AWS מביאה פיתוח אפליקציות AI קל לחברות

העתיד של בינה מלאכותית הופך במהירות לחוויה מחוץ לקופסה שחברות יכולות להתאים אישית על סמך הצרכים הספציפיים שלהן. אופטימיזציה חוויות צ'אט שפונקציונליות הרבה מעבר לשאלות ותשובות וכלים ליצירת יישומי בינה מלאכותית ללא חודשים של פיתוח קידוד עשויות להיות השלב הבא מחוץ להצגת חדשות תוספים ו הרחבות.

כלים שכיחים יותר, כגון ChatGPT למידע ו אמצע מסע עבור תמונות הסתמכו על נתונים ציבוריים וקידוד מפתח עקבי כדי ליצור מוצר סופי. בינתיים, שירותי האינטרנט של אמזון (AWS) מחויבת ליצור בינה מלאכותית יצירתית שהיא לא רק יותר פרודוקטיבי וקל יותר לניווט, אך גם נתונים ייחודיים ונתונים מאובטחים לחברות שפורסות אותם כלים.

המותג משתמש בפלטפורמות כמו Amazon Bedrock כדי ליצור לעצמו מקום ייחודי בשוק הבינה המלאכותית החדש. מרכז הדגל שלה זמין מאז אפריל ומכיל כמה ממה שהיא מכנה מודלים יסוד (FMs). AWS הכשירה בתחילה את ממשקי ה-API ברמת הבסיס ומציעה לארגונים את תכונות הבינה המלאכותית הסטנדרטיות שהם רוצים. ארגונים יכולים לערבב ולהתאים את ה-FM המועדפים עליהם ואז להמשיך לפתח אפליקציות, ולהוסיף נתונים קנייניים משלהם לצרכים הייחודיים שלהם.

"כספק, אנחנו בעצם מאמנים את המודלים האלה על קורפוס גדול של נתונים. ברגע שהמודל מאומן, יש נקודת חיתוך. לדוגמה, ינואר 2023, אז למודל אין מידע לאחר נקודה זו, אלא לחברות רוצים נתונים, שהם פרטיים", אמר לדיגיטל, מנכ"ל אמזון Bedrock Product and Engineering, Atul Deo טרנדים.

כל חברה והמודלים הבסיסיים שבהם היא משתמשת ישתנו, כך שכל אפליקציה שתתקבל תהיה ייחודית בהתבסס על המידע שארגונים מזינים למודל. FMs הם כבר תבניות בסיס. לאחר מכן להשתמש במידע בקוד פתוח כדי לאכלס את המודלים יכול להפוך יישומים לחזרתיים בחברות. האסטרטגיה של AWS מעניקה לחברות את ההזדמנות להפוך את האפליקציות שלהן לייחודיות על ידי הצגת הנתונים שלהן.

"אתה גם רוצה להיות מסוגל לשאול את המודל כמה שאלות ולקבל תשובות, אבל אם הוא יכול לענות על שאלות רק על כמה נתונים ציבוריים מיושנים, זה לא מאוד מועיל. אתה רוצה להיות מסוגל להעביר את המידע הרלוונטי למודל ולקבל את התשובות הרלוונטיות בזמן אמת. זו אחת מבעיות הליבה שהיא פותרת", הוסיף דיאו.

דגמי יסוד

מספר דגמי היסוד הנתמכים על Amazon Bedrock כוללים את Amazon Titan, כמו גם דגמים מהספקים Anthropic, AI21Labs ו- StabilityAI, שכל אחת מהן מתמודדת עם פונקציות חשובות במרחב הבינה המלאכותית, מניתוח טקסט, יצירת תמונות ויצירת רב לשונית, בין היתר. משימות. Bedrock הוא המשך לדגמים שהוכשרו מראש ש-AWS כבר פיתחה בפלטפורמת Amazon SageMaker JumpStart, שהייתה בקומת הקרקע של חברות FM ציבוריות רבות, כולל מטא AI, Hugging Face, LightOn, Databricks, ו אלכסה.

AWS גם הכריזה לאחרונה על דגמי Bedrock חדשים של המותג Cohere בפסגת ה-AWS שלה בסוף יולי בניו יורק. מודלים אלה כוללים Command, המסוגל לבצע סיכום, קופירייטינג, דיאלוג, חילוץ טקסט ו מענה על שאלות עבור יישומים עסקיים, ו- Embed, שיכול להשלים חיפושי אשכולות ולסווג משימות בלמעלה מ-100 שפות.

