Amazon Cloud Technology annonce de nouveaux services d'IA générative pour accélérer l'innovation-IA-php.cn

○ Amazon Bedrock, le service d'IA générative entièrement géré d'Amazon Cloud Technology, est désormais officiellement disponible. Les clients ont accès à des modèles fondamentaux hautes performances d'un certain nombre de grandes sociétés d'IA, ainsi qu'à une gamme de fonctionnalités nécessaires pour créer des applications d'IA génératives, garantissant la confidentialité et la sécurité tout en simplifiant le processus de développement

;

Amazon Bedrock a ajouté les modèles Amazon Titan Embeddings et Meta Llama 2 pour offrir aux clients des choix plus flexibles lorsqu'ils recherchent des modèles adaptés à leurs scénarios d'application
La nouvelle fonction Amazon CodeWhisperer fournira des suggestions de code personnalisées basées sur l'IA générative, exploitant pleinement la base de code interne de l'entreprise pour améliorer la productivité des développeurs ;
Des sociétés telles que Adidas, BMW Group, GoDaddy, Merck, NatWest Group, Persistent, PGA TOUR, Takenaka Corporation et Traeger Grills utilisent toutes des produits issus de l'innovation en IA générative d'Amazon Cloud Technology pour remodeler ses produits et services.

Pékin - 7 octobre 2023

Amazon Cloud Technology a annoncé le lancement de cinq innovations en matière d'IA générative, permettant aux entreprises de toutes tailles de créer de nouvelles applications d'IA générative, d'améliorer la productivité des employés et de mener à bien la transformation de leur entreprise. Ces cinq innovations comprennent : Amazon Bedrock, le service entièrement géré d'Amazon Cloud Technology, est officiellement disponible, fournissant des modèles de base (FM) des principales sociétés d'IA via une interface de programmation d'application (API) unifiée. Amazon Cloud Technology a annoncé que les modèles Amazon Titan Embeddings sont officiellement disponibles ; disponible, Offrir aux clients des choix de modèles plus basiques ; Amazon Bedrock a récemment introduit le modèle Meta Llama 2, qui est le premier service à fournir des modèles Meta Llama 2 entièrement gérés via l'API les nouvelles fonctionnalités de l'assistant de programmation IA Amazon CodeWhisperer ; sera bientôt disponible en version préliminaire et peut être basé sur la base de code interne de l'entreprise personnalise en toute sécurité les suggestions de code de CodeWhisperer pour aider les développeurs à tirer davantage parti de l'IA générative. La fonction de création BI générative d'Amazon QuickSight est désormais disponible en version préliminaire, ce qui peut améliorer l'efficacité du travail de ; analystes commerciaux. Cette fonctionnalité est un service BI unifié construit sur le cloud natif qui permet aux clients de créer du contenu visuel, de formater des graphiques, d'effectuer des calculs, etc. en décrivant simplement ce qu'ils veulent via un langage naturel. D'Amazon Bedrock et Amazon Titan Embeddings à Amazon CodeWhisperer et Amazon QuickSight, ces innovations améliorent les capacités de la technologie Amazon Cloud à tous les niveaux de la pile d'IA générative, permettant aux entreprises de toute taille d'accéder à une sécurité et une confidentialité de niveau entreprise, de sélectionner un modèle et de le personnaliser. il. Pour commencer à découvrir l'IA générative d'Amazon Cloud Technology, veuillez visiter aws.amazon.com/generative-ai/. « Au cours de l'année écoulée, l'explosion des données massives, la disponibilité d'une puissance de calcul élastique à grande échelle et les progrès rapides de la technologie d'apprentissage automatique ont suscité l'enthousiasme des gens pour l'IA générative, ont profondément changé tous les horizons et ont remodelé Swami Sivasubramanian. , vice-président mondial des données et de l'apprentissage automatique chez Amazon Cloud Technology, a déclaré : « Grâce à une sécurité et une protection de la vie privée de niveau entreprise, une sélection de modèles de base de pointe, une méthodologie axée sur les données et des performances élevées, il a Avec une infrastructure rentable, Amazon Cloud La technologie a gagné la confiance des entreprises et leur permet d'innover en utilisant des solutions d'IA générative à chaque niveau de la pile technologique. L'annonce d'aujourd'hui constitue une étape importante dans la mise en place de l'IA générative. Grâce à une innovation puissante, la technologie Amazon Cloud apporte plus de sécurité et de choix. , et des performances supérieures pour chaque employé de chaque entreprise, des startups aux grandes entreprises, des ingénieurs de développement aux analystes de données, cela les aide également à s'aligner étroitement sur la stratégie de données de leur entreprise, libérant ainsi pleinement le potentiel de l'IA générative.

