Amazon Bedrock може стати вашою наступною платформою, якщо ви хочете створювати генеративні програми на основі штучного інтелекту через його дивовижні можливості та силу AWS.
Це також стане в нагоді компаніям і окремим особам, які з нетерпінням чекають використання генеративного штучного інтелекту та машинного навчання у своєму робочому процесі та створення високоякісних зображень і частин вмісту, а також надання кращого досвіду для клієнтів.
Відповідно до Прогноз Гартнерадо 2026 року генеративний штучний інтелект автоматизуватиме 60% усіх проектів мобільних додатків і веб-сайтів.
Таким чином, генеративні системи штучного інтелекту, як-от Amazon Bedrock, мають широкі можливості та потенціал у багатьох секторах, і очікується, що їх використання зростатиме.
У цій статті я розповім про генеративний штучний інтелект і Amazon Bedrock і про те, як вони можуть вам допомогти.
Давайте розпочнемо!
Що таке Generative AI?
Генеративний штучний інтелект (Generative Artificial Intelligence — Generative AI) — це тип штучного інтелекту, який може генерувати зображення, текст та інші медіа у відповідь на підказку.
Якщо використовується в системі та навчається на певному наборі даних, це може допомогти вам створювати реалістичні зображення, історії, музику, відео, розмови тощо. Генеративні моделі штучного інтелекту вивчають структуру та шаблони вхідних навчальних даних, щоб генерувати нові дані зі схожими характеристиками.
Великі, попередньо навчені моделі машинного навчання використовуються для живлення генеративного ШІ. Ці моделі ML називаються основними моделями (FM) або базовими моделями. Моделі ML можуть мати мільйони і мільярди змінних або параметрів.
Велика кількість параметрів робить ФМ здатними сприймати складні поняття. Якщо ви тренуєте їх на великих наборах даних з різними шаблонами та формами, FM можуть застосовувати отримані знання в різних контекстах.
ФМ можуть виконувати різноманітні завдання, від написання блогу та створення зображень до відповідей на запитання та вирішення математичних задач. Враховуючи універсальний характер і розмір FM, вони відрізняються від традиційних моделей ML, які можуть виконувати лише певні завдання, такі як аналіз тексту, класифікація зображень, прогнози тощо.
Серед відомих генеративних систем штучного інтелекту – ChatGPT від Open AI, Bing Chat, Bard від Google тощо, включаючи DALL-E, Stable Diffusion і Midjourney.
Застосування Generative AI
Деякі застосування генеративного ШІ:
- Розробка програмного забезпечення: створення генеративних додатків на основі ШІ, які можуть виконувати кілька завдань. Ви також можете використовувати його для створення коду, перевірки та пояснення.
- Написання: Ви можете використовувати генеративні системи штучного інтелекту для написання статей, відповідей електронною поштою, резюме, профілів у соціальних мережах тощо. Ви також можете створювати резюме частини вмісту та просто вмісту, розбиваючи його назву, вилучаючи ключові елементи та створюючи контури.
- Мистецтво: генеративні системи на основі штучного інтелекту можуть допомогти вам створювати художні зображення, малюнки та сцени, які можна використовувати в різних сферах, будь то статті, фільми, ігри, відео тощо. Ви також можете створювати музику в потрібний час і стиль.
- Дизайн продукту: ви можете створити моделі свого продукту в 2D і 3D, щоб побачити, як він виглядає. Це дозволить вам провести ефективне A/B-тестування, щоб вибрати кращий дизайн на основі вашого випадку використання.
- Фінанси: ви можете створювати програми FinTech із великою обчислювальною потужністю та сучасними можливостями. Ці програми будуть масштабованими, безпечними та надійними.
- Охорона здоров’я: ви можете створювати медичні зображення, які показують, як хвороба розвивається в майбутньому. Це дозволить вам запропонувати кращі плани лікування та профілактики, а також тестувати ліки.
- Маркетинг: маркетингові команди можуть створювати корисні прес-релізи, статті, рекламні кампанії, електронні листи тощо за допомогою генеративних додатків ШІ.
- Підтримка клієнтів: ви можете забезпечити ефективну підтримку клієнтів за допомогою вдосконалених чат-ботів.
Переваги Generative AI
- Автоматизація: генеративні моделі штучного інтелекту допомагають автоматизувати різноманітні трудомісткі та виснажливі завдання, як-от відповіді на електронні листи, відповіді на схожі запитання, моніторинг тощо.
