Розблокування генеративної потужності ШІ AWS

Автор

Amazon Bedrock може стати вашою оптимальною платформою, якщо ви прагнете створювати програми з генеративним штучним інтелектом, використовуючи потужні можливості AWS.

Це також вигідно для компаній та окремих фахівців, які зацікавлені у застосуванні генеративного штучного інтелекту та машинного навчання для покращення робочих процесів, створення високоякісного візуального та текстового контенту, та надання більш якісного сервісу клієнтам.

Згідно з прогнозом Gartner, до 2026 року генеративний штучний інтелект автоматизує 60% усіх проектів мобільних застосунків та веб-сайтів.

Отже, генеративні системи штучного інтелекту, такі як Amazon Bedrock, мають значний потенціал та перспективи у різних галузях, і їх застосування, ймовірно, буде зростати.

У цій статті я детально розгляну генеративний штучний інтелект та Amazon Bedrock, а також їх потенційну користь для вас.

Почнімо!

Що таке генеративний ШІ?

Генеративний штучний інтелект (Generative AI) — це різновид ШІ, здатний генерувати зображення, текстовий контент та інші види медіа на основі заданих інструкцій.

Використовуючись в системі, яка навчається на конкретних наборах даних, генеративний ШІ може створювати реалістичні зображення, тексти, музику, відео, діалоги тощо. Ці моделі вивчають структуру та закономірності вхідних даних, щоб генерувати нові дані зі схожими характеристиками.

Великі, попередньо навчені моделі машинного навчання лежать в основі генеративного ШІ. Ці моделі машинного навчання називаються основними моделями (FM) або базовими моделями. Вони можуть містити мільйони або навіть мільярди змінних або параметрів.

Велика кількість параметрів дозволяє FM осягати складні концепції. Навчання на великих наборах даних з різноманітними шаблонами та формами дозволяє FM застосовувати отримані знання в різних контекстах.

FM здатні виконувати широкий спектр завдань, від створення блогів і зображень до відповідей на питання та розв’язування математичних задач. Завдяки своїй універсальності та масштабу, FM відрізняються від традиційних моделей ML, які можуть виконувати лише конкретні завдання, такі як аналіз тексту, класифікація зображень, прогнозування тощо.

Серед відомих генеративних систем штучного інтелекту можна назвати ChatGPT від OpenAI, Bing Chat, Bard від Google, а також DALL-E, Stable Diffusion та Midjourney.

Застосування генеративного ШІ

Деякі приклади застосування генеративного ШІ:

  • Розробка програмного забезпечення: створення генеративних застосунків на базі ШІ для виконання різних завдань. Використання для створення коду, його перевірки та аналізу.
  • Написання текстів: застосування генеративних систем для створення статей, відповідей на електронні листи, резюме, профілів у соціальних мережах тощо. Можливість створення резюме текстів, виділення ключових елементів та створення планів.
  • Мистецтво: створення художніх зображень, малюнків та сцен, що можуть використовуватись у різних сферах, таких як статті, фільми, ігри, відео. Створення музики в різних стилях.
  • Дизайн продуктів: створення 2D і 3D моделей для візуалізації продукту. Проведення A/B тестування для вибору найкращого дизайну.
  • Фінанси: створення FinTech-застосунків з високою обчислювальною потужністю та сучасними можливостями. Забезпечення масштабованості, безпеки та надійності.
  • Охорона здоров’я: створення медичних зображень, що показують розвиток хвороби у часі. Розробка більш ефективних планів лікування та профілактики, тестування лікарських засобів.
  • Маркетинг: створення прес-релізів, статей, рекламних кампаній, електронних розсилок за допомогою генеративних застосунків ШІ.
  • Підтримка клієнтів: забезпечення ефективної підтримки за допомогою вдосконалених чат-ботів.

