AWS traz desenvolvimento fácil de aplicativos de IA para empresas

O futuro da inteligência artificial está rapidamente se transformando em uma experiência pronta para uso que as empresas podem personalizar com base em suas necessidades específicas. Otimizado experiências de bate-papo que são funcionais muito além de perguntas e respostas e ferramentas para criar aplicativos de IA sem meses de desenvolvimento de codificação podem ser o próximo passo além da introdução de novos plug-ins e extensões.

Ferramentas mais comuns, como Bate-papoGPT para informações e Meio da jornada para imagens dependem de dados públicos e codificação consistente do desenvolvedor para criar um produto final. Enquanto isso, a Amazon Web Services (AWS) está comprometida em tornar a IA generativa que não seja apenas mais produtivo e mais fácil de navegar, mas também dados exclusivos e seguros para as empresas que implantam seus ferramentas.

A marca está usando plataformas como Amazon Bedrock para conquistar um espaço único no novo mercado de IA. Seu principal hub está disponível desde abril e abriga vários dos chamados Modelos Fundamentais (FMs). A AWS treinou inicialmente essas APIs de nível básico e oferece às organizações os recursos de IA padrão que elas desejam. As organizações podem misturar e combinar seus FMs preferidos e depois continuar a desenvolver aplicativos, adicionando seus próprios dados proprietários para atender às suas necessidades exclusivas.

“Como fornecedores, basicamente treinamos esses modelos em um grande corpus de dados. Depois que o modelo é treinado, há um ponto de corte. Por exemplo, janeiro de 2023, então o modelo não tem nenhuma informação a partir desse ponto, mas as empresas queremos dados, que são privados”, disse o gerente geral de produto e engenharia da Amazon Bedrock, Atul Deo, à Digital Tendências.

Cada empresa e os modelos básicos que ela usa variam, portanto cada aplicação resultante será única com base nas informações que as organizações alimentam para um modelo. FMs já são modelos básicos. Usar informações de código aberto para preencher os modelos pode tornar os aplicativos repetitivos em todas as empresas. A estratégia da AWS dá às empresas a oportunidade de tornar seus aplicativos únicos, introduzindo seus próprios dados.

“Você também quer poder fazer algumas perguntas ao modelo e obter respostas, mas se ele só puder responder a perguntas sobre alguns dados públicos obsoletos, isso não será muito útil. Você deseja passar as informações relevantes para o modelo e obter as respostas relevantes em tempo real. Esse é um dos principais problemas que resolve”, acrescentou Deo.

Modelos de fundação

Os vários modelos básicos suportados no Amazon Bedrock incluem Amazon Titan, bem como modelos dos fornecedores Anthropic, AI21Labs e StabilityAI, cada um abordando funções importantes dentro do espaço de IA, desde análise de texto, geração de imagens e geração multilíngue, entre outras tarefas. Bedrock é uma continuação dos modelos pré-treinados que a AWS já desenvolveu na plataforma Amazon SageMaker JumpStart, que está na base de muitos FMs públicos, incluindo Meta IA, Abraçando Rosto, LightOn, Databricks e Alexa.

A AWS também anunciou recentemente novos modelos Bedrock da marca Cohere em seu AWS Summit no final de julho na cidade de Nova York. Esses modelos incluem Command, que é capaz de executar resumo, redação, diálogo, extração de texto e resposta a perguntas para aplicativos de negócios e Embed, que pode concluir pesquisas de cluster e classificar tarefas em mais de 100 línguas.

O vice-presidente de aprendizado de máquina da AWS, Swami Sivasubramanian, disse durante a palestra que os FMs são de baixo custo, baixos latência, destinados a serem personalizados de forma privada, dados criptografados e não são usados ​​para treinar o modelo base original desenvolvido pela AWS.

A marca colabora com uma série de empresas que usam Amazon Bedrock incluindo Chegg Lonely Planet Cimpress Philips IBM, Nexxiot, Neiman Marcus, Ryanair, Hellmann, WPS Office, Twilio, Bridgewater & Associates, Showpad, Coda e Booking. com.

Agentes da Amazon Bedrock

A AWS também apresentou a ferramenta auxiliar Agents for Amazon Bedrock em seu encontro, que expande a funcionalidade dos modelos básicos. Voltado para empresas para uma infinidade de casos de uso, Agents é uma experiência de chat ampliada que auxilia os usuários além das perguntas e respostas padrão do chatbot. Ele é capaz de executar tarefas de forma proativa com base nas informações nas quais foi ajustado.

A AWS deu um exemplo de como funciona bem em um espaço comercial. Digamos que um cliente de varejo queira trocar um par de sapatos. Interagindo com o Agente, o usuário pode detalhar que deseja fazer uma troca de calçado do tamanho 8 para o tamanho 9. Os agentes solicitarão o ID do pedido. Depois de inseridos, os Agentes poderão acessar o estoque de varejo nos bastidores, informar ao cliente que o tamanho solicitado está em estoque e perguntar se desejam prosseguir com a troca. Assim que o usuário disser sim, os Agentes confirmarão que o pedido foi atualizado.

“Tradicionalmente, fazer isso daria muito trabalho. Os antigos chatbots eram muito rígidos. Se você dissesse algo aqui e ali e não funcionasse, você diria, deixe-me falar com o agente humano”, disse Deo. “Agora, como os grandes modelos de linguagem têm uma compreensão muito mais rica de como os humanos falam, eles podem tomar medidas e fazer uso dos dados proprietários de uma empresa.”

A marca também deu exemplos de como uma seguradora pode utilizar Agentes para registrar e organizar sinistros de seguros. Os agentes podem até ajudar a equipe corporativa em tarefas como consultar a política da empresa no PTO ou agendar ativamente esse tempo de folga, com um estilo de prompt de IA agora comumente conhecido, como “Cvocê arquiva o PTO para mim?”

Os agentes capturam particularmente como os modelos fundamentais permitem que os usuários se concentrem nos aspectos da IA ​​que são mais importantes para eles. Sem ter que passar meses desenvolvendo e treinando um modelo de linguagem por vez, as empresas podem gastar mais tempo ajustando informações que são importantes para suas organizações em Agentes, garantindo que estejam à altura data.

“Você pode ajustar um modelo com seus dados proprietários. À medida que o pedido é feito, você quer o que há de melhor e mais recente”, disse Deo.

À medida que muitas empresas em geral continuam a mudar em direção a uma estratégia de IA mais centrada nos negócios, o objetivo da AWS simplesmente parece estar ajudando marcas e organizações a colocar seus aplicativos e serviços integrados em IA em funcionamento mais rapidamente. A redução do tempo de desenvolvimento de aplicativos pode gerar um surgimento de novos aplicativos de IA no mercado, mas também pode ver muitas ferramentas comumente usadas recebendo atualizações muito necessárias.

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