- Покращені відповіді: у порівнянні з традиційними системами штучного інтелекту генеративні системи штучного інтелекту надають релевантні, точні та правильні відповіді. Таким чином, це покращує ваші відповіді та допомагає забезпечити кращий досвід клієнтів.
- Реалістичний досвід: створюючи фотореалістичні зображення та графіку, ви можете використовувати їх у різних сферах свого бізнесу, від статей та інших ресурсів до продуктів і послуг.
- Спрощене створення вмісту: Generative AI робить створення вмісту простим і швидким замість годин.
- Швидша розробка продуктів. Автоматизуючи завдання, спрощуючи створення вмісту та використовуючи масштабовані та продуктивні програми, ви можете розробляти продукти швидше.
Підготуйте дані для Generative AI
Підготовка даних для генеративного ШІ вимагає ретельного планування та збору великого обсягу даних для навчання вашої моделі. Для цього забезпечте:
- Дані мають високу якість; воно має бути актуальним, повним, точним і неупередженим
- Щоб збирати як неструктуровані, так і структуровані дані з різних джерел, наприклад електронних листів, баз даних та інших документів
- Дані маркуються та зберігаються у форматах CSV, JSON, TFRecord тощо.
- Дані очищаються шляхом видалення неточних, неповних і пошкоджених даних
- Для виконання попередньої обробки даних за допомогою таких методів, як нормалізація та форматування
Найкращі практики впровадження Generative AI
Забезпечення прозорості та довіри ШІ є важливим, тому дотримуйтесь цих найкращих практик:
- Проведіть масштабне внутрішнє тестування з багатьма варіантами використання, перш ніж використовувати генеративний ШІ для створення вмісту для кінцевих користувачів
- Підтримуйте прозорість для своїх клієнтів і співробітників, коли вони взаємодіють із машиною з належним маркуванням.
- Налаштуйте вказівки та процеси для виявлення та усунення упереджень. Підтверджуйте результати та тестуйте безперервно.
- Вирішуйте питання безпеки та конфіденційності даних, захищаючи конфіденційні дані
- Спершу випустіть бета-версію свого генеративного ШІ, щоб оцінити взаємодію з користувачем і отримати відгук для покращення.
Проблеми впровадження генеративного ШІ
- Немає простого способу знайти високопродуктивні FM і отримати доступ до них, які підходять для їх використання та можуть забезпечити чудові результати.
- Організаціям важко інтегруватися в програми, оскільки їм доводиться нести великі витрати та керувати величезною інфраструктурою.
- Їм важко використовувати базовий FM для розробки різних додатків зі своїми даними.
- Налаштування також може бути перешкодою.
- Занепокоєння щодо конфіденційності та безпеки даних.
Amazon звернув увагу на ці проблеми та створив Bedrock, який має на меті вирішити ці проблеми. Ось як.
Що таке Amazon Bedrock?
Amazon Bedrock – це повністю керована служба, яка надає простіший спосіб розробки генеративних додатків ШІ та їх масштабування за допомогою базових моделей (FM).
Цей інструмент може дозволити вам зробити доступними FM-повідомлення від Amazon і провідних AI-стартапів через API. У результаті у вас буде багато варіантів FM на вибір і знайдете найкращу модель для ваших потреб. Ці варіанти включають FM від Amazon, Anthropic, Stability AI та AI21 Labs.
Bedrock надасть вам справді безсерверний досвід, щоб допомогти вам швидко розпочати роботу та налаштувати FM-повідомлення, використовуючи ваші дані конфіденційно. Вам стане простіше інтегрувати та розгортати безпечні, надійні та масштабовані FM у ваших програмах за допомогою можливостей та інструментів AWS, які ви використовуєте, не керуючи жодною інфраструктурою. Це прискорює розробку генеративних додатків ШІ.
Функції та можливості Amazon Bedrock
#1. Широкий вибір FM
Клієнти Amazon Bedrock отримають широкий вибір просунутих і легкодоступних FM. Це включає:
- Клод: LLM від Anthropic, який може виконувати численні завдання з обробки тексту та розмови. Він базується на обширних дослідженнях Anthropic щодо навчання відповідальних і чесних систем ШІ.
- Jurassic-2: багатомовні програми LLM Jurassic-2 від AI21 Labs використовують команди природної мови для створення унікального тексту німецькою, французькою, іспанською, італійською, голландською та португальською мовами.
