AWS упрощает разработку приложений с использованием ИИ для компаний

Будущее искусственного интеллекта быстро превращается в нестандартный опыт, который компании могут настраивать в соответствии со своими конкретными потребностями. Следующим шагом помимо внедрения новых плагинов и расширений могут стать оптимизированные возможности чата, функциональные возможности которых выходят далеко за рамки вопросов и ответов, а также инструменты для создания приложений ИИ без месяцев разработки кода.

Более распространенные инструменты, такие как ChatGPT для информации и Midjourney для изображений, полагаются на общедоступные данные и согласованное кодирование разработчиков для создания конечного продукта. Тем временем Amazon Web Services (AWS) стремится сделать генеративный ИИ не только более продуктивным и простым в навигации, но и уникальным и безопасным для данных компаний, которые внедряют его инструменты.

Бренд использует такие платформы, как Amazon Bedrock, чтобы создать для себя уникальное пространство на новом рынке искусственного интеллекта. Его флагманский хаб доступен с апреля и содержит несколько моделей, которые он называет Foundation Models (FMs). AWS изначально обучил эти API базового уровня и предлагает организациям стандартные функции ИИ, которые им нужны. Организации могут смешивать и сочетать свои предпочтительные FM, а затем продолжать разрабатывать приложения, добавляя свои собственные данные для своих уникальных потребностей.

«Как поставщик, мы в основном обучаем эти модели на большом массиве данных. Как только модель обучена, наступает точка отсечки. Например, январь 2023 года, после этого модель не имеет никакой информации, но компаниям нужны данные, которые являются конфиденциальными», — сказал Digital Trends генеральный менеджер Amazon Bedrock по продуктам и разработкам Атул Део.

Каждая компания и базовые модели, которые она использует, различаются, поэтому каждое результирующее приложение будет уникальным в зависимости от информации, которую организации передают в модель. FM уже являются базовыми шаблонами. Чтобы затем использовать информацию из открытых источников для заполнения моделей, приложения могут повторяться в разных компаниях. Стратегия AWS дает компаниям возможность сделать свои приложения уникальными, вводя собственные данные.

«Вы также хотите иметь возможность задавать модели некоторые вопросы и получать ответы, но если она может отвечать только на некоторые устаревшие общедоступные данные, это не очень полезно. Вы хотите иметь возможность передавать соответствующую информацию модели и получать соответствующие ответы в режиме реального времени. Это одна из основных проблем, которые он решает», — добавил Део.

Модели фундамента

Несколько базовых моделей, поддерживаемых Amazon Bedrock, включают Amazon Titan, а также модели от провайдеров Anthropic, AI21Labs и StabilityAI, каждая из которых выполняет важные функции в области ИИ, от анализа текста, создания изображений и многоязычной генерации до других задач. Bedrock является продолжением предварительно обученных моделей, которые AWS уже разработала на своей платформе Stagemaker Jumpstart, которая лежит в основе многих общедоступных FM, включая Meta AI , Hugging Face, LightOn, Databricks и Alexa.

AWS также недавно анонсировала новые модели Bedrock от бренда Cohere на своем саммите AWS в конце июля в Нью-Йорке. Эти модели включают в себя Command, который может выполнять обобщение, копирайтинг, диалоги, извлечение текста и ответы на вопросы для бизнес-приложений, и Embed, который может выполнять кластерный поиск и классифицировать задачи на более чем 100 языках.

Вице-президент AWS по машинному обучению Свами Сивасубраманян сказал во время выступления на саммите, что FM недороги, имеют низкую задержку, предназначены для индивидуальной настройки, данные зашифрованы и не используются для обучения исходной базовой модели, разработанной AWS.

Бренд сотрудничает с множеством компаний, использующих Amazon Bedrock, включая Chegg, Lonely Planet, Cimpress, Philips, IBM, Nexxiot, Neiman Marcus, Ryanair, Hellmann, WPS Office, Twilio, Bridgewater & Associates, Showpad, Coda и Booking.com. .

Агенты Amazon Bedrock

AWS также представила вспомогательный инструмент Agents for Amazon Bedrock на своем саммите, который расширяет функциональность базовых моделей. Агенты, ориентированные на компании для множества вариантов использования, представляют собой расширенный чат, который помогает пользователям помимо стандартных вопросов и ответов чат-бота. Он способен проактивно выполнять задачи на основе информации, на которую он настроен.

AWS привел пример того, как это хорошо работает в коммерческом пространстве. Скажем, розничный покупатель хотел обменять пару обуви. Взаимодействуя с агентом, пользователь может уточнить, что он хочет произвести обмен обуви с размера 8 на размер 9. Агенты запросят идентификатор своего заказа. После входа агенты смогут получить доступ к розничному инвентарю за кулисами, сообщить покупателю, что требуемый им размер есть в наличии, и спросить, хотят ли они продолжить обмен. Как только пользователь скажет «да», агенты подтвердят, что заказ был обновлен.

«Традиционно для этого потребовалось бы много работы. Старые чат-боты были очень жесткими. Если бы вы сказали что-то тут и там, и это не сработало бы — вы бы сказали, дайте мне просто поговорить с агентом-человеком, — сказал Део. «Теперь, поскольку большие языковые модели имеют гораздо более полное представление о том, как люди разговаривают, они могут предпринимать действия и использовать проприетарные данные в компании».

Бренд также привел примеры того, как страховая компания может использовать агентов для подачи и организации страховых случаев. Агенты могут даже помогать корпоративному персоналу с такими задачами, как поиск политики компании в отношении отгулов или активное планирование этого времени, с помощью теперь широко известного стиля подсказки ИИ, например: «Можете ли вы подать для меня отгулы ? »

Агенты особенно отражают то, как базовые модели позволяют пользователям сосредоточиться на наиболее важных для них аспектах ИИ. Не тратя месяцы на разработку и обучение одной языковой модели за раз, компании могут тратить больше времени на настройку информации, которая важна для их организаций, в Agents, обеспечивая ее актуальность.

«Вы можете точно настроить модель с вашими собственными данными. По мере того, как поступает запрос, вы хотите самое последнее и самое лучшее», — сказал Део.

Поскольку многие компании в целом продолжают переходить к стратегии ИИ, более ориентированной на бизнес, цель AWS, по-видимому, просто заключается в том, чтобы помочь брендам и организациям быстрее запускать и запускать свои приложения и сервисы, интегрированные с ИИ. Сокращение времени разработки приложений может привести к появлению на рынке новых приложений ИИ, но также может привести к тому, что многие часто используемые инструменты получат столь необходимые обновления.