Låser opp den generative AI-kraften til AWS

Amazon Bedrock kan være din neste plattform hvis du ønsker å bygge generative AI-baserte applikasjoner på grunn av dens fantastiske evner og styrken til AWS.

Det vil også være til stor hjelp for bedrifter og enkeltpersoner som ser frem til å bruke generativ AI og ML i arbeidsflyten og produsere bilder og innholdsdeler av høy kvalitet, og gi en bedre kundeopplevelse.

I følge Gartners spådomvil generativ AI automatisere 60 % av all designarbeid for mobilapplikasjoner og nettsteder innen 2026.

Så generative AI-systemer som Amazon Bedrock har mye omfang og potensial på tvers av mange sektorer, og bruken forventes å vokse mer.

I denne artikkelen skal jeg snakke om generativ AI og Amazon Bedrock og hvordan de kan hjelpe deg.

La oss begynne!

Hva er generativ AI?

Generativ kunstig intelligens (Generativ AI) er en AI-type som kan generere bilder, tekst og andre medier som et svar på en melding.

Når det brukes i et system og trent på et gitt datasett, kan det hjelpe deg med å lage realistiske bilder, historier, musikk, videoer, samtaler osv. Generative AI-modeller studerer inndatatreningsdataenes struktur og mønstre for å generere ferske data med lignende egenskaper.

Store, forhåndstrente ML-modeller brukes til å drive generativ AI. Disse ML-modellene kalles Foundation Models (FMs) eller basismodeller. ML-modeller kan ha millioner og milliarder av variabler eller parametere.

Et stort antall parametere gjør FM-er i stand til å forstå komplekse konsepter. Hvis du trener dem på store datasett med forskjellige mønstre og former, kan FM-er bruke læringen i ulike sammenhenger.

FM-er kan utføre en rekke oppgaver, fra å skrive en blogg og generere bilder til å svare på spørsmål og løse matematiske problemer. Gitt den generelle karakteren og størrelsen til FM-er, er de forskjellige fra tradisjonelle ML-modeller som bare kan utføre spesifikke oppgaver som tekstanalyse, bildeklassifisering, spådommer, etc.

Noen av de fremtredende generative AI-systemene er Open AIs ChatGPT, Bing Chat, Googles Bard og mer, inkludert DALL-E, Stable Diffusion og Midjourney.

Applikasjoner av generativ AI

Noen applikasjoner av generativ AI er:

• Programvareutvikling: Lage generative AI-baserte applikasjoner som kan utføre flere oppgaver. Du kan også bruke den til kodegenerering, verifisering og forklaring.
• Skriving: Du kan bruke generative AI-systemer til å skrive artikler, e-postsvar, CVer, sosiale medier-profiler osv. Du kan også lage sammendrag av et innholdsstykke og ganske enkelt innholdet ved å bryte ned tittelen, trekke ut nøkkelelementer og lage konturer.
• Kunst: Generative AI-baserte systemer kan hjelpe deg med å generere kunstneriske bilder, bilder og scener som du kan bruke på en rekke områder, det være seg artikler, filmer, spill, videoer osv. Du kan også lage musikk på ønsket tid og stil.
• Produktdesign: Du kan lage produktets modeller i 2D og 3D for å se hvordan det ser ut. Dette vil gjøre deg i stand til å utføre effektiv A/B-testing for å velge det bedre designet basert på din brukssituasjon.
• Økonomi: Du kan lage FinTech-applikasjoner med stor datakraft og moderne muligheter. Disse appene vil være skalerbare, sikre og pålitelige.
• Helsetjenester: Du kan lage medisinske bilder som viser hvordan en sykdom utvikler seg i fremtiden. Dette vil gjøre deg i stand til å gi bedre behandlinger og forebyggingsplaner og teste medisiner.
• Markedsføring: Markedsføringsteam kan generere nyttige pressemeldinger, artikler, annonsekampanjer, e-poster osv. ved å bruke generative AI-apper.
• Kundestøtte: Du kan gi effektiv kundestøtte gjennom avanserte chatbots.

