AWS пропонує компаніям легку розробку додатків зі штучним інтелектом

Майбутнє штучного інтелекту швидко перетворюється на готовий досвід, який компанії можуть налаштовувати відповідно до своїх конкретних потреб. Оптимізовано Досвід чату, який функціональний далеко за рамки запитань і відповідей, і інструменти для створення програм штучного інтелекту без місяців розробки коду можуть стати наступним кроком поза впровадженням нових плагіни і розширення.

Більш звичні інструменти, як-от ChatGPT для інформації та Середня дорога для зображень покладається на загальнодоступні дані та послідовне кодування розробників для створення кінцевого продукту. Тим часом Amazon Web Services (AWS) прагне створити генеративний ШІ, який не тільки продуктивний і простий у навігації, але також дані унікальні та безпечні для компаній, які їх розгортають інструменти.

Бренд використовує такі платформи, як Amazon Bedrock, щоб створити для себе унікальний простір на новому ринку ШІ. Його флагманський центр доступний з квітня і містить кілька так званих моделей Foundation (FM). AWS спочатку навчив ці API базового рівня та пропонує організаціям стандартні функції штучного інтелекту, які вони бажають. Організації можуть змішувати та поєднувати свої бажані FM, а потім продовжувати розробляти програми, додаючи власні власні дані для своїх унікальних потреб.

«Як постачальник, ми в основному навчаємо ці моделі на великому масиві даних. Коли модель навчена, настає точка відсічення. Наприклад, січень 2023 року, тоді модель не має жодної інформації після цього моменту, крім компаній потрібні дані, які є конфіденційними», — сказав Атул Део, генеральний директор з продуктів і інженерії Amazon Bedrock Тенденції.

Кожна компанія та основні моделі, які вона використовує, відрізнятимуться, тому кожна кінцева програма буде унікальною на основі інформації, яку організації надсилають моделі. FM вже є базовими шаблонами. Потім використання інформації з відкритим кодом для заповнення моделей може призвести до того, що додатки будуть повторюватися в компаніях. Стратегія AWS дає компаніям можливість зробити свої програми унікальними, вводячи власні дані.

«Ви також хочете мати можливість поставити моделі кілька запитань і отримати відповіді, але якщо вона може відповідати лише на запитання щодо деяких застарілих публічних даних, це не дуже допоможе. Ви хочете мати можливість передавати відповідну інформацію моделі та отримувати відповідні відповіді в режимі реального часу. Це одна з основних проблем, які він вирішує», – додав Део.

Моделі фундаменту

Кілька базових моделей, які підтримуються Amazon Bedrock, включають Amazon Titan, а також моделі від постачальників Anthropic, AI21Labs і Стабільність ШІ, кожна з яких виконує важливі функції в просторі штучного інтелекту, серед іншого, від аналізу тексту, створення зображень і багатомовного створення завдання. Bedrock є продовженням попередньо навчених моделей, які AWS вже розробила на платформі Amazon SageMaker JumpStart, яка була на першому поверсі багатьох публічних FM, у тому числі Мета ШІ, Hugging Face, LightOn, Databricks та Алекса.

AWS також нещодавно анонсувала нові моделі Bedrock від бренду Cohere на своєму саміті AWS наприкінці липня в Нью-Йорку. Ці моделі включають Command, який може виконувати підсумовування, копірайтинг, діалог, вилучення тексту та відповіді на питання для бізнес-додатків і Embed, який може виконувати пошук у кластері та класифікувати завдання в понад 100 мови.

Віце-президент AWS з машинного навчання Свамі Сівасубраманян сказав під час основної доповіді саміту, що FM є низькою ціною, затримка, призначена для приватного налаштування, дані зашифровані та не використовуються для навчання оригінальної базової моделі, розробленої від AWS.

Бренд співпрацює з багатьма компаніями, які використовують Amazon Bedrock, зокрема Chegg, Lonely Planet, Cimpress, Philips, IBM, Nexxiot, Neiman Marcus, Ryanair, Hellmann, WPS Office, Twilio, Bridgewater & Associates, Showpad, Coda та Booking.com.

Агенти Amazon Bedrock

На своєму саміті AWS також представила допоміжний інструмент Agents for Amazon Bedrock, який розширює функціональність базових моделей. Агенти, націлені на компанії для багатьох варіантів використання, — це розширений досвід чату, який допомагає користувачам не тільки встановлювати стандартні питання та відповіді чат-бота. Він здатний проактивно виконувати завдання на основі інформації, на основі якої він точно налаштований.

AWS навів приклад того, як це добре працює в комерційному просторі. Скажімо, роздрібний клієнт хотів обміняти пару взуття. Взаємодіючи з Агентом, користувач може деталізувати, що він хоче здійснити обмін взуття з розміру 8 на розмір 9. Агенти запитуватимуть ідентифікатор замовлення. Після введення агенти зможуть отримати доступ до роздрібного асортименту за лаштунками, повідомити клієнту, що запитуваний розмір є в наявності, і запитати, чи хочуть вони продовжити обмін. Коли користувач відповість «так», агенти підтвердять, що замовлення оновлено.

«Традиційно зробити це було б дуже важко. Старі чат-боти були дуже жорсткими. Якщо ви сказали щось тут і там, і це не спрацювало — ви б сказали, дозвольте мені просто поговорити з агентом-людиною», — сказав Део. «Тепер, оскільки великі мовні моделі мають набагато більше розуміння того, як люди розмовляють, вони можуть діяти та використовувати власні дані компанії».

Бренд також навів приклади того, як страхова компанія може використовувати агентів для подання та організації страхових претензій. Агенти можуть навіть допомагати корпоративному персоналу в таких завданнях, як пошук політики компанії щодо PTO або активне планування відпустки за допомогою загальновідомого стилю підказок штучного інтелекту, як-от «C».ви подаєте PTO для мене?”

Агенти особливо показують, як базові моделі дозволяють користувачам зосередитися на найважливіших для них аспектах ШІ. Без необхідності витрачати місяці на розробку та навчання однієї мовної моделі за раз, компанії можуть витратити більше часу на коригування інформації, яка є важливою для їхніх організацій в Агентах, гарантуючи, що вона до дата.

«Ви можете точно налаштувати модель за допомогою ваших власних даних. Коли надходить запит, ви хочете найновіші та найкращі», – сказав Део.

Оскільки багато компаній загалом продовжують переходити до більш орієнтованої на бізнес стратегії штучного інтелекту, мета AWS просто схоже, допомагає брендам і організаціям швидше запустити свої додатки та служби, інтегровані зі штучним інтелектом. Скорочення часу на розробку додатків може призвести до появи на ринку нових додатків зі штучним інтелектом, але також може призвести до того, що багато часто використовуваних інструментів отримають такі необхідні оновлення.

Рекомендації редакції

• Amazon розширює використання генеративного штучного інтелекту для підсумовування оглядів продуктів
• Нова програма зі штучним інтелектом від Meta призначена як для пацієнтів із пошкодженням голосових зв’язок, так і для ігрових NPC
• Цей новий інструмент Photoshop може привнести магію ШІ у ваші зображення
• Експерти в галузі охорони здоров’я останнім часом б’ють тривогу щодо розвитку ШІ
• Adobe Firefly надає штучний інтелект для перетворення тексту в зображення, пам’ятаючи про етику художника