Amazon が Bedrock をリリースし、企業による生成 AI テクノロジーの活用を支援する複数の新機能をリリース

Amazon Web Services は最近、エコシステム内に 5 つの新しい生成人工知能製品を発表しました。これらの製品は、企業顧客が独自のデータを使用して人工知能アプリケーションを構築し、より優れたセキュリティとモデルへのアクセシビリティを提供するのに役立ちます。

これらの新しいサービスには、Amazon Bedrock、Meta Platforms Inc. の Llama 2、Amazon Titan 組み込み AI、Amazon CodeWhisperer の新しいコーディング機能、およびビジネス インテリジェンス向けの QuickSight の生成 AI の機能強化の一般提供が含まれます

## AWS のデータおよび人工知能担当副社長 # Swami Sivasubramanian 氏は次のように述べています。「データの爆発的増加、スケーラブルなコンピューティングの使用、機械学習の進歩により、この 1 年間で生成型人工知能への関心が急増し、インスピレーションを与えています」 「今日の発表は、新興企業から大企業、開発者からデータ アナリストに至るまで、あらゆる業界で生成 AI を手の届くところに置く上での大きなマイルストーンです。すべての従業員

Amazon Bedrock は、同社の生成 AI 用のフルマネージド サービスであり、基盤となるモデルへのアクセスを提供します。顧客はこのサービスを利用して、残りの管理を気にすることなく、Amazon の高性能インフラストラクチャの安全な環境で独自のデータを使用して独自のモデルを検出、トレーニング、調整できます。

顧客は、AI21 Labs、Anthropic、Cohere Inc.、Meta Platforms Inc.、Stability AI Ltd. などの大手 AI 企業の高性能モデルや Amazon のカスタム モデルにすぐにアクセスできるようになりました。このサービスは、顧客と対話し、ドキュメントを集約し、画像を生成し、AI 主導の検索を提供できる独自の AI アプリケーションを構築するために顧客が使用できる多数の機能も提供します。

Amazon は、Bedrock がアプリケーション プログラミング インターフェイスを通じて実装された Meta の Llama 2 大規模言語モデルを提供する初のフルマネージド サービスであると主張しています。今後数週間のうちに、開発者は、Bedrock によって (130 億および 700 億のパラメータ モデルに基づいて) AWS インフラストラクチャ向けに最適化された Llama 2 を使用して人工知能アプリケーションを構築できるようになります。これにより、顧客は大規模なデータセットに基づいて人工知能アプリケーションを迅速に作成できるようになります。 Amazon Titan ベースモデルは、テキストをエンベディングと呼ばれる数値表現に変換する大規模なデータセットに基づくモデルのファミリーで、意味ベースのコンテキスト拡張検索に使用できます。これを使用して、AI 主導の検索を強化したり、より優れたパーソナライゼーションを提供したり、その他のユースケースを提供したりできます。

埋め込みモデルの構築には大量のデータと豊富な機械学習の専門知識が必要なため、多くの企業がこの機能の実装に苦労しています。 Titan Embeddings を使用すると、企業顧客はマネージド サービスを通じてこの機能を簡単に実現できるようになります。 AWS のこの機能は 25 以上の言語をサポートし、コンテキストの長さは 8,192 トークンです。つまり、単一の単語から非常に長いドキュメントまであらゆるものを処理できます。

Amazon CodeWhisperer は、開発者向けの AI コーディング コンパニオンであり、コード スニペットの提案、コードの書き換え、コードの説明によって開発者に役立ちます。そのモデルは数十億行のオープン ソース コードでトレーニングされているため、開発者にこれらの機能を提供できます。 Amazon はこれをアップグレードし、企業顧客が内部コード ベースのプライベート コードを使用してカスタマイズできるようにし、企業固有のニーズに基づいた推奨事項を提供できるようにしました。

更新前は、開発者は汎用コードの作成を支援するためにこのツールを使用できましたが、CodeWhisperer は企業の特定の内部ニーズやコーディング要件についての知識がありませんでした。開発者は、以前に作成したコードが会社の要件を満たしていることを確認するために、今でも何時間もかけてレビューする場合があります。

新しいカスタマイズ機能を備えた CodeWhisperer は、開発者ツールを統合し、開発者と協力して、既存のコードに基づいた既に高品質なコードを維持します。 Amazon は、機密情報が漏洩しない方法でこれを実行し、顧客情報が保管されたり、顧客の開発環境から記録されたりすることはないと述べています。

「当社は Amazon CodeWhisperer を使用して、16,000 名を超えるエンジニアリング スタッフが業界アプリケーションをより迅速かつ安全に構築および提供できるようにしています」と Persistent Systems Ltd の最高技術責任者である Pandurang Kamat 氏は述べています。「一部のチームはすでに CodeWhisperer の新しいカスタマイズ機能を活用し始めています。生成的な AI 主導のコード推奨の価値を最大化することで、すでに良い結果が得られています。」

最新の調査によると、Persistent は AWS と連携しており、開発者はコーディング タスクを平均 28% 速く完了できます

Enterprise ユーザーは、Amazon QuickSight を通じて新しい生成 AI 機能にアクセスできます。Amazon QuickSight は、インタラクティブなダッシュボード、レポート、組み込み分析を提供できるクラウド上に構築された統合ビジネス インテリジェンス サービスです。 QuickSight には、QuickSight Q を使用して自然言語クエリを実行する機能があり、ユーザーは構造化された質問を入力するだけで結果を得ることができます。

Amazon は、QuickSight Q に新機能を導入し、自然言語機能を拡張し、アナリストが言語をより自由に使用して分析エンジンから情報や洞察を取得できるようにします。アップデート前は、アナリストに「アリゾナ州のトップ 10 製品は何ですか?」など、明確に構造化された質問をするよう求めていましたが、生成 AI の力により、はるかに複雑なアイデアを処理できるようになりました。

アナリストは、必要な結果を説明するだけで必要な視覚化を取得でき、フォローアップの質問をして、生成されたレポートに基づいて複雑な計算を改良できるようになりました。完了したら、ワンクリックで回答とグラフをパネルまたはレポートにすぐに追加できます。

たとえば、アナリストは AI に「2022 年と 2023 年の柑橘類の売上の月次傾向」の視覚的なグラフの作成を依頼できるようになり、AI は折れ線グラフやグラフなど、リクエストに最も適したグラフ形式を選択します。棒グラフ。アナリストが別のチャット形式を希望する場合は、後でスプレッドシートに変更するよう依頼できます。

質問が不明瞭な場合は、クエリで複数のデータ フィールドを照合できます。また、新しい生成 AI 機能により、QuickSight Q がアナリストに関連する質問を提供することもできます。

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