2023年，生成式人工智慧迅速走紅，一些一直以來致力於人工智慧領域的高科技人才，彷彿被這個時代推向前方，被捲入歷史的洪流中，再也無法停止！
亞馬遜雲端科技生成式人工智慧全球副總裁，Vasi Philomin博士
天才的道路
#我們的主要優勢之一是將各種技術引入企業商業環境，並使其真正為用戶所用，包括生成式人工智慧。 Vasi Philomin 博士表示，亞馬遜雲端科技致力於產生式人工智慧，並非從零開始，而是基於過去的累積和創新
以亞馬遜雲端科技為例，早在90年代，亞馬遜雲端科技就是人機互動產品的初步嘗試。如今，亞馬遜雲端科技的用戶量已經非常驚人，每週有1億用戶，互動超過10億次。從實際應用場景來看，亞馬遜雲端科技在支撐的人機協作的場景很多。例如，在亞馬遜訂單履行中心，每天要發送160萬個包裹。企業對基礎設施以及供應鏈管理的投資，使得亞馬遜在零售業務市場越做越大
身為亞馬遜雲端科技生成式AI全球副總裁的Vasi Philomin博士，他與大多數人的感受是一樣的。生成式AI的發展速度太快，被世界所認可的幸福來得太突然
如果我們回到1990年，機器學習在那時還相對冷門。然而，Vasi Philomin博士對此非常熱衷，所以他決定將其作為自己的主攻專業。當時，他所做的這個選擇遭到了家人和朋友的反對，他們認為他瘋了。然而，Vasi Philomin博士最終成功獲得了美國馬裡蘭大學帕克分校的電腦科學博士學位，專攻電腦視覺和機器學習，並且還擁有機械工程和電腦科學的兩個碩士學位。此外，他還獲得了75項美國專利。如今，人們對Vasi Philomin博士及其所從事的事業產生了180度的轉變，認為他是人工智慧領域的天才
Vasi Philomin 博士已經在亞馬遜雲端科技工作了六年多，並創建了以人工智慧和機器學習為核心業務的事業部。在這段時間裡，他參與了許多技術服務的輸出，包括語言服務、視覺服務，以及工業監控、企業搜尋服務等等
思考開與合的概念
Vasi Philomin的開場白給人留下了深刻的印象，他針對大家關心的問題進行了討論。當生成式AI進入狂捲模式時，亞馬遜雲科技的大模型與其他模型相比有何不同之處？另外，他也提到如何確保與客戶建立信任關係
瓦西·菲洛明博士認為，生成式人工智慧並不是獨立存在的技術，而是需要端到端的一體化技術堆疊能力。這正是亞馬遜雲端科技建構全面服務能力的根本原因，從底層、中間平台層到上層應用都得到了充分考慮。對於使用者而言，不需要關心基礎架構和平台工具方面的問題，只需根據自身業務的需求進行選擇，將大型模型直接應用於企業生產場景中
一個大模型無法滿足所有需求，因此真正滿足使用者需求的大模型應該是一個擁有多個產品的模型家族平台，可以支援不同的場景需求，如文字、圖像等。即使一個模型能夠解決文字和圖像等多種需求，使用者更希望有多種選擇，根據實際的延遲、成本和準確性等因素來選擇適合自己的大模型
以TensorFlow為例，這是一個典型的案例。 TensorFlow是一個端到端的開源機器學習平台。為了滿足用戶的需求，亞馬遜雲端科技對其進行了最佳化，可以在企業的基礎設施上運作。開發者可以在亞馬遜雲端技術上使用TensorFlow，以增強應用程式的機器學習（ML）功能，更好地開發電腦視覺（CV）、自然語言處理（NLP）、語音轉換等方面的應用
使用一般大模型的一個問題是，如果競爭對手也使用同樣的大模型，那用戶的技術投入會得不償失。因此，亞馬遜雲端科技提供了許多基於企業私有場景的客製化功能。例如：AI模型文字生成模型Amazon Titan Text Express及Titan Text Lite，還有圖像生成模型Titan Image Generator。其中Titan Image Generator不僅可以根據文字產生圖片，還具備圖片編輯和隱藏浮水印的功能；Amazon Titan Text Express是一種「高性價比」的文字生成模型，允許用戶最多輸入8000個詞元；Titan Text Lite是針對文案寫作進行重點優化的客製化模型，最多可以提供4000個詞元的輸入
透過對Vasi Philomin博士的採訪，我們可以看出亞馬遜雲端科技之所以與眾不同，是因為他們在方向選擇上的正確性。亞馬遜雲端科技明白大模型不應該是唯一的選擇，所以他們選擇了開放的態度，擁抱更廣泛的模型，從生態角度上取得了勝利。然而，在廣泛模型背後，可能會存在著管控和信任的難題。因此，亞馬遜雲端科技在確保大模型的安全性、私有屬性和客製化屬性方面付出了很多努力。這不僅是亞馬遜雲端科技過去在企業級領域的優勢，也是贏得顧客信任的關鍵。因此，亞馬遜雲端科技在大模型策略選擇方面是毫無破綻的，他們既有開放的態度，又有合作的精神，建立了全端能力
以上是亞馬遜雲端科技Vasi Philomin博士：站在生成式AI的風口看世界、見未來的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
