Amazon Bedrock pour se tailler une place unique sur le nouveau marché de l’IA. Son hub phare est disponible depuis avril et héberge plusieurs de ce qu'il appelle Foundation Models (FM). AWS a initialement formé ces API de base et offre aux organisations les fonctionnalités d'IA standard qu'elles souhaitent. Les organisations peuvent mélanger et assortir leurs FM préférés, puis continuer à développer des applications, en ajoutant leurs propres données propriétaires pour répondre à leurs besoins uniques.

« En tant que fournisseur, nous formons essentiellement ces modèles sur un vaste corpus de données. Une fois le modèle formé, il existe un point limite. Par exemple, janvier 2023, le modèle ne contient aucune information après ce point, mais les entreprises Je veux des données, qui sont privées », a déclaré Atul Deo, directeur général des produits et de l'ingénierie d'Amazon Bedrock. Les tendances.

Chaque entreprise et les modèles de base qu'elle utilise varient, de sorte que chaque application résultante sera unique en fonction des informations que les organisations fournissent à un modèle. Les FM sont déjà des modèles de base. Utiliser ensuite des informations open source pour alimenter les modèles peut rendre les applications répétitives dans les entreprises. La stratégie d'AWS donne aux entreprises la possibilité de rendre leurs applications uniques en introduisant leurs propres données.

« Vous voulez également pouvoir poser quelques questions au modèle et obtenir des réponses, mais s'il ne peut répondre qu'à des questions sur certaines données publiques obsolètes, cela n'est pas très utile. Vous souhaitez pouvoir transmettre les informations pertinentes au modèle et obtenir les réponses pertinentes en temps réel. C’est l’un des principaux problèmes qu’il résout », a ajouté Deo.

Modèles de fondation

Les différents modèles de base pris en charge sur Amazon Bedrock incluent Amazon Titan, ainsi que les modèles des fournisseurs Anthropic, AI21Labs et StabilityAI, chacune abordant des fonctions importantes dans l'espace de l'IA, de l'analyse de texte à la génération d'images et à la génération multilingue, entre autres Tâches. Bedrock s'inscrit dans la continuité des modèles pré-entraînés qu'AWS a déjà développés sur la plateforme Amazon SageMaker JumpStart, qui est à la base de nombreux FM publics, notamment Méta-IA, Visage câlin, LightOn, Databricks et Alexa.

AWS a également récemment annoncé de nouveaux modèles Bedrock de la marque Cohere lors de son AWS Summit fin juillet à New York. Ces modèles incluent Command, qui est capable d'exécuter des résumés, des rédactions, des dialogues, des extractions de texte et des questions-réponses pour les applications métiers et Embed, qui peuvent effectuer des recherches de cluster et classer les tâches dans plus de 100 langues.

Swami Sivasubramanian, vice-président de l'apprentissage automatique d'AWS, a déclaré lors du discours du sommet que les FM sont peu coûteux, peu coûteux. latence, destinés à être personnalisés en privé, les données sont cryptées et ne sont pas utilisées pour entraîner le modèle de base original développé par AWS.

La marque collabore avec de nombreuses entreprises utilisant Amazon Bedrock, notamment Chegg, Lonely Planet, Cimpress, Philips, IBM, Nexxiot, Neiman Marcus, Ryanair, Hellmann, WPS Office, Twilio, Bridgewater & Associates, Showpad, Coda et Réservation.com.

Agents pour le substrat rocheux d’Amazonie

AWS a également présenté l'outil auxiliaire Agents for Amazon Bedrock lors de son sommet, qui étend les fonctionnalités des modèles fondamentaux. Destiné aux entreprises pour une multitude de cas d'utilisation, Agents est une expérience de chat augmentée qui aide les utilisateurs au-delà des questions et réponses standard des chatbots. Il est capable d’exécuter des tâches de manière proactive en fonction des informations sur lesquelles il est affiné.

AWS a donné un exemple de la façon dont cela fonctionne bien dans un espace commercial. Supposons qu'un client au détail veuille échanger une paire de chaussures. En interagissant avec l'agent, l'utilisateur peut préciser qu'il souhaite effectuer un échange de chaussures d'une taille 8 à une taille 9. Les agents demanderont leur numéro de commande. Une fois entrés, les agents pourront accéder à l'inventaire de vente au détail en coulisses, indiquer au client que la taille demandée est en stock et lui demander s'il souhaite procéder à l'échange. Une fois que l'utilisateur aura répondu oui, les agents confirmeront que la commande a été mise à jour.

« Traditionnellement, cela demanderait beaucoup de travail. Les anciens chatbots étaient très rigides. Si vous dites quelque chose ici et là et que cela ne fonctionne pas, vous diriez laissez-moi simplement parler à l'agent humain », a déclaré Deo. "Maintenant, parce que les grands modèles de langage ont une compréhension beaucoup plus riche de la façon dont les humains parlent, ils peuvent agir et utiliser les données propriétaires d'une entreprise."

La marque a également donné des exemples de la manière dont une compagnie d'assurance peut utiliser des agents pour déposer et organiser des réclamations d'assurance. Les agents peuvent même aider le personnel de l'entreprise dans des tâches telles que rechercher la politique de l'entreprise en matière de prise de force ou planifier activement ce congé, avec un style d'invite d'IA désormais communément connu, tel que « C ».et tu déposes une prise de force pour moi?”

Les agents illustrent particulièrement comment les modèles fondamentaux permettent aux utilisateurs de se concentrer sur les aspects de l’IA qui sont les plus importants pour eux. Sans avoir à passer des mois à développer et à former un modèle de langage à la fois, les entreprises peuvent consacrer plus de temps pour peaufiner les informations importantes pour leur organisation dans Agents, en s'assurant qu'elles sont à la hauteur date.

« Vous pouvez affiner un modèle avec vos données propriétaires. Au fur et à mesure que la demande est faite, vous voulez le dernier et le meilleur », a déclaré Deo.

Alors que de nombreuses entreprises continuent de s’orienter vers une stratégie d’IA plus centrée sur l’entreprise, l’objectif d’AWS est simplement semble aider les marques et les organisations à rendre opérationnels plus rapidement leurs applications et services intégrés à l’IA. Réduire le temps de développement des applications pourrait entraîner l’apparition de nouvelles applications d’IA sur le marché, mais pourrait également permettre à de nombreux outils couramment utilisés de bénéficier de mises à jour indispensables.

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