AWS menyediakan penyelesaian komprehensif untuk pelaksanaan AI generatif
Tanpa mengubah maksud asal, ia perlu ditulis semula ke dalam bahasa Cina: Kami sebelum ini telah memperkenalkan kepada anda satu siri teknologi berkaitan yang baru diumumkan oleh Amazon Web Services (AWS) pada re:Invent 2023 bertujuan untuk mempercepatkan Kepintaran buatan generatif untuk praktikal aplikasi teknologi
Ini termasuk tetapi tidak terhad kepada mewujudkan perkongsian strategik yang lebih mendalam dengan NVIDIA, melancarkan kluster pengkomputeran pertama berdasarkan cip super GH200, serta pemproses tujuan am yang dibangunkan sendiri serba baharu dan cip inferens AI, dsb.
Tetapi seperti yang kita semua tahu, AI generatif bukan sahaja bergantung pada kuasa pengkomputeran yang berkuasa dalam perkakasan, tetapi juga pada model AI yang baik. Terutama dalam latar belakang teknikal semasa, pembangun dan pengguna perusahaan sering berhadapan dengan banyak pilihan Memandangkan model yang berbeza adalah baik pada kategori generatif yang berbeza, ini membawa kepada pemilihan model yang munasabah, tetapan parameter, dan juga penilaian kesan perkara yang sangat menyusahkan ramai pengguna, dan ia juga telah meningkatkan kesukaran menggunakan AI generatif pada senario aplikasi sebenar.
Jadi bagaimana untuk menyelesaikan kesukaran dalam aplikasi praktikal AI generatif dan benar-benar membebaskan produktiviti teknologi baharu? Pada awal pagi 30 November 2023, waktu Beijing, AWS memberikan satu siri jawapan.
Pada masa ini, lebih banyak pilihan model akan datang bersama
Pertama, AWS hari ini mengumumkan pengembangan lanjut perkhidmatan Amazon Bedrock. Sebelum ini, perkhidmatan itu telah menyertakan berbilang sumber model bahasa besar yang terkemuka dalam industri, termasuk AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI dan Amazon. Melalui perkhidmatan pengehosan ini, pengguna boleh memilih dengan mudah untuk menggunakan pelbagai model bahasa besar pada satu platform tanpa perlu melawat platform lain
Semasa ucaptama hari ini, syarikat keselamatan dan penyelidikan AI Anthropic mengumumkan bahawa mereka telah membawa versi terkini model Claude 2.1 ke Amazon Bedrock. Claude 2.1 cemerlang dalam meringkaskan, melaksanakan Soal Jawab dan perbandingan pada volum teks yang besar, menjadikannya sangat sesuai untuk bekerja dengan penyata kewangan dan set data dalaman. Menurut Anthropic, Claude 2.1 menawarkan peningkatan yang ketara dalam kejujuran berbanding model sebelumnya, dengan 2x lebih sedikit kenyataan palsu
Pada masa yang sama, model bahasa besar yang terkenal Llama 2 juga telah memperkenalkan versi baharu dengan skala parameter sehingga 70 bilion ke dalam Amazon Bedrock. Sebagai model bahasa besar generasi seterusnya Meta, Llama 2 mempunyai 40% lebih banyak data latihan daripada generasi sebelumnya, dan panjang konteks telah meningkat dua kali ganda. Dalam versi terbaharunya, ia telah diperhalusi dengan set data arahan dan lebih 1 juta anotasi manusia, dan dioptimumkan untuk kes penggunaan perbualan.
Apa yang lebih penting ialah AWS telah berjaya membangunkan model bahasa besar AI mereka sendiri, Titan. Sebagai tambahan kepada model Amazon Titan Text Embeddings dan Amazon Titan Text yang dikeluarkan sebelum ini untuk penjanaan teks, Amazon Titan Image Generator dan Amazon Titan Multimodal Embeddings, yang memfokuskan pada penjanaan imej, juga telah diumumkan secara rasmi hari ini. Berbanding dengan model imej generatif tradisional, model AWS sendiri juga membenamkan teknologi unik untuk perlindungan hak cipta dan menyokong membenamkan maklumat imej dan teks ke dalam pangkalan data untuk menjana hasil carian yang lebih tepat pada masa hadapan.
Selain itu, AWS juga secara inovatif telah mencadangkan dasar pampasan hak cipta untuk kandungan yang dihasilkan oleh model besar Iaitu, AWS akan membayar pampasan kepada pelanggan untuk tuduhan bahawa model Amazon Titan yang tersedia secara umum atau keluarannya melanggar hak cipta pihak ketiga.
Menggunakan model bahasa besar dengan lebih tepat dan selamat kini mudah
Dalam kes penggunaan tradisional, perusahaan mungkin perlu meluangkan masa yang lama untuk menentukan penanda aras, menyediakan alat penilaian dan menilai model berbeza berdasarkan pengetahuan profesional yang kaya sebelum memilih model terbaik untuk mereka
Tetapi kini dengan fungsi penilaian model di Amazon Bedrock, semua masalah di atas boleh dihapuskan. Pengguna hanya perlu memilih kriteria penilaian pratetap (seperti ketepatan, keteguhan) dalam konsol, dan kemudian memuat naik set data ujian mereka sendiri, atau memilih daripada jumlah data pratetap untuk menjalankan proses penilaian model besar yang lengkap.