Les entreprises de tous horizons, quelle que soit leur taille, sont impatientes d'utiliser l'IA générative pour transformer leurs opérations, repenser les façons de résoudre des problèmes complexes et créer de nouvelles expériences utilisateur. Bien que les progrès récents en matière d’IA générative aient attiré une large attention, de nombreuses entreprises n’ont pas été en mesure de participer à ce processus de transformation. S’ils sont impatients d’utiliser l’IA générative, ils s’inquiètent également des problèmes de sécurité et de confidentialité de ces outils. Ces entreprises espèrent tester plusieurs modèles de base pour trouver celui qui convient le mieux à leurs scénarios d'application. Ils souhaitent également tirer le meilleur parti des données dont ils disposent déjà en personnalisant les modèles pour offrir des expériences uniques aux utilisateurs finaux. Enfin, les entreprises ont besoin d’outils pour commercialiser rapidement leurs innovations et de l’infrastructure nécessaire pour déployer des applications d’IA générative à l’échelle mondiale.

De nombreuses entreprises recherchent des services d'IA générative auprès d'Amazon Cloud Technology, telles que Adidas, Alida, BMW Group, Genesys, Glide, GoDaddy, Intuit, LexisNexis Legal & Professional, Lonely Planet, Merck, NatWest Min, Perplexity AI, Persistent, Quext, RareJob Technologies, Rocket Mortgage, SnapLogic, Takenaka Works Store Co., Ltd., Traeger Grills, PGA Tour, Verint, Verisk et WPS, etc.

Amazon Bedrock a été officiellement lancé pour aider davantage de clients à créer et à faire évoluer des applications d'IA générative

Amazon Bedrock est un service entièrement géré qui fournit des modèles de base hautes performances pour les entreprises à l'étranger provenant de nombreuses grandes sociétés d'IA (notamment AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI et Amazon), ainsi que d'entreprises développant une IA générative. fonctionnalités dont les applications ont besoin pour garantir la confidentialité et la sécurité tout en simplifiant le développement. Le modèle de base a une bonne applicabilité et peut prendre en charge de nombreux domaines tels que la recherche d'informations, la création de contenu et la découverte de médicaments. Mais pour de nombreuses entreprises qui cherchent à tirer parti de l’IA générative, certains problèmes doivent encore être résolus. Premièrement, ils ont besoin d'une sélection simple et intuitive et d'un accès à des modèles de base hautes performances qui répondent aux besoins de leurs scénarios et fonctionnent bien ; deuxièmement, les clients veulent que les applications soient intégrées de manière transparente sans avoir à gérer d'énormes clusters d'infrastructures ou à dépenser beaucoup d'argent ; Les clients veulent Il est facile de créer des applications différenciées à l'aide de modèles de base et combinées avec vos propres données. Les données utilisées par ces clients pour la personnalisation sont sans aucun doute un atout très précieux et disposent de droits de propriété intellectuelle. utilisation, tout en garantissant la sécurité et la confidentialité tout en garantissant que les clients contrôlent la manière dont les données sont partagées et utilisées.