- Стабільне розповсюдження: ви можете легко отримати доступ до багатьох FM-файлів із перетворенням тексту в зображення за допомогою Stability AI, включаючи стабільне розповсюдження. Ці FM можуть створювати реалістичні, високоякісні та унікальні дизайни, логотипи, мистецтво та зображення.
- Amazon Titan: Bedrock дозволить вам отримати доступ до багатьох потужних FM від Amazon Titan для створення зображень і тексту. Він матиме дві нещодавно створені LLM, щоб зробити роботу користувача набагато цікавішою.
Вибравши бажані FM із цього списку, ви зможете швидко розпочати роботу над своїм проектом, будь то розробка додатків чи створення зображень і тексту.
#2. Титан FM
Amazon попередньо переглядав свої останні Titan FM з деякими клієнтами, перш ніж зробити їх широко доступними. Спочатку вони мають два Titan FM:
- Generative LLM: призначений для таких завдань, як генерація тексту, резюмування тексту, відкриті запитання та відповіді, вилучення інформації та класифікація.
- Вбудовані LLM: він може перекладати введені тексти, як-от великі текстові блоки, фрази, слова тощо, у вбудовані чи числові представлення, що містять семантичне значення тексту.
Хоча LLM не генерує текст, він використовується в багатьох програмах, таких як пошук, персоналізація тощо. Причина полягає в тому, що порівняння вбудовувань дозволяє моделям створювати більш контекстуальні та релевантні відповіді, ніж просто зіставлення слів. Це також полегшує та прискорює пошук продуктів.
#3. Налаштування
Amazon Bedrock забезпечує високий рівень налаштування. Легко налаштувати ту чи іншу модель AI за допомогою ваших даних, щоб зробити її придатною для вашого проекту.
Вам просто потрібно вказати Bedrock на кілька позначених прикладів у S3, щоб дозволити йому точно налаштувати вашу модель для вашого конкретного випадку використання. Навіть 20 позначених прикладів також достатньо, щоб виконати завдання. Це позбавить від необхідності анотування великих обсягів даних і заощадить багато часу та зусиль.
Приклад. Припустімо, що ви маркетолог із контенту, який працює над брендом одягу. Ви хочете створити копію кампанії, щоб залучити потенційних покупців до майбутньої лінії сорочок.
Для цього ви можете надати Amazon Bedrock кілька позначених прикладів ваших копій найефективніших кампаній і описів з минулого. Далі Bedrock створить окрему приватну копію базової моделі, до якої клієнти матимуть лише доступ, а потім навчить цю модель. Потім він автоматично створить ефективну копію кампанії для нових сорочок.
#4. Безпека та конфіденційність
Для навчання базових моделей Amazon Bedrock ніколи не використовує дані клієнтів. Крім того, він шифрує всі дані та ніколи не залишає віртуальну приватну хмару (VPC) клієнта. Таким чином Amazon Bedrock прагне зберегти довіру клієнтів. Тож клієнти можуть бути впевнені, що їхні дані захищені та конфіденційні.
Крім того, Titan FM від Amazon розроблено таким чином, що швидше виявляти шкідливі дані та видаляти їх. Він також може знайти неприйнятний вміст у введених користувачами та відхилити його. Крім того, він може фільтрувати вихідні дані моделі штучного інтелекту, які містять неприйнятний вміст, наприклад насильство, ненормативну лексику, ворожі висловлювання тощо.
#5. Доступність
Amazon Bedrock сприяє більшій доступності FM для підприємств будь-якого розміру, будь то новачок, малий бізнес, середній бізнес або підприємство. Ви зможете відчути силу FM у всій своїй організації. Ви можете пришвидшити використання машинного навчання та надати розробникам можливість легко створювати власні генеративні програми ШІ.
Такі компанії, як Infosys, Accenture, Deloitte тощо, розробляють практики, щоб допомогти компаніям рухатися швидше у генеративному використанні ШІ.
#6. Масштабованість
Завдяки AWS користувачі можуть мати більш надійний і масштабований досвід розробки сучасних програм ШІ. Ви можете легко інтегрувати вибрані та налаштовані FM в масштабовані програми та швидше розгортати їх за допомогою можливостей та інструментів, які пропонує AWS і якими ви користуєтеся.
Це позбавить від необхідності керувати будь-якою інфраструктурою. Наприклад, вам не потрібно керувати інтеграціями з функціональними можливостями SageMaker ML (такими як Experiments) для тестування різних моделей, Pipelines для обробки FM у масштабі тощо.
