Амазон АВСгигант облачных вычислений, считает, что отстает от своих конкурентов Microsoft Azure е Google Облако в развивающейся и захватывающей области искусственного интеллекта. Однако на этой неделе во время своей ежегодной конференции AWS Re:ИнвентAmazon намерена представить свое амбициозное видение генеративного искусственного интеллекта и то, как он может помочь компаниям создавать инновационные и дифференцированные приложения, используя различные модели и источники данных.

В интервью с ВенчурБит, Свами Сивасубраманиан, вице-президент Amazon AWS для услуг данных и искусственного интеллекта, дал предварительный обзор того, чего можно ожидать от его выступлений, подчеркнув основную тему генеративного искусственного интеллекта и важность собственных данных компаний как ключевого отличительного признака.

Гибкость в выборе моделей.

Одним из основных моментов, сделанных Сивасубраманяном, является то, что компании они хотят иметь гибкость и выбор работы с разными моделями от разных поставщиков, вместо того, чтобы быть привязанным к одному продавцу или платформе. Однако самих моделей может быть недостаточно для обеспечения конкурентного преимущества, поскольку они могут стать предметом коммерциализации. Таким образом, реальным отличием компаний будут их собственные данные и то, как они могут интегрировать их с моделями для создания уникальных приложений.

Чтобы поддержать это видение, Amazon уделяет особое внимание двум ключевым аспектам. событие Re:Invent: предлагая широкий спектр моделей генеративного ИИ, доступных через сервис Bedrock, а также лучшие и простые инструменты управления данными, позволяющие клиентам создавать и развертывать свои собственные приложения генеративного ИИ.

Широкий выбор генеративных моделей искусственного интеллекта

Один из основных моментов презентации Сивасубраманиана касается широкого выбора моделей генеративного искусственного интеллекта, предлагаемых Amazon через сервис Bedrock. Коренная порода — это полностью управляемый сервис, который позволяет клиентам использовать доступные базовые генеративные модели искусственного интеллекта. через API. Сивасубраманиан подчеркивает, что использование Bedrock стало еще проще, и представит несколько примеров клиентов, создавших приложения на Bedrock за считанные минуты, ссылаясь на такие случаи, как Booking.com, Интуит, LexusNexis е Бриджуотер Ассошиэйтс.

Расширение векторных баз данных

Еще одна область, в которой генеративные модели ИИ могут иметь значение, — это векторные базы данных, которые позволяют осуществлять семантический поиск по неструктурированным данным, таким как изображения, текст и видео. Использование генеративных моделей ИИ, векторных баз данных может найти наиболее релевантные и похожие данные по заданному запросуа не полагаться на ключевые слова или метаданные.

Амазонка запустил функцию векторной базы данных под названием Векторный двигатель для своего OpenSearch бессерверный, в режиме предварительного просмотра. Сивасубраманян говорит, что Vector Engine добился больших успехов с момента своего запуска и вскоре может стать доступным для всех. Кроме того, Amazon может расширить возможности векторного поиска на другие базы данных в своем предложении.

Поколение ИИ-приложений

Сивасубраманян также упомянул новые применения в области генеративный ИИ. Он упомянул примеры приложений, которые уже доступны и интегрированы с генеративными моделями ИИ, например: Amazon QuickSightбессерверный инструмент, который позволяет клиентам создавать и совместно использовать интерактивные информационные панели и отчеты, а также Amazon HealthScribe, который автоматически генерирует клинические записи на основе анализа разговоров между пациентами и врачами. Эти приложения разработаны так, чтобы быть простыми и доступными даже для пользователей, у которых нет знаний или опыта в области генеративного искусственного интеллекта или программирования.

Нулевой ETL

Распространенной проблемой для компаний со сложными потребностями в данных являетсяинтеграция данных из разных источников и форматов без необходимости проходить сложный и обременительный процесс извлечения, преобразования и загрузки (ETL). Чтобы избежать этого осложнения, некоторые облачные провайдеры разрабатывают технологии».ткань», которые используют открытые стандартные форматы для обмена данными и совместимости.

Сивасубраманиан подчеркнул, что Amazon всегда стремилась предложить выбор баз данных и продолжает инвестировать в свое видение нулевой ETLкоторая началась в прошлом году с интеграции своих баз данных как Аврора е Красное смещение. Amazon также хочет дать компаниям возможность хранить и запрашивать свои векторные данные вместе с другими бизнес-данными в своих базах данных.

«Вы продолжите видеть улучшения в этих услугах.«,

сказал Сивасубраманян, ссылаясь на добавление поддержки векторного поиска в реляционную базу данных. облако Аврора MySQL Амазонка.

Безопасная генеративная персонализация ИИ

Во время выступлений некоторые клиенты AWS поделятся своими историями о том, как они настраивают генеративные модели искусственного интеллекта с помощью Bedrock, например, посредством дополнительного обучения или корректировок для удовлетворения их конкретных потребностей и отраслей. Однако это происходит без ущерба для безопасности и конфиденциальности данных, поскольку данные остаются в их виртуальном частном облаке (VPC), безопасном изолированном разделе облака AWS. Это важное отличие, которое отличает AWS от других поставщиков облачных услуг.

Инновации в генеративных чипах искусственного интеллекта

Наконец, Amazon разрабатывает собственный кремниевые растворы для питания генеративного ИИ. AWS предоставит обновленную информацию о производительности и внедрениигипервизор Нитро и семья чип Гравитон, предназначенный для обеспечения высокой производительности и низких затрат на облачные вычисления. Также будут представлены чипы Trainium и Inferentia, специализирующиеся на обучении и выводе генеративного ИИ.