Grâce aux fonctions complètes d'Amazon Bedrock, les entreprises peuvent essayer plus facilement et plus facilement une variété de modèles de base de premier plan et personnaliser les modèles à l'aide de leurs propres données propriétaires. En outre, Amazon Bedrock offre également des fonctionnalités différenciées, telles que des agents gérés (agents IA) qui peuvent être créés sans écrire de code et peuvent effectuer des tâches complexes telles que les réservations de voyages, le traitement des réclamations d'assurance, la planification de campagnes publicitaires et la gestion des stocks. Étant donné qu'Amazon Bedrock utilise une technologie sans serveur, les clients n'ont pas à gérer d'infrastructure et peuvent utiliser les services technologiques cloud Amazon familiers pour intégrer et déployer en toute sécurité des capacités d'IA générative dans les applications.

Amazon Bedrock a été développé dans un souci de sécurité et de protection de la vie privée pour aider les clients à protéger leurs données sensibles. Les clients peuvent utiliser Amazon PrivateLink pour établir une connexion dédiée et sécurisée entre Amazon Bedrock et un réseau privé virtuel (VPC), garantissant ainsi qu'aucun transfert de données n'est exposé au réseau public. Pour les clients ayant des besoins hautement réglementaires, Amazon Bedrock est conforme à la loi HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) et peut être utilisé conformément aux normes de conformité RGPD (règlement général de l'UE sur la protection des données), permettant à davantage de clients de générer des données à partir de l'IA.

Amazon Bedrock exploite Amazon Titan Embeddings et Llama 2 pour élargir la gamme de modèles disponibles afin d'aider chaque client à trouver le modèle adapté à son scénario d'application

En fait, aucun modèle ne peut convenir à tous les scénarios d’application. Par conséquent, afin d’exploiter la valeur de l’IA générative, les entreprises doivent souvent accéder à plusieurs modèles et trouver celui qui convient le mieux à leurs besoins. À cette fin, Amazon Bedrock permet aux clients étrangers de trouver et de tester les principaux modèles de base fournis par AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI et Amazon via une seule API. En outre, Amazon Cloud Technology a récemment annoncé que tous les futurs modèles de base d'Anthropic seraient disponibles sur Amazon Bedrock et offriraient aux clients étrangers d'Amazon Cloud Technology un accès prioritaire à des fonctionnalités spéciales telles que la personnalisation et le réglage précis des modèles. Et désormais, Amazon Bedrock introduit à nouveau un nouveau modèle de base pour apporter plus de choix :