Переваги генеративного ШІ

  • Автоматизація: генеративні моделі ШІ допомагають автоматизувати різноманітні рутинні та повторювані завдання, як-от відповіді на електронні листи, типові запитання, моніторинг.
  • Покращені відповіді: генеративні системи ШІ надають більш релевантні, точні та коректні відповіді порівняно з традиційними системами ШІ, покращуючи досвід користувачів.
  • Реалістичний досвід: створення фотореалістичних зображень та графіки для використання в різних сферах бізнесу, від статей до продуктів та послуг.
  • Спрощене створення контенту: Генеративний ШІ значно прискорює та спрощує процес створення контенту.
  • Швидша розробка продуктів: автоматизація завдань, спрощення створення контенту та використання масштабованих програм прискорюють розробку продуктів.

Підготовка даних для генеративного ШІ

Підготовка даних для генеративного ШІ вимагає ретельного планування та збору великої кількості даних для навчання моделі. Забезпечте, щоб:

  • Дані були високої якості: актуальні, повні, точні та неупереджені.
  • Збирались як неструктуровані, так і структуровані дані з різних джерел (електронні листи, бази даних, інші документи).
  • Дані маркувались та зберігались у форматах CSV, JSON, TFRecord тощо.
  • Дані очищувались шляхом видалення неточних, неповних та пошкоджених даних.
  • Проводилась попередня обробка даних за допомогою методів нормалізації та форматування.

Найкращі практики впровадження генеративного ШІ

Забезпечення прозорості та довіри до ШІ є важливим, тому дотримуйтесь цих кращих практик:

  • Проведіть масштабне внутрішнє тестування з різними варіантами використання, перш ніж застосовувати генеративний ШІ для створення контенту для кінцевих користувачів.
  • Забезпечуйте прозорість для клієнтів та співробітників щодо їхньої взаємодії з машиною, використовуючи відповідне маркування.
  • Розробіть настанови та процеси для виявлення та усунення упереджень. Постійно перевіряйте результати та проводьте тестування.
  • Вирішуйте питання безпеки та конфіденційності даних, захищаючи чутливу інформацію.
  • Спочатку запустіть бета-версію генеративного ШІ, щоб оцінити взаємодію з користувачем та отримати відгуки для покращення.

Проблеми впровадження генеративного ШІ

  • Складність у виборі та доступі до високопродуктивних FM, що підходять для конкретного застосування та забезпечують відмінні результати.
  • Труднощі для організацій з інтеграцією через великі витрати та необхідність управління значною інфраструктурою.
  • Складність у використанні базових FM для розробки різних застосунків з власними даними.
  • Складність налаштування.
  • Занепокоєння щодо конфіденційності та безпеки даних.

Amazon врахував ці проблеми та розробив Bedrock, що має на меті їх вирішення. Ось як:

Що таке Amazon Bedrock?

Amazon Bedrock — це повністю керована служба, що забезпечує легкий спосіб розробки та масштабування застосунків генеративного ШІ за допомогою базових моделей (FM).

Цей інструмент надає доступ до FM від Amazon та провідних стартапів у сфері ШІ через API. Це надає широкий вибір FM для вибору найкращої моделі для конкретних потреб. Доступні FM від Amazon, Anthropic, Stability AI та AI21 Labs.

Bedrock пропонує повністю безсерверний досвід, що дозволяє швидко розпочати роботу та налаштовувати FM, використовуючи власні дані конфіденційно. Забезпечується простіша інтеграція та розгортання безпечних, надійних та масштабованих FM у застосунках за допомогою можливостей та інструментів AWS, без необхідності управління інфраструктурою. Це прискорює розробку генеративних програм ШІ.