Walaupun penilaian manual diperlukan, pasukan pakar AWS boleh menyediakan laporan penilaian terperinci berdasarkan penunjuk yang ditentukan pelanggan (seperti perkaitan, gaya, imej jenama). Walaupun sangat menjimatkan masa, ia juga merendahkan ambang teknikal dengan ketara untuk perusahaan menggunakan AI generatif.
Bukan itu sahaja, dalam Amazon Bedrock, berbilang model bahasa besar, termasuk Cohere Command, Meta Llama 2, Amazon Titan dan Anthropic Claude 2.1, yang akan disesuaikan pada masa hadapan, akan menyokong pengguna untuk menyesuaikan mengikut keperluan mereka sendiri . Selain itu, fungsi asas pengetahuan Amazon Bedrock juga akan membolehkan model besar disambungkan ke sumber data proprietari perusahaan, dengan itu memberikan respons yang lebih tepat dan khusus perusahaan untuk kes penggunaan seperti chatbots dan sistem soal jawab.
Pada masa yang sama, untuk mekanisme perlindungan dalam penggunaan AI generatif, Guardrails untuk Amazon Bedrock kini akan membolehkan perusahaan menyesuaikan prinsip bahasa AI generatif. Mereka boleh menetapkan topik yang akan ditolak, mengkonfigurasi ambang untuk ucapan benci, penghinaan, bahasa seksual dan keganasan untuk menapis kandungan berbahaya ke tahap yang mereka kehendaki. Pada masa hadapan, Guardrails untuk Amazon Bedrock juga akan memperkenalkan fungsi penapis perkataan dan menggunakan tahap pengawal yang sama atau berbeza merentas berbilang kes penggunaan model yang berbeza.
Selepas mendapat kepercayaan sebilangan besar pengguna, AWS mempromosikan sepenuhnya pelaksanaan AI generatif
Selain memudahkan proses pemilihan dan penggunaan AI generatif melalui teknologi baharu, perkhidmatan Amazon SageMaker yang terkenal AWS kini digunakan oleh pelanggan seperti Hugging Face, Perplexity, Salesforce, Stability AI dan Vanguard untuk Kereta Api berterusan dan meningkatkan saiz besar mereka. model bahasa. Berbanding dengan menggunakan peralatan pengkomputeran syarikat sendiri, kelebihan perkakasan besar AWS dan model perniagaan yang fleksibel menjadikan evolusi "model besar" lebih pantas dan mudah.
Bukan itu sahaja, kita boleh lihat termasuk Alida, Automation Anywhere, Blueshift, BMW Group, Clariant, Coinbase, Cox Automotive, detsu, Druva, Genesys, Gilead, GoDaddy, Hellmann Worldwide Logistics, KONE, LexisNexis Legal & Professional, Lonely Planet , NatWest dan serangkaian syarikat lain telah memilih untuk meletakkan data mereka pada AWS dan menggunakan data ini untuk menswastakan dan "menyesuaikan" perkhidmatan AI generatif mereka sendiri tanpa perlu risau tentang data yang dibocorkan atau digunakan oleh pesaing lain. Dan kerana "sebarang input atau output Amazon Bedrock tidak akan digunakan untuk melatih model asasnya, ini bukan sahaja jaminan diri AWS, tetapi juga kekangan teknikal mereka terhadap pembekal model besar pihak ketiga
Malah, jika anda menyenaraikan rakan kongsi AWS yang berkaitan yang muncul dalam ucaptama hari ini, anda akan mendapati bahawa mereka merangkumi hampir semua pautan rantaian industri AI generatif hari ini, seperti pemilihan model asas untuk mempercepatkan latihan dan lelaran pada model AWS; Pembekal perkhidmatan mengehoskan perkhidmatan mereka di AWS untuk menjangkau lebih ramai pengguna; dan pengguna model besar juga lebih suka pembayaran berkaitan AWS, kerana platform ini sangat memudahkan ambang untuk mereka menggunakan teknologi AI untuk meningkatkan kualiti perkhidmatan dan kecekapan operasi perniagaan dan kebolehpercayaan yang sangat tinggi.
Beberapa bulan yang lalu, semua orang mungkin telah memikirkan cara benar-benar menggunakan "kecerdasan buatan generatif" kepada perusahaan dan pengguna sebenar, dan membawa manfaat kepada mereka. Walau bagaimanapun, selepas ucaptama AWS re:Invent 2023 hari ini, jawapannya jelas
Atas ialah kandungan terperinci AWS menyediakan penyelesaian komprehensif untuk pelaksanaan AI generatif. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Sumber imej@visualchinesewen|Wang Jiwei Daripada "manusia + RPA" kepada "manusia + generatif AI + RPA", bagaimanakah LLM mempengaruhi interaksi manusia-komputer RPA? Dari perspektif lain, bagaimanakah LLM mempengaruhi RPA dari perspektif interaksi manusia-komputer? RPA, yang menjejaskan interaksi manusia-komputer dalam pembangunan program dan automasi proses, kini akan turut diubah oleh LLM? Bagaimanakah LLM mempengaruhi interaksi manusia-komputer? Bagaimanakah AI generatif mengubah interaksi manusia-komputer RPA? Ketahui lebih lanjut mengenainya dalam satu artikel: Era model besar akan datang, dan AI generatif berdasarkan LLM sedang mengubah interaksi manusia-komputer RPA dengan pantas mentakrifkan semula interaksi manusia-komputer, dan LLM mempengaruhi perubahan dalam seni bina perisian RPA. Jika anda bertanya apakah sumbangan RPA kepada pembangunan program dan automasi, salah satu jawapannya ialah ia telah mengubah interaksi manusia-komputer (HCI, h

