Dersom du er ute etter en plattform for å skape applikasjoner basert på generativ kunstig intelligens, kan Amazon Bedrock være det riktige valget, takket være sine imponerende egenskaper og AWS» robusthet.
Dette vil også være en stor fordel for virksomheter og enkeltpersoner som ønsker å integrere generativ AI og maskinlæring i sine arbeidsprosesser, for å produsere høykvalitets bilder og tekstinnhold og levere en forbedret kundeopplevelse.
Ifølge Gartners prognoser, vil generativ AI automatisere 60 % av designarbeidet for mobilapplikasjoner og nettsider innen 2026.
Dette indikerer at generative