Функції та можливості Amazon Bedrock

#1. Широкий вибір FM

Клієнти Amazon Bedrock отримують широкий вибір сучасних та легкодоступних FM. Це включає:

  • Claude: LLM від Anthropic, здатна виконувати різні завдання з обробки тексту та діалогу. Базується на дослідженнях Anthropic у сфері навчання відповідальних та етичних систем ШІ.
  • Jurassic-2: багатомовні LLM від AI21 Labs, що використовують природну мову для створення унікального тексту німецькою, французькою, іспанською, італійською, нідерландською та португальською мовами.
  • Stable Diffusion: доступ до FM для перетворення тексту в зображення від Stability AI, включаючи Stable Diffusion. Ці FM здатні створювати реалістичні, високоякісні та унікальні дизайни, логотипи, малюнки та зображення.
  • Amazon Titan: доступ до потужних FM від Amazon Titan для створення зображень та текстів. Включає дві нещодавно створені LLM.

Вибір бажаних FM зі списку дозволяє швидко розпочати роботу над будь-яким проєктом, від розробки застосунків до створення зображень та тексту.

#2. Titan FM

Amazon проводив попередній перегляд своїх новітніх Titan FM з деякими клієнтами, перед тим як надати їх загальний доступ. На початковому етапі пропонується два Titan FM:

  • Generative LLM: призначена для таких завдань, як генерація тексту, резюмування тексту, відкриті питання та відповіді, вилучення інформації та класифікація.
  • Вбудовані LLM: перетворює введений текст, такі як великі текстові блоки, фрази, слова, у вбудовані або числові представлення, що містять семантичне значення тексту.

Хоча LLM не генерує текст, він використовується в багатьох застосунках, таких як пошук, персоналізація тощо. Порівняння вбудовувань дозволяє моделям створювати більш контекстуальні та релевантні відповіді. Це також полегшує та прискорює пошук продуктів.

#3. Налаштування

Amazon Bedrock забезпечує високий рівень налаштування. Можливість легко налаштувати модель штучного інтелекту за допомогою власних даних, щоб адаптувати її до конкретного проєкту.

Достатньо надати Bedrock декілька маркованих прикладів у S3, щоб точно налаштувати модель під конкретний випадок використання. Навіть 20 маркованих прикладів може бути достатньо. Це позбавить від необхідності анотувати великі обсяги даних та заощадить багато часу та зусиль.

Приклад: уявіть, що ви маркетолог, який працює над брендом одягу. Потрібно створити рекламний текст для нової колекції сорочок.

Ви можете надати Amazon Bedrock декілька маркованих прикладів найефективніших рекламних текстів та описів з минулого. Bedrock створить окрему приватну копію базової моделі, доступну лише для клієнта, та навчить її. Потім він автоматично створить ефективний рекламний текст для нової колекції.

#4. Безпека та конфіденційність

Amazon Bedrock ніколи не використовує дані клієнтів для навчання базових моделей. Дані шифруються та не виходять за межі віртуальної приватної хмари (VPC) клієнта. Це забезпечує довіру клієнтів. Дані захищені та конфіденційні.

Titan FM від Amazon розроблено для швидкого виявлення та видалення шкідливих даних. Він може знаходити неприйнятний контент у введених користувачами даних та відхиляти його. Можливе фільтрування вихідних даних, що містять неприйнятний контент (насильство, ненормативна лексика, ворожі висловлювання тощо).

#5. Доступність

Amazon Bedrock робить FM доступними для підприємств будь-якого розміру, від стартапів до великих корпорацій. Це дозволяє відчути потужність FM в усій організації. Прискорюється використання машинного навчання та надається можливість розробникам створювати власні генеративні програми ШІ.

Такі компанії, як Infosys, Accenture, Deloitte, допомагають компаніям прискорити використання генеративного ШІ.

#6. Масштабованість

Завдяки AWS користувачі отримують надійний та масштабований досвід розробки сучасних програм ШІ. Можливість легко інтегрувати обрані та налаштовані FM в масштабовані програми та швидше їх розгортати. Інфраструктура не потребує управління.

Немає необхідності керувати інтеграціями з SageMaker ML для тестування різних моделей, обробки FM у масштабі тощо.