Fordeler med Generativ AI

• Automatisering: Generative AI-modeller hjelper til med å automatisere ulike oppgaver som er tidkrevende og kjedelige, som å svare på e-poster, svare på lignende spørsmål, overvåke, etc.
• Forbedrede svar: Sammenlignet med tradisjonelle AI-systemer gir generative AI-systemer relevante, presise og riktige svar. Dermed forbedrer det svarene dine og bidrar til å gi bedre kundeopplevelser.
• Realistiske opplevelser: Ved å generere fotorealistiske bilder og grafikk kan du bruke dem i ulike områder av virksomheten din, fra artikler og andre ressurser til produkter og tjenester.
• Forenklet innholdsskaping: Generativ AI gjør innholdsgenerering enkel og rask i stedet for timer.
• Raskere produktutvikling: Ved å automatisere oppgaver, strømlinjeforme innholdsskaping og bruke skalerbare og effektive applikasjoner, kan du utvikle produkter raskere.

Forbered data for generativ AI

Forberedelse av data for generativ AI krever nøye planlegging og innsamling av et stort datavolum for å trene modellen din. For dette, sørg for:

• Dataene er av høy kvalitet; den må være relevant, fullstendig, nøyaktig og uten skjevheter
• For å samle både ustrukturerte og strukturerte data fra flere kilder som e-post, databaser og andre dokumenter
• Data er merket og lagret i CSV, JSON, TFRecord, etc.
• Data renses ved å fjerne unøyaktige, ufullstendige og ødelagte data
• For å utføre dataforbehandling med teknikker som normalisering og formatering

Beste praksis for implementering av generativ AI

Å sikre AI-transparens og tillit er viktig, så følg disse beste fremgangsmåtene:

• Gjennomfør omfattende testing internt med mange brukstilfeller før du bruker generativ AI for å produsere innhold for sluttbrukere
• Oppretthold åpenhet med dine kunder og ansatte når de samhandler med en maskin med riktig merking.
• Sett opp retningslinjer og prosesser for å oppdage og fjerne skjevheter. Valider resultater og test fortløpende.
• Ta tak i sikkerhets- og personvernhensyn ved å beskytte sensitive data
• Slipp den generative AI-en din i beta først for å måle brukeropplevelsen og søke tilbakemeldinger for å bli bedre.

Utfordringer i generativ AI-implementering

• Det er ingen enkel måte å finne høyytende FM-er og få tilgang til dem som er egnet for deres brukssituasjon og kan gi flotte resultater.
• Organisasjoner synes det er vanskelig å integrere i apper da de må pådra seg store kostnader og administrere enorm infrastruktur.
• Det er vanskelig for dem å bruke base FM til å utvikle ulike apper med dataene deres.
• Tilpasning kan også være et hinder.
• Bekymringer angående datasikkerhet og personvern.

Amazon tok hensyn til disse utfordringene og kom med Bedrock som har som mål å løse disse problemene. Dette er hvordan.

Hva er Amazonas grunnfjell?

Amazonas grunnfjell er en fullstendig administrert tjeneste som gir en enklere måte å utvikle generative AI-apper og skalere dem med grunnmodeller (FM).

Dette verktøyet kan gjøre det mulig for deg å gjøre tilgjengelige FM-er fra Amazon og topp AI-startups gjennom en API. Som et resultat vil du ha mange alternativer for FM-er å velge mellom og finne den best passende modellen for dine behov. Disse alternativene inkluderer FM-er fra Amazon, Anthropic, Stability AI og AI21 Labs.

Bedrock vil gi deg en virkelig serverløs opplevelse for å hjelpe deg raskt å komme i gang og tilpasse FM-er ved å bruke dataene dine privat. Det vil bli enklere for deg å integrere og distribuere sikre, pålitelige og skalerbare FM-er i appene dine ved hjelp av AWS-funksjoner og verktøy du bruker uten å administrere noen infrastruktur. Dette akselererer utvikling av generativ AI-app.

Funksjoner og muligheter til Amazons grunnfjell

#1. Et bredt utvalg av FM-er

Amazon Bedrock-kunder vil få et bredt utvalg av FM-er som er avanserte og lett tilgjengelige. Dette inkluderer:

• Claude: Anthropics LLM som kan utføre en rekke tekstbehandlings- og samtaleoppgaver. Den er basert på den omfattende forskningen til Anthropic for å trene ansvarlige og ærlige AI-systemer.

• Jurassic-2: De flerspråklige Jurassic-2 LLM-ene fra AI21 Labs bruker naturlige språkkommandoer for å generere unik tekst på tysk, fransk, spansk, italiensk, nederlandsk og portugisisk.
• Stabil spredning: Du kan enkelt få tilgang til mange tekst-til-bilde FM-er med Stability AI, inkludert stabil diffusjon. Disse FM-ene kan generere realistiske, høykvalitets og unike design, logoer, kunst og bilder.
• Amazon Titan: Bedrock lar deg få tilgang til mange kraftige FM-er fra Amazon Titan for å lage bilder og tekst. Den vil ha to nyopprettede LLM-er for å gjøre brukeropplevelsen mye mer interessant.