Amazon Titan Embeddings est désormais officiellement disponible : Les modèles de base Amazon Titan sont une série de modèles créés et pré-entraînés par Amazon Cloud Technology sur de grands ensembles de données, qui peuvent prendre en charge divers scénarios d'application. Premier de ces modèles à être officiellement disponible, Amazon Titan Embeddings est un modèle de langage étendu (LLM) qui convertit le texte en représentations numériques appelées intégrations pour prendre en charge les scénarios d'application de génération augmentée par récupération (RAG). Le modèle de base, bien que adapté à une variété de tâches, ne peut répondre à des questions que sur la base des informations tirées des données d'entraînement et du contexte des mots indicateurs. L’efficacité de ces réponses est limitée lorsqu’elles nécessitent l’utilisation de connaissances urgentes ou de données exclusives. Afin d'améliorer les réponses du modèle de base en étendant les données, de nombreuses entreprises se tournent vers RAG, une technologie populaire de personnalisation de modèles qui connecte le modèle de base à une base de connaissances référencée pour améliorer l'effet de réponse. Pour commencer à utiliser RAG, les clients doivent d'abord accéder à un modèle d'intégration, qui convertit les données en vecteurs d'intégration, permettant ainsi au modèle sous-jacent de comprendre plus facilement la sémantique et les relations entre les données. Cependant, la création de modèles d'intégration nécessite une grande quantité de données et de ressources, ainsi qu'une expertise approfondie en apprentissage automatique. Il est donc difficile pour de nombreux clients de les créer eux-mêmes et ne peuvent donc pas mettre en œuvre RAG. Amazon Titan Embeddings permet aux clients de permettre plus facilement à RAG d'étendre les capacités de divers modèles sous-jacents avec des données propriétaires. Amazon Titan Embeddings prend en charge plus de 25 langues et des longueurs de contexte allant jusqu'à 8 192 jetons, ce qui le rend idéal pour les scénarios d'applications d'entreprise qui traitent des mots simples, des phrases ou des documents entiers. Le modèle renvoie un vecteur de sortie de 1 536 dimensions, garantissant une grande précision tout en étant optimisé pour une latence plus faible et un meilleur rapport prix/performances.
Llama 2 arrive dans les semaines à venir : Amazon Bedrock est le premier service d'IA générative entièrement géré du secteur à offrir le grand modèle de langage de nouvelle génération de Meta, Llama 2, via une API gérée. Le modèle Llama 2 offre des améliorations significatives par rapport au modèle Llama précédent, notamment en utilisant 40 % de données d'entraînement en plus que l'original et en ayant une longueur de contexte plus longue (4 000 jetons) pour gérer des documents plus volumineux. Le modèle Llama 2 fourni par Amazon Bedrock a été optimisé pour fournir une réponse rapide sur l'infrastructure technologique cloud d'Amazon, ce qui est très adapté aux scénarios d'application conversationnelle. Les clients peuvent créer des applications d'IA génératives pilotées par 13 milliards et 70 milliards de paramètres de modèles Llama 2 sans aucune infrastructure à configurer et à gérer.

La nouvelle fonctionnalité d'Amazon CodeWhisperer permettra aux clients de personnaliser en toute sécurité les suggestions de code CodeWhisperer à l'aide de bibliothèques de codes privées, améliorant ainsi encore l'efficacité des développeurs

Amazon CodeWhisperer est un assistant de programmation basé sur l'IA qui améliore la productivité des développeurs en s'entraînant sur des milliards de lignes de code provenant d'Amazon et accessibles au public. Bien que les développeurs utilisent souvent CodeWhisperer dans leur travail quotidien, ils doivent parfois intégrer des bases de code privées internes à l'entreprise (telles que des API internes, des bibliothèques de code, des packages et des classes) dans des applications, qui ne sont pas incluses dans la formation CodeWhisperer dans les données. Travailler avec du code interne est également un défi car la documentation est limitée et il n'existe pas de ressources publiques ni de forums permettant aux développeurs de demander de l'aide

Par exemple, pour écrire une fonction qui supprime un article d'un panier, un développeur doit d'abord comprendre les API, les collections et autres codes internes qui interagissent avec l'application. Auparavant, les développeurs passaient des heures à examiner le code interne précédemment écrit pour trouver les informations dont ils avaient besoin et comprendre son fonctionnement. Même s'ils trouvent la bonne ressource, ils doivent quand même revérifier le code pour s'assurer qu'il respecte les meilleures pratiques de codage de l'entreprise et qu'il ne fait pas référence à plusieurs reprises à des défauts ou des vulnérabilités dans le code

Les nouvelles capacités de personnalisation d'Amazon CodeWhisperer libèrent tout le potentiel de la programmation d'IA générative, en fournissant des recommandations personnalisées en exploitant en toute sécurité les bases de code et les ressources internes des clients. Cela permet aux développeurs d'obtenir des suggestions de code avec plus de précision, ce qui leur permet de gagner du temps. Tout d'abord, les administrateurs doivent se connecter à leur référentiel de code privé (tel que GitLab ou Amazon S3) et planifier une tâche pour créer leur propre contenu personnalisé. Lors de la création de contenu personnalisé, CodeWhisperer exploite une variété de modèles et de techniques de personnalisation contextuelle pour apprendre des bases de code des clients et améliorer les recommandations de code en direct. De cette façon, les développeurs peuvent passer moins de temps à chercher les bonnes réponses aux questions et plus de temps à créer de nouvelles expériences différenciées. Les administrateurs peuvent gérer de manière centralisée toutes les fonctionnalités personnalisées dans la console Amazon, afficher les métriques d'évaluation, estimer les performances de chaque fonctionnalité personnalisée et les déployer de manière sélective vers des développeurs spécifiques au sein de l'entreprise pour limiter l'accès au code sensible