Зберігання даних на AWS спрощує масштабування та використання генеративного ШІ з Bedrock з більшою конфіденційністю та безпекою.

Інтеграції

Amazon Bedrock інтегрується з багатьма програмними інструментами та службами:

  • Amazon Web Services (AWS) для зберігання баз даних, обчислювальної потужності, доставки контенту тощо.
  • Claude AI від Anthropic для створення та обробки тексту, схожого на людський.
  • Stability AI для розробки та впровадження рішень з використанням передових технологій.
  • Stable Diffusion для створення реалістичних зображень.
  • Amazon Titan для надання FM через API.

Приклади використання Amazon Bedrock

Чат-боти

За допомогою Amazon Bedrock можна створювати діалогові інтерфейси користувача, такі як віртуальні помічники та чат-боти. Вони покращують взаємодію з клієнтами, допомагають їм знаходити потрібну інформацію на сайті тощо.

Генерація тексту

Amazon Bedrock допоможе створити оригінальний контент, наприклад есе, тексти для веб-сторінок, публікації в соціальних мережах та оповідання. Amazon Bedrock допоможе з будь-якою частиною текстового контенту. Текст буде граматично правильним та стилістично витриманим. Можливість легко створювати та публікувати контент.

Персоналізація

Сучасні клієнти цінують персоналізовані послуги, а не загальні, нерелевантні пропозиції.

З Amazon Bedrock можна надавати персоналізовані послуги та продукти. Клієнти будуть знаходити потрібне швидше та легше. Рекомендації будуть більш контекстуальними та релевантними.

Конспектування тексту

AWS Bedrock може створити короткий зміст текстового контенту, наприклад, блогів, статей, книг. Це дозволяє швидко отримати уявлення про суть тексту, не витрачаючи багато часу на читання.

Пошук

Важливо швидко надати клієнту відповідь на його запитання, використовуючи наявні дані, щоб забезпечити кращий досвід.

Amazon Bedrock шукає, синтезує та знаходить необхідну інформацію у великому масиві даних. Це дозволяє надавати клієнтам швидкі та точні відповіді, допомагаючи їм знайти потрібне.

Генерація зображень

За допомогою генеративної платформи ШІ Amazon Bedrock можна створювати художні та реалістичні зображення об’єктів, сцен, середовищ тощо, використовуючи текстові підказки.

Це корисно для компаній, щоб створювати зображення для продуктів, послуг, блогів, статей, каталогів та інших документів. Це підвищує зацікавленість аудиторії та сприяє розвитку бізнесу.

Підтримка та навчання

Bedrock надає онлайн-підтримку своїм користувачам. Оскільки це сервіс від Amazon, можна очікувати якісної підтримки та швидкого розв’язання запитів. Підтримка надається для різних типів організацій: малий, середній та великий бізнес, фрілансери, державні та некомерційні організації.

Bedrock також надає документацію для навчання користувачів.

Майбутнє Amazon Bedrock

Amazon Bedrock має великий потенціал та здатний забезпечити чудову продуктивність, масштабованість та якість для ваших програм. Amazon анонсувала Bedrock 13 квітня 2023 року. Наразі генеративний сервіс ШІ перебуває в обмеженій попередній версії, але деякі клієнти отримали ранній доступ для тестування та надання відгуків.

Планується випуск двох моделей Titan FM – generative LLM та embedded LLM; обидві здатні виконувати різноманітні завдання, від створення тексту, зображень до пошуку та персоналізації.

Bedrock стане важливим кроком до демократизації FM, допомагаючи компаніям прискорити використання машинного навчання завдяки кращій надійності, масштабованості та продуктивності. Очікується, що Bedrock буде широко доступним у найближчі місяці. Слідкуйте за новинами.

Ви також можете ознайомитись, як генеративний пошук ШІ змінює пошукові системи.