AWS fournit des solutions complètes pour la mise en œuvre de l'IA générative

Sans changer le sens original, il doit être réécrit en chinois : nous vous avons déjà présenté une série de technologies connexes qu'Amazon Web Services (AWS) vient d'annoncer lors de re:Invent 2023 visant à accélérer l'intelligence artificielle générative pour des mesures pratiques. application de la technologie

Celles-ci incluent, sans s'y limiter, l'établissement d'un partenariat stratégique plus approfondi avec NVIDIA, le lancement du premier cluster informatique basé sur la super puce GH200, ainsi que de tout nouveaux processeurs à usage général et puces d'inférence IA auto-développés, etc.

Mais comme nous le savons tous, l’IA générative repose non seulement sur une puissante puissance de calcul matérielle, mais également sur de bons modèles d’IA. Surtout dans le contexte technique actuel, les développeurs et les utilisateurs d'entreprise sont souvent confrontés à de nombreux choix. Étant donné que différents modèles sont bons dans différentes catégories génératives, cela conduit à une sélection raisonnable de modèles, de paramètres et même d'évaluation des effets. une chose très gênante pour de nombreux utilisateurs, et cela a également considérablement accru la difficulté d'appliquer l'IA générative à des scénarios d'application réels.

Alors comment résoudre les difficultés d’application pratique de l’IA générative et véritablement libérer la productivité des nouvelles technologies ? Au petit matin du 30 novembre 2023, heure de Pékin, AWS a donné une série de réponses.

Actuellement, d'autres sélections de modèles se rassemblent

Tout d'abord, AWS a annoncé aujourd'hui une nouvelle expansion du service Amazon Bedrock. Auparavant, le service incluait déjà plusieurs grandes sources de modèles de langage de pointe, notamment AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI et Amazon. Grâce à ce service d'hébergement, les utilisateurs peuvent facilement choisir d'utiliser différents grands modèles linguistiques sur une seule plateforme sans avoir à visiter d'autres plateformes

Dans le discours d'aujourd'hui, la société de sécurité et de recherche sur l'IA Anthropic a annoncé avoir introduit la dernière version du modèle Claude 2.1 sur Amazon Bedrock. Claude 2.1 excelle dans la synthèse de grands volumes de texte, l'exécution de questions-réponses et de comparaisons, ce qui le rend particulièrement adapté au travail avec des états financiers et des ensembles de données internes. Selon Anthropic, Claude 2.1 offre des améliorations significatives en matière d'honnêteté par rapport au modèle précédent, avec 2x moins de fausses déclarations

Dans le même temps, le célèbre grand modèle de langage Llama 2 a également introduit une nouvelle version avec une échelle de paramètres allant jusqu'à 70 milliards dans Amazon Bedrock. En tant que grand modèle de langage de nouvelle génération de Meta, Llama 2 contient 40 % de données d'entraînement en plus que la génération précédente et la longueur du contexte a doublé. Dans sa dernière version, il a été affiné avec un ensemble de données d'instructions et plus d'un million d'annotations humaines, et optimisé pour les cas d'utilisation conversationnelle.

Ce qui est plus important, c'est qu'AWS a développé avec succès son propre modèle de grand langage d'IA, Titan. En plus des modèles Amazon Titan Text Embeddings et Amazon Titan Text précédemment publiés pour la génération de texte, Amazon Titan Image Generator et Amazon Titan Multimodal Embeddings, qui se concentrent sur la génération d'images, ont également été officiellement annoncés aujourd'hui. Comparé aux modèles d'images génératifs traditionnels, le modèle d'AWS intègre également une technologie unique de protection des droits d'auteur et prend en charge l'intégration d'informations d'image et de texte dans la base de données pour générer des résultats de recherche plus précis à l'avenir.

En outre, AWS a également proposé de manière innovante une politique de compensation des droits d'auteur pour le contenu généré par les grands modèles. Autrement dit, AWS indemnisera les clients pour les accusations selon lesquelles le modèle Amazon Titan généralement disponible ou sa sortie enfreint les droits d'auteur de tiers.

Utiliser de grands modèles de langage avec plus de précision et de sécurité est désormais facile

Dans les cas d'utilisation traditionnels, les entreprises peuvent avoir besoin de passer beaucoup de temps pour déterminer des références, mettre en place des outils d'évaluation et évaluer différents modèles sur la base de riches connaissances professionnelles avant de choisir le modèle qui leur convient le mieux

Mais désormais, grâce à la fonction d'évaluation de modèle sur Amazon Bedrock, tous les problèmes ci-dessus peuvent être éliminés. Les utilisateurs doivent uniquement sélectionner les critères d'évaluation prédéfinis (tels que la précision, la robustesse) dans la console, puis télécharger leur propre ensemble de données de test, ou sélectionner parmi la quantité de données prédéfinies pour exécuter un processus d'évaluation de grand modèle.

Même si une évaluation manuelle est requise, l'équipe d'experts d'AWS peut fournir des rapports d'évaluation détaillés basés sur des indicateurs définis par le client (tels que la pertinence, le style, l'image de marque). Tout en permettant un gain de temps considérable, cela abaisse également considérablement le seuil technique permettant aux entreprises d'utiliser l'IA générative.

De plus, dans Amazon Bedrock, plusieurs grands modèles de langage, notamment Cohere Command, Meta Llama 2, Amazon Titan et Anthropic Claude 2.1, qui seront adaptés à l'avenir, aideront les utilisateurs à les affiner en fonction de leurs propres besoins. . En outre, la fonction de base de connaissances d'Amazon Bedrock permettra également aux grands modèles de se connecter aux sources de données propriétaires d'une entreprise, fournissant ainsi des réponses plus précises et spécifiques à l'entreprise pour des cas d'utilisation tels que les chatbots et les systèmes de questions-réponses.

Dans le même temps, pour le mécanisme de protection lors de l'utilisation de l'IA générative, Guardrails pour Amazon Bedrock permettra désormais aux entreprises de personnaliser les principes linguistiques de l'IA générative. Ils peuvent définir les sujets qui seront rejetés, configurer des seuils pour les discours de haine, les insultes, le langage sexuel et la violence afin de filtrer les contenus préjudiciables aux niveaux souhaités. À l'avenir, Guardrails pour Amazon Bedrock introduira également une fonctionnalité de filtre de mots et utilisera des niveaux de protection identiques ou différents dans plusieurs cas d'utilisation de modèles différents.

Après avoir gagné la confiance d'un grand nombre d'utilisateurs, AWS promeut pleinement la mise en œuvre de l'IA générative

En plus de simplifier considérablement le processus de sélection et d'utilisation de l'IA générative grâce aux nouvelles technologies, le service Amazon SageMaker, très acclamé d'AWS, est désormais utilisé par des clients tels que Hugging Face, Perplexity, Salesforce, Stability AI et Vanguard pour former et améliorer en continu leur vaste réseau. modèles de langage. Par rapport à l'utilisation du propre équipement informatique de l'entreprise, les énormes avantages matériels et le modèle commercial flexible d'AWS rendent l'évolution des « grands modèles » plus rapide et plus simple.

Non seulement cela, nous pouvons voir notamment Alida, Automation Anywhere, Blueshift, BMW Group, Clariant, Coinbase, Cox Automotive, dentsu, Druva, Genesys, Gilead, GoDaddy, Hellmann Worldwide Logistics, KONE, LexisNexis Legal & Professional, Lonely Planet, NatWest et une série d'autres sociétés ont choisi de mettre leurs données sur AWS et d'utiliser ces données pour privatiser et « personnaliser » leurs propres services d'IA générative sans avoir à se soucier de la fuite ou de l'utilisation des données par d'autres concurrents. Et parce que « aucune entrée ou sortie d'Amazon Bedrock ne sera utilisée pour entraîner son modèle de base, il ne s'agit pas seulement de l'auto-garantie d'AWS, mais également de ses contraintes techniques sur les fournisseurs tiers de grands modèles

En fait, si vous énumérez les partenaires pertinents d'AWS qui sont apparus dans le discours d'ouverture d'aujourd'hui, vous constaterez qu'ils couvrent presque tous les maillons de la chaîne industrielle de l'IA générative d'aujourd'hui, tels que la sélection de modèles de base pour accélérer la formation et l'itération sur le modèle AWS ; Les fournisseurs de services hébergent leurs services sur AWS pour atteindre davantage d'utilisateurs ; et les grands utilisateurs de modèles préfèrent également les paiements associés d'AWS, car la plate-forme simplifie considérablement le seuil d'utilisation de la technologie d'IA pour améliorer la qualité du service et l'efficacité des opérations commerciales. Elle présente également d'excellentes performances en termes de coûts. et une fiabilité extrêmement élevée.

Il y a quelques mois, tout le monde réfléchissait peut-être à la manière d'appliquer véritablement « l'intelligence artificielle générative » aux entreprises et aux utilisateurs réels, et de leur apporter des avantages. Cependant, après le discours d’aujourd’hui d’AWS re:Invent 2023, la réponse est évidente

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!