Якщо ваші дані вже зберігаються на AWS, стане легше масштабувати ваші дані та використовувати генеративний ШІ з Bedrock із 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 вмісту тощо
- Claude AI від Anthropic для створення та обробки тексту, схожого на людину
- Стабільність штучного інтелекту для розробки та впровадження рішень із використанням розширеної технології та колективного інтелекту
- Стабільна дифузія для створення реалістичних зображень
- Amazon Titan, щоб зробити FM доступними через API
Приклади використання Amazon Bedrock
Чат-боти
За допомогою Amazon Bedrock ви можете розробляти розмовні інтерфейси користувача, такі як віртуальні помічники та чат-боти. Ці програми можуть покращити взаємодію з клієнтами, допомагаючи їм відповідати на їхні запити, знаходити те, що вони шукають на вашому веб-сайті, тощо.
Генерація тексту
Amazon Bedrock допоможе вам створити оригінальний вміст, зокрема есе, копії веб-сторінок, публікації в соціальних мережах і короткі історії. За допомогою Amazon Bedrock ви можете створювати текст для фрагментів свого вмісту. Таким чином, ви не будете відставати з будь-якої причини, будь то граматика, сила слова чи щось інше. Ви можете легко створювати вміст і публікувати його, де завгодно.
Персоналізація
Сучасні клієнти люблять персоналізовані послуги замість розпливчастих, нерелевантних продуктів і послуг, які вбивають їхній час і терпіння.
З Amazon Bedrock ви зможете надавати персоналізовані послуги та продукти. Це допоможе вашим клієнтам знайти те, що вони шукають, що покращить їхні враження від вашого веб-сайту. Рекомендації будуть більш контекстуальними та релевантними порівняно зі збігом слів.
Конспектування тексту
AWS Bedrock може надати вам короткий виклад текстового вмісту, наприклад блогів, статей, книг та інших документів. Це допоможе вам зрозуміти суть частини вмісту за короткий проміжок часу, не витрачаючи години чи дні на читання матеріалу.
Пошук
Коли клієнт ставить запитання, важливо дати йому швидку відповідь на основі наявних даних, щоб забезпечити кращий досвід роботи з клієнтом.
Тож замість того, щоб змушувати їх чекати, ви можете надати їм доречні та точні відповіді за допомогою Amazon Bedrock. Інструмент може шукати, синтезувати та знаходити необхідну інформацію з великого пулу даних. Таким чином ви можете надавати клієнтам швидкі відповіді та допомагати їм знайти те, що вони шукають.
Генерація зображень
За допомогою генеративної платформи штучного інтелекту Amazon Bedrock ви можете створювати художні та реалістичні зображення об’єктів, предметів, сцен, середовищ тощо, використовуючи мовні підказки.
Це корисно для підприємств, щоб створювати зображення та додавати їх до своїх продуктів, послуг, блогів і статей, каталогів та інших документів. У результаті ви можете більше залучати свою аудиторію до своїх пропозицій і розвивати свій бізнес.
Підтримка та навчання
Зараз Bedrock надає онлайн-підтримку своїм користувачам. Оскільки це від Amazon, ви можете очікувати кращої підтримки та швидкого вирішення своїх запитів. Незалежно від того, чи належите ви до малого, середнього чи корпоративного бізнесу, чи до позаштатної, державної чи некомерційної організації, ви отримаєте якісну підтримку.
Крім того, Bedrock надає документацію для навчання користувачів.
Майбутнє Amazon Bedrock
Amazon Bedrock має величезний потенціал і може забезпечити чудову продуктивність, масштабованість і якість ваших програм. Amazon анонсувала Bedrock 13 квітня 2023 року. Хоча цей генеративний сервіс штучного інтелекту все ще знаходиться в обмеженій попередній версії, деякі його клієнти мають ранній доступ, щоб спробувати сервіс і залишити свої відгуки.
Спочатку вони планують випустити дві моделі Titan FM – generative LLM і embedded LLM; обидва здатні виконувати різноманітні завдання, від створення тексту, зображень тощо до пошуку та персоналізації.
Bedrock стане великим кроком до демократизації FM, допомагаючи компаніям прискорити використання машинного навчання за рахунок кращої надійності, масштабованості та продуктивності. Очікується, що Bedrock буде широко представлений у найближчі місяці. А поки що слідкуйте за останніми новинами.
Ви також можете прочитати, як генеративний пошук ШІ змінює пошукові системи.