En sélectionnant des référentiels de haute qualité, les administrateurs peuvent garantir que les recommandations personnalisées fournies par CodeWhisperer ne contiennent pas de code obsolète afin de répondre aux normes de qualité et de sécurité de l'entreprise. En gardant à l'esprit la sécurité et la confidentialité de niveau entreprise, cette fonctionnalité garantit que le contenu personnalisé est totalement privé, tandis que le modèle de base sous-jacent prenant en charge CodeWhisperer n'utilise pas de contenu personnalisé pendant le processus de formation, protégeant ainsi la précieuse propriété intellectuelle des clients. Cette fonctionnalité de personnalisation sera bientôt disponible pour les clients en avant-première dans le cadre de CodeWhisperer Enterprise Edition. De plus, les paramètres personnalisés de CodeWhisperer garantissent la sécurité par défaut. Que les clients utilisent Amazon CodeWhisperer Professional ou Enterprise Edition, Amazon Cloud Technology ne stockera ni n'enregistrera aucun contenu client lors du traitement des demandes de l'IDE du développeur.

La fonction de création BI de nouvelle génération d'Amazon QuickSight peut aider les analystes commerciaux à créer et personnaliser facilement des visualisations de données via des commandes en langage naturel

Amazon QuickSight est un service BI unifié conçu pour le cloud, capable de créer des tableaux de bord interactifs, des rapports paginés et des analyses intégrées, ainsi que la possibilité d'utiliser QuickSight Q pour les requêtes en langage naturel, afin que chaque utilisateur de l'entreprise puisse utiliser son choix préféré. format pour obtenir les informations dont vous avez besoin.

Dans des circonstances normales, les analystes commerciaux passent des heures à utiliser les outils de BI pour explorer diverses sources de données, ajouter des calculs, créer et affiner des visualisations, puis les présenter dans des tableaux de bord aux parties prenantes de l'entreprise. Afin de créer un graphique simple, un analyste doit d'abord trouver la bonne source de données, identifier les champs de données, configurer des filtres et effectuer les réglages de personnalisation nécessaires pour une bonne visualisation

Si la visualisation des données nécessite de nouveaux calculs (comme les ventes annuelles), l'analyste doit également identifier les données de référence requises puis créer, valider et ajouter les visuels au rapport. Les entreprises bénéficieront également de la réduction du temps passé par les analystes commerciaux à créer et à peaufiner manuellement des graphiques et des calculs, ce qui leur permettra de consacrer plus de temps à des tâches à forte valeur ajoutée.

De nouvelles fonctionnalités de création BI générative étendent les capacités de requête en langage naturel de QuickSight Q. Non seulement il peut répondre à des questions clairement formulées, telles que « Quels sont les 10 produits les plus vendus en Californie ? », mais il peut également aider les analystes à créer rapidement des visuels personnalisables à partir d'extraits de questions, tels que « Quels sont les 10 produits les plus vendus en Californie ». ?" . Posez des questions de suivi pour clarifier l'intention de la requête, optimiser les visuels et effectuer des calculs complexes. Les analystes commerciaux n'ont qu'à décrire les résultats souhaités, et QuickSight peut générer des objets visuels avec une bonne apparence. Les analystes peuvent facilement l’ajouter à un tableau de bord ou un rapport, c’est simple

Par exemple, les analystes peuvent utiliser QuickSight Q pour créer un contenu visuel qui montre les tendances mensuelles des ventes de baskets jusqu'en 2022 et 2023. QuickSight Q sélectionne automatiquement les données appropriées et présente les informations requises en utilisant le format de graphique le plus approprié (tel qu'un graphique linéaire ou un graphique à barres) en fonction de la demande. En outre, QuickSight Q fournit également des questions prédéfinies pour aider les analystes à clarifier les ambiguïtés qui peuvent survenir lorsque plusieurs champs de données correspondent à la requête, par exemple si le graphique doit inclure le montant total des ventes de baskets ou le nombre d'unités vendues

Une fois que les analystes ont obtenu le contenu de visualisation initial, ils peuvent ajouter des calculs complexes, modifier le type de graphique ou optimiser l'effet de visualisation en utilisant le langage naturel. Les nouvelles fonctionnalités de création BI générative de QuickSight Q permettent aux analystes commerciaux de créer facilement et rapidement des visuels satisfaisants, et de fournir plus rapidement des informations précieuses pour des décisions basées sur des données à grande échelle

Des clients issus d'un large éventail de secteurs tirent parti des services d'IA générative d'Amazon Cloud Technology pour créer de nouvelles applications, améliorer l'efficacité des développeurs et aider les analystes à obtenir des informations plus rapidement

Adidas est l'une des plus grandes marques de sport au monde. « Nous sommes ravis de participer à l'aperçu d'Amazon Bedrock et de découvrir le service de première main. Amazon Bedrock a été grandement bénéfique pour notre création d'outils d'IA générative. Amazon Bedrock prend en charge le gros travail de gestion de l'infrastructure lié à la création d'applications d'IA génératives, ce qui fait de nous une entreprise. Nous avons pu nous concentrer sur les aspects essentiels du grand projet de modèle de langage », a déclaré Daniel Eichten, vice-président de l'architecture d'entreprise chez Adidas. Grâce à l'interface, vous pouvez trouver toutes sortes d'informations et de réponses dont vous avez besoin dans la base de connaissances pour répondre à une question. variété de questions techniques du niveau d'entrée au complexe. "

Merck est une société biopharmaceutique à forte intensité de R&D qui découvre et développe des médicaments et des vaccins innovants pour sauver des vies et améliorer la santé depuis plus de 130 ans. « De nombreux processus manuels et fastidieux existent tout au long de la chaîne de valeur pharmaceutique, qui empêchent d'effectuer un travail plus précieux tout en ne parvenant pas à utiliser efficacement les données pour améliorer l'expérience des employés, des clients et des patients. Directeur exécutif de la science des données chez Merck Suman. » Giri a déclaré : « Avec Amazon Bedrock, nous avons rapidement créé des capacités d'IA générative pour rendre plus efficaces des travaux tels que l'exploration de connaissances et les études de marché. Dans notre flux de travail d'analyse des patients aux États-Unis, nous pouvons exploiter ces capacités pour fournir des informations sur les soins aux patients et les améliorer. qualité de vie et accroître l'impact commercial tout en comblant les lacunes dans le partage de données et en créant un écosystème de gouvernance des données pour une IA générative responsable.

Le groupe BMW est l'un des principaux constructeurs mondiaux d'automobiles et de motos. "Les experts régionaux de BMW travaillent à l'optimisation des stocks tout au long de la chaîne d'approvisionnement. Ils reçoivent souvent des demandes de parties prenantes telles que des membres du conseil d'administration ou des experts de la chaîne d'approvisionnement pour créer de nouvelles vues de tableau de bord afin de pouvoir analyser les dernières tendances
Groupe BMW Christoph Albrecht, données." expert en ingénierie et en analyse, a déclaré : « L'expérience de création QuickSight Q permet de gagner un temps considérable en créant des calculs sans référence, en créant rapidement des visuels, puis en apportant des ajustements précis à la présentation visuelle via le langage naturel. Le développement rapide des experts régionaux Les commentaires impressionnent notre entreprise utilisateurs, leur permettant de prendre des décisions importantes plus rapidement. »

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!