Ved å velge dine foretrukne FM-er fra denne listen, kan du komme raskt i gang med prosjektet ditt, enten det er apputvikling eller bilde- og tekstgenerering.

#2. Titan FM-er

Amazon har forhåndsvist sine nyeste Titan FM-er med noen kunder før de har gjort dem tilgjengelig bredt. De har to Titan FM-er i utgangspunktet:

• Generativ LLM: Det er for oppgaver som tekstgenerering, tekstoppsummering, åpne spørsmål og svar, informasjonsutvinning og klassifisering.
• Embeddings LLM: Den kan oversette tekstinndata som store tekstenheter, setninger, ord, etc., til innebygging eller numeriske representasjoner som inneholder tekstens semantiske betydning.

Selv om LLM ikke vil generere tekst, brukes den i mange applikasjoner som søk, personalisering osv. Årsaken er at sammenligning av innebygginger gjør det mulig for modeller å produsere mer kontekstuelle og relevante svar enn bare ordmatching. Det gjør det også enklere og raskere å finne produkter.

#3. Tilpasning

Amazon Bedrock gir et høyt nivå av tilpasning. Det er enkelt å tilpasse en gitt AI-modell med dataene dine for å gjøre den egnet for prosjektet ditt.

Du trenger bare å peke Bedrock på noen merkede eksempler i S3 for å la den finjustere modellen din for ditt spesifikke bruksområde. Selv 20 merkede eksempler er også nok til å få ting gjort. Dette vil eliminere behovet for å kommentere store datavolumer og spare deg for mye tid og krefter.

Eksempel: Tenk deg at du er en innholdsmarkedsfører som jobber for et tøymerke. Du vil lage en kampanjekopi for å tiltrekke potensielle kjøpere mot en kommende linje med skjorter.

For dette kan du gi Amazon Bedrock noen merkede eksempler på kampanjeeksemplarer og beskrivelser med best resultater fra fortiden. Deretter vil Bedrock lage en egen, privat kopi av fundamentmodellen som kundene kun har tilgang til og deretter trene denne modellen. Den vil da automatisk generere en effektiv kampanjekopi for nye skjorter.

#4. Sikkerhet og personvern

For opplæring av basismodellene bruker Amazon Bedrock aldri kundedata. I tillegg krypterer den alle data og forlater aldri en Virtual Private Cloud (VPC) til en kunde. På denne måten prøver Amazon Bedrock å opprettholde kundenes tillit. Så kundene kan være trygge på at dataene deres er sikre og konfidensielle.

Dessuten er Amazons Titan FM-er designet på en slik måte at det blir raskere å oppdage skadelige data og fjerne dem. Den kan også finne ut upassende innhold i en brukers input og avvise det. I tillegg kan den filtrere AI-modellens utdata som inneholder upassende innhold som vold, banning, hatefulle ytringer, etc.

#5. tilgjengelighet

Amazon Bedrock legger til rette for større tilgjengelighet for FM-er for bedrifter i alle former og størrelser, enten du er en oppstart, liten bedrift, mellomstor bedrift eller bedrift. Du vil være i stand til å oppleve kraften til FM-er i hele organisasjonen. Du kan akselerere ML-bruken og gi utviklerne dine mulighet til å enkelt bygge dine egne generative AI-apper.

Selskaper som Infosys, Accenture, Deloitte, etc., utvikler praksis for å hjelpe selskaper med å bevege seg raskere i generativ AI-bruk.

#6. Skalerbarhet

Med AWS kan brukere få en mer pålitelig og skalerbar opplevelse ved å utvikle moderne AI-applikasjoner. Du kan enkelt integrere dine valgte og tilpassede FM-er i skalerbare applikasjoner og distribuere dem raskere ved hjelp av muligheter og verktøy som AWS tilbyr og som du bruker.

Dette vil eliminere behovet for å administrere all infrastruktur. Du trenger for eksempel ikke å administrere integrasjoner med SageMaker ML-funksjonalitet (som Experiments) for å teste ulike modeller, Pipelines for å håndtere FM-er i skala, og så videre.

Hvis dataene dine allerede er lagret på AWS, vil det bli enklere å skalere dataene dine og bruke generativ AI med Bedrock med større personvern og sikkerhet.