סגן נשיא למידת מכונה של AWS, Swami Sivasubramanian, אמר במהלך ההרצאה המרכזית של הפסגה ש-FMs בעלות נמוכה, נמוכה חביון, שנועד להיות מותאם אישית באופן פרטי, נתונים מוצפנים, ואינם משמשים לאימון מודל הבסיס המקורי שפותח על ידי AWS.

המותג משתף פעולה עם שורה של חברות המשתמשות באמזון Bedrock, כולל Chegg, Lonely Planet, Cimpress, Philips, IBM, Nexxiot, Neiman Marcus, Ryanair, Hellmann, WPS Office, Twilio, Bridgewater & Associates, Showpad, Coda, ו Booking.com.

סוכנים עבור Amazon Bedrock

AWS הציגה בפסגה גם את הכלי העזר, Agents for Amazon Bedrock, שמרחיב את הפונקציונליות של מודלים יסודיים. ממוקד לחברות עבור מקרי שימוש רבים, Agents היא חוויית צ'אט מוגברת המסייעת למשתמשים מעבר לשאלת הצ'אטבוט הסטנדרטית והתשובה. הוא מסוגל לבצע משימות באופן יזום על סמך המידע שעליו הוא מכוון עדין.

AWS נתנה דוגמה לאופן שבו זה עובד היטב בחלל מסחרי. נניח שלקוח קמעונאי רצה להחליף זוג נעליים. באינטראקציה עם הסוכן, המשתמש יכול לפרט שהוא רוצה לבצע החלפת נעליים ממידה 8 עד מידה 9. הסוכנים יבקשו את מזהה ההזמנה שלהם. לאחר הכניסה, הסוכנים יוכלו לגשת למלאי הקמעונאי מאחורי הקלעים, לומר ללקוח שהגודל המבוקש שלו קיים במלאי, ולשאול אם הם רוצים להמשיך בהחלפה. ברגע שהמשתמש יגיד כן, סוכנים יאשרו שההזמנה עודכנה.

"באופן מסורתי לעשות את זה יהיה הרבה עבודה. הצ'אטבוטים הישנים היו נוקשים מאוד. אם אמרת משהו פה ושם וזה לא עובד - היית אומר תן לי פשוט לדבר עם הסוכן האנושי", אמר דיאו. "עכשיו, מכיוון שלמודלים של שפות גדולות יש הבנה עשירה הרבה יותר של איך בני אדם מדברים, הם יכולים לנקוט בפעולות ולעשות שימוש בנתונים הקנייניים בחברה."

המותג גם נתן דוגמאות לאופן שבו חברת ביטוח יכולה להשתמש בסוכנים כדי להגיש ולארגן תביעות ביטוח. סוכנים יכולים אפילו לסייע לצוות הארגוני במשימות כגון חיפוש מדיניות החברה לגבי PTO או תזמון פעיל של חופשה זו, עם סגנון נפוץ כיום של הנחיה בינה מלאכותית, כגון, "Cאתה מגיש עבורי PTO?”

סוכנים לוכדים במיוחד כיצד מודלים בסיסיים מאפשרים למשתמשים להתמקד בהיבטים של AI החשובים להם ביותר. בלי צורך להשקיע חודשים בפיתוח והכשרת מודל שפה אחד בכל פעם, חברות יכולות להוציא יותר זמן לצבוט מידע שחשוב לארגונים שלהם ב-Agents, להבטיח שזה תלוי ב תַאֲרִיך.

"אתה יכול לכוונן מודל עם הנתונים הקנייניים שלך. בזמן שהבקשה מתקבלת, אתה רוצה את העדכניים והטובים ביותר", אמר דיאו.

ככל שחברות רבות ממשיכות לעבור לעבר אסטרטגיה ממוקדת יותר לעסק עבור AI, המטרה של AWS היא פשוט נראה שהם עוזרים למותגים וארגונים להפעיל את האפליקציות והשירותים המשולבים ב-AI שלהם מוקדם יותר. קיצוץ בזמן הפיתוח של אפליקציות עשוי להביא לאביב של אפליקציות בינה מלאכותית חדשות בשוק, אבל יכול גם לראות כלים נפוצים רבים מקבלים עדכונים נחוצים.

המלצות עורכים

• אמזון מרחיבה את השימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי לסכם ביקורות על מוצרים
• אפליקציית הבינה המלאכותית החדשה של Meta מיועדת גם למטופלים עם נזק למיתרי הקול וגם ל-NPCs במשחק
• כלי פוטושופ חדש זה יכול להביא קסם בינה מלאכותית לתמונות שלך
• מומחי בריאות רפואיים העדכניים ביותר להשמיע אזעקה על פיתוח בינה מלאכותית
• Adobe Firefly מביאה AI טקסט לתמונה להמונים, תוך מחשבה על אתיקה של אמן