AWS podjetjem prinaša enostaven razvoj aplikacij z umetno inteligenco

Prihodnost umetne inteligence se hitro spreminja v že pripravljeno izkušnjo, ki jo lahko podjetja prilagodijo svojim posebnim potrebam. Optimizirano izkušnje klepeta, ki so funkcionalne daleč od vprašanj in odgovorov, in orodja za ustvarjanje aplikacij z umetno inteligenco brez mesecev razvoja kodiranja bi lahko bili naslednji korak zunaj uvajanja novih vtičniki in razširitve.

Bolj običajna orodja, kot je npr ChatGPT za informacije in Midjourney za slike se pri ustvarjanju končnega izdelka zanašajo na javne podatke in dosledno kodiranje razvijalcev. Medtem se Amazon Web Services (AWS) zavzema za ustvarjanje generativne umetne inteligence, ki ni samo bolj produktivni in lažji za krmarjenje, hkrati pa so podatki edinstveni in varni za podjetja, ki jih uporabljajo orodja.

Blagovna znamka uporablja platforme, kot je Amazon Bedrock, da si ustvari edinstven prostor na novem trgu umetne inteligence. Njegovo vodilno središče je na voljo od aprila in hrani več tako imenovanih modelov Foundation (FM). AWS je sprva usposobil te API-je osnovne ravni in organizacijam ponudil standardne funkcije umetne inteligence, ki si jih želijo. Organizacije lahko kombinirajo svoje priljubljene FM-je in nato nadaljujejo z razvojem aplikacij ter dodajajo svoje lastniške podatke za svoje edinstvene potrebe.

»Kot ponudnik te modele v bistvu urimo na velikem korpusu podatkov. Ko je model usposobljen, je mejna točka. Na primer, januar 2023, potem model po tej točki nima nobenih informacij, ampak podjetja želijo podatke, ki so zasebni,« je za Digital povedal generalni direktor izdelkov in inženiringa Amazon Bedrock Atul Deo Trendi.

Vsako podjetje in temeljni modeli, ki jih uporablja, se razlikujejo, zato bo vsaka končna aplikacija edinstvena glede na informacije, ki jih organizacije posredujejo modelu. FM so že osnovne predloge. Uporaba odprtokodnih informacij za zapolnitev modelov lahko povzroči ponavljanje aplikacij v podjetjih. Strategija AWS daje podjetjem priložnost, da naredijo svoje aplikacije edinstvene z uvedbo lastnih podatkov.

»Prav tako želite imeti možnost, da modelu postavite nekaj vprašanj in dobite odgovore, a če lahko odgovori le na vprašanja o nekaterih zastarelih javnih podatkih, to ni v veliko pomoč. Želite imeti možnost posredovanja ustreznih informacij modelu in prejemanja ustreznih odgovorov v realnem času. To je eden od temeljnih problemov, ki jih rešuje,« je dodal Deo.

Modeli temeljev

Več temeljnih modelov, ki jih podpira Amazon Bedrock, vključuje Amazon Titan, pa tudi modele ponudnikov Anthropic, AI21Labs in StabilityAI, od katerih se vsaka ukvarja s pomembnimi funkcijami v prostoru umetne inteligence, med drugim od analize besedila, ustvarjanja slik in večjezičnega ustvarjanja naloge. Bedrock je nadaljevanje vnaprej pripravljenih modelov, ki jih je AWS že razvil na platformi Amazon SageMaker JumpStart, ki je bila v pritličju številnih javnih FM-jev, vključno z Meta AI, Hugging Face, LightOn, Databricks in Alexa.

AWS je prav tako nedavno napovedal nove modele Bedrock znamke Cohere na svojem vrhu AWS konec julija v New Yorku. Ti modeli vključujejo Command, ki lahko izvede povzemanje, pisanje besedil, dialog, ekstrakcijo besedila in odgovarjanje na vprašanja za poslovne aplikacije in Embed, ki lahko dokonča iskanje v gručah in razvrsti naloge v več kot 100 jezikov.

Podpredsednik strojnega učenja AWS Swami Sivasubramanian je med osrednjim govorom na vrhu dejal, da so FM-ji poceni, zakasnitev, namenjena zasebnim prilagoditvam, podatki šifrirani in se ne uporabljajo za usposabljanje razvitega prvotnega osnovnega modela avtor AWS.