Integrasjoner

Amazon Bedrock integreres med mange programvareverktøy og tjenester:

• Amazon Web Services (AWS) for databaselagring, datakraft, innholdslevering og mer
• Anthropics Claude AI for å generere og behandle menneskelignende tekst
• Stabilitet AI for å designe og implementere løsninger ved hjelp av utvidet teknologi og kollektiv intelligens
• Stabil diffusjon for å produsere realistiske bilder
• Amazon Titan for å gjøre FM-er tilgjengelige via en API

Bruk tilfeller av Amazon Berggrunn

Chatbots

Med Amazon Bedrock kan du utvikle samtalebrukergrensesnitt som virtuelle assistenter og chatbots. Disse applikasjonene kan bidra til å forbedre kundeopplevelsen ved å hjelpe dem med å svare på spørsmålene deres, finne det de leter etter på nettstedet ditt og mer.

Tekstgenerering

Amazon Bedrock vil hjelpe deg med å lage originalt innhold, inkludert essays, nettsidekopiering, innlegg i sosiale medier og noveller. Med Amazon Bedrock kan du generere tekst for innholdsdelene dine. Dermed vil du ikke bli forsinket på grunn av noen grunn, enten det er grammatikk, ordkraft eller noe annet. Du kan enkelt lage innhold og publisere det hvor du vil.

Personalisering

Moderne kunder elsker personlige tjenester i stedet for vage, irrelevante produkter og tjenester som dreper tiden og tålmodigheten deres.

Med Amazon Bedrock vil du kunne tilby personlige tjenester og produkter. Det vil hjelpe kundene dine med å finne ting de leter etter, noe som bidrar til å forbedre opplevelsen deres på nettstedet ditt. Anbefalingene vil være mer kontekstuelle og relevante sammenlignet med ordsamsvar.

Tekstoppsummering

AWS Bedrock kan gi deg et sammendrag av tekstbasert innhold som blogger, artikler, bøker og andre dokumenter. Dette hjelper deg med å få kjernen i et innholdsstykke på kort tid uten å måtte dedikere timer eller dager til å lese ting.

Søk

Når en kunde stiller et spørsmål, er det viktig å gi dem et raskt svar fra tilgjengelige data for å sikre en bedre kundeopplevelse.

Så i stedet for å la dem vente, kan du gi dem relevante og nøyaktige svar ved hjelp av Amazon Bedrock. Verktøyet kan søke, syntetisere og finne den nødvendige informasjonen ut av en stor samling av data. På denne måten kan du gi raske svar til kunder og hjelpe dem med å finne det de leter etter.

Bildegenerering

Med Amazon Bedrocks generative AI-plattform kan du lage kunstneriske og realistiske bilder av objekter, motiver, scener, miljøer osv. ved å bruke språkoppfordringer.

Dette er nyttig for bedrifter å lage bilder og legge dem til i sine produkter, tjenester, blogger og artikler, kataloger og andre dokumenter. Som et resultat kan du engasjere publikum mer i tilbudene dine og utvide virksomheten din mer.

Støtte og opplæring

For øyeblikket gir Bedrock online støtte til sine brukere. Siden det er fra Amazon, kan du forvente bedre støtte og få løst spørsmålene dine raskt. Enten du tilhører en liten, mellomstor eller bedriftsbedrift eller en frilans-, regjerings- eller ideell organisasjon, vil du få kvalitetsstøtte.

I tillegg leverer Bedrock dokumentasjon for opplæring av brukere.

Fremtiden til Amazonas grunnfjell

Amazon Bedrock har et stort potensial og kan gi god ytelse, skalerbarhet og kvalitet til applikasjonene dine. Amazon annonserte Bedrock 13. april 2023. Selv om denne generative AI-tjenesten fortsatt er i begrenset forhåndsvisning, har noen av kundene tidlig tilgang til å prøve tjenesten og gi tilbakemelding.

I første omgang planlegger de å gi ut to Titan FM-modeller – generativ LLM og innebygd LLM; begge er i stand til å utføre en rekke oppgaver, fra å generere tekst, bilder osv., til søk og personalisering.

Berggrunnen kommer til å være et stort skritt mot FM-demokratisering, og hjelper bedrifter med å akselerere ML-bruk med bedre pålitelighet, skalerbarhet og ytelse. Berggrunn forventes å bli bredt introdusert i de kommende månedene. Inntil da, følg med på de siste nyhetene.

Du kan også lese hvordan generativt AI-søk endrer søkemotorer.