AI Generatif ialah sejenis teknologi kecerdasan buatan manusia yang boleh menjana pelbagai jenis kandungan, termasuk teks, imej, audio dan data sintetik. Jadi apakah kecerdasan buatan? Apakah perbezaan antara kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin? Kecerdasan buatan ialah disiplin, cabang sains komputer, yang mengkaji penciptaan agen pintar, yang merupakan sistem yang boleh menaakul, belajar, dan melakukan tindakan secara autonomi. Pada terasnya, kecerdasan buatan adalah berkenaan dengan teori dan kaedah membina mesin yang berfikir dan bertindak seperti manusia. Dalam disiplin ini, pembelajaran mesin ML ialah bidang kecerdasan buatan. Ia adalah program atau sistem yang melatih model berdasarkan data input Model terlatih boleh membuat ramalan berguna daripada data baharu atau tidak dilihat yang diperoleh daripada data bersatu yang model itu dilatih.

▲Gambar ini dijana oleh AI Kujiale, Sanweijia, Dongyi Risheng, dsb. telah mengambil tindakan Rangkaian industri hiasan dan hiasan telah memperkenalkan AIGC secara besar-besaran ? Apakah kesannya kepada pereka bentuk? Satu artikel untuk memahami dan mengucapkan selamat tinggal kepada pelbagai perisian reka bentuk untuk menjana rendering dalam satu ayat Generative AI meruntuhkan bidang hiasan dan hiasan Menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan keupayaan AI Generatif sedang merevolusikan industri hiasan dan hiasan kesan AI generatif terhadap industri hiasan dan hiasan? Apakah trend pembangunan masa depan? Satu artikel untuk memahami cara LLM merevolusikan hiasan dan hiasan 28 alat reka bentuk hiasan AI generatif yang popular ini patut dicuba. Collov melancarkan alat reka bentuk dikuasakan AI generatif Col