Blagovna znamka sodeluje z množico podjetij, ki uporabljajo Amazon Bedrock, vključno s Chegg, Lonely Planet, Cimpress, Philips, IBM, Nexxiot, Neiman Marcus, Ryanair, Hellmann, WPS Office, Twilio, Bridgewater & Associates, Showpad, Coda in Booking.com.

Zastopniki za Amazon Bedrock

AWS je na svojem vrhu predstavil tudi pomožno orodje Agents for Amazon Bedrock, ki razširja funkcionalnost temeljnih modelov. Agenti, ki so namenjeni podjetjem za številne primere uporabe, so razširjena izkušnja klepeta, ki uporabnikom pomaga poleg standardnega vprašanja in odgovora klepetalnega robota. Sposoben je proaktivno izvajati naloge na podlagi informacij, na podlagi katerih je natančno nastavljen.

AWS je dal primer, kako dobro deluje v komercialnem prostoru. Recimo, da je maloprodajna stranka želela zamenjati par čevljev. V interakciji z agentom lahko uporabnik podrobno navede, da želi opraviti zamenjavo čevljev iz velikosti 8 v velikost 9. Agenti bodo zahtevali ID svojega naročila. Po vnosu bodo agenti lahko dostopali do maloprodajnega inventarja v zakulisju, stranki povedali, da je njihova zahtevana velikost na zalogi, in jo vprašali, ali želi nadaljevati z zamenjavo. Ko uporabnik reče pritrdilno, bodo agenti potrdili, da je bilo naročilo posodobljeno.

»Tradicionalno bi bilo to narediti veliko dela. Stari chatboti so bili zelo togi. Če bi tu in tam kaj rekel in ne bi delovalo, bi rekel, naj se pogovorim s človeškim agentom,« je dejal Deo. "Zdaj, ker veliki jezikovni modeli veliko bolje razumejo, kako se ljudje pogovarjajo, lahko ukrepajo in uporabijo lastniške podatke v podjetju."

Blagovna znamka je navedla tudi primere, kako lahko zavarovalnica uporabi agente za vlaganje in organiziranje zavarovalnih zahtevkov. Agenti lahko celo pomagajo osebju podjetja pri nalogah, kot je iskanje pravilnika podjetja o PTO ali aktivno načrtovanje tega prostega časa, z zdaj splošno znanim slogom poziva AI, kot je »Cin mi vloži PTO?”

Agenti še posebej prikazujejo, kako temeljni modeli uporabnikom omogočajo, da se osredotočijo na vidike umetne inteligence, ki so zanje najpomembnejši. Podjetja lahko porabijo, ne da bi porabila mesece za razvoj in usposabljanje enega jezikovnega modela naenkrat več časa za spreminjanje informacij, ki so pomembne za njihove organizacije v agentih, in zagotavljanje, da je do datum.

»Model lahko natančno prilagodite s svojimi lastniškimi podatki. Ker je zahteva vložena, želite najnovejše in najboljše,« je dejal Deo.

Ker se mnoga podjetja na splošno še naprej usmerjajo k strategiji umetne inteligence, ki je bolj poslovno osredotočena, je cilj AWS preprosto zdi se, da pomaga blagovnim znamkam in organizacijam, da svoje aplikacije in storitve, integrirane z umetno inteligenco, začnejo delovati prej. Skrajšanje časa za razvoj aplikacij bi lahko povzročilo pomlad novih aplikacij z umetno inteligenco na trgu, lahko pa bi tudi videlo, da bodo številna pogosto uporabljena orodja dobila prepotrebne posodobitve.

Priporočila urednikov

• Amazon širi uporabo generativne umetne inteligence za povzemanje ocen izdelkov
• Metina nova aplikacija z umetno inteligenco je namenjena bolnikom s poškodbo glasilk in NPC-jem v igri
• To novo orodje Photoshop bi lahko vašim slikam prineslo čarobnost AI
• Medicinski zdravstveni strokovnjaki so zadnji alarmirali zaradi razvoja umetne inteligence
• Adobe Firefly množicam prinaša umetno inteligenco besedila v sliko z mislijo na etiko umetnika