Kepintaran buatan generatif (GenAI) dijangka menjadi trend teknologi yang menarik menjelang 2023, membawa aplikasi penting kepada perniagaan dan individu, termasuk pendidikan, menurut laporan baharu daripada firma penyelidikan pasaran Omdia. Dalam sektor telekomunikasi, kes penggunaan GenAI tertumpu terutamanya pada menyampaikan kandungan pemasaran yang diperibadikan atau menyokong pembantu maya yang lebih canggih untuk meningkatkan pengalaman pelanggan Walaupun aplikasi AI generatif dalam operasi rangkaian tidak jelas, EnterpriseWeb telah membangunkan konsep yang menarik potensi AI generatif dalam bidang, keupayaan dan batasan AI generatif dalam automasi rangkaian Salah satu aplikasi awal AI generatif dalam operasi rangkaian ialah penggunaan panduan interaktif sebagai pengganti manual kejuruteraan untuk membantu memasang elemen rangkaian, daripada

Gu Fan, Pengurus Besar Jabatan Pembangunan Perniagaan Strategik Teknologi Awan Amazon Greater China Pada tahun 2023, model bahasa besar dan AI generatif akan "melonjak" dalam pasaran global, bukan sahaja mencetuskan "tindakan yang luar biasa" dalam AI dan industri pengkomputeran awan, tetapi juga menarik minat syarikat gergasi pembuatan untuk menyertai industri. Pusat Reka Bentuk Inovasi Haier mencipta penyelesaian reka bentuk industri AIGC yang pertama di negara ini, yang memendekkan kitaran reka bentuk dengan ketara dan mengurangkan kos reka bentuk konseptual Ia bukan sahaja mempercepatkan reka bentuk konsep keseluruhan sebanyak 83%, tetapi juga meningkatkan kecekapan rendering bersepadu sebanyak kira-kira 90%, dengan berkesan. menyelesaikan Masalah termasuk kos buruh yang tinggi dan output konsep rendah dan kecekapan kelulusan dalam peringkat reka bentuk. Pangkalan pengetahuan pintar Siemens China dan robot perbualan pintar "Xiaoyu" berdasarkan modelnya sendiri mempunyai pemprosesan bahasa semula jadi, perolehan pangkalan pengetahuan dan latihan bahasa besar melalui data

Go (atau Golang) ialah bahasa pengaturcaraan moden berprestasi tinggi yang telah menjadi popular di kalangan pembangun sejak beberapa tahun kebelakangan ini. AWS (Amazon Web Services) ialah salah satu penyedia perkhidmatan pengkomputeran awan terkemuka dalam industri, menyediakan pembangun dengan pelbagai produk pengkomputeran awan dan antara muka API. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan cara menggunakan AWS dalam bahasa Go untuk membina aplikasi awan berprestasi tinggi. Artikel ini akan merangkumi topik berikut: Pasang AWS SDK for Go untuk menyambungkan data storan AWS

Pelaksanaan model besar semakin pantas, dan "praktikal industri" telah menjadi konsensus pembangunan. Pada 17 Mei 2024, Sidang Kemuncak Aplikasi Industri AI Generatif Awan Tencent telah diadakan di Beijing, mengumumkan satu siri kemajuan dalam pembangunan model besar dan produk aplikasi. Keupayaan model besar Hunyuan Tencent terus dinaik taraf Berbilang versi model hunyuan-pro, hunyuan-standard, dan hunyuan-lite terbuka kepada orang ramai melalui Tencent Cloud untuk memenuhi keperluan model pelanggan dan pembangun perusahaan dalam senario yang berbeza, dan untuk melaksanakan. penyelesaian model kos efektif yang optimum. Tencent Cloud mengeluarkan tiga alat utama: enjin pengetahuan untuk model besar, enjin penciptaan imej dan enjin penciptaan video, mencipta rantaian alat asli untuk era model besar, memudahkan akses data, penalaan halus model dan proses pembangunan aplikasi melalui perkhidmatan PaaS untuk membantu perusahaan

AWS CloudWatch ialah perkhidmatan pemantauan, pengurusan log dan pengumpulan metrik yang membantu anda memahami prestasi dan kesihatan aplikasi, sistem dan perkhidmatan anda. Sebagai perkhidmatan berciri penuh yang disediakan oleh AWS, AWS CloudWatch boleh membantu pengguna memantau dan mengurus sumber AWS, serta kebolehpantauan aplikasi dan perkhidmatan. Menggunakan AWS CloudWatch in Go, anda boleh memantau aplikasi anda dengan mudah dan menyelesaikan isu prestasi sebaik sahaja ia ditemui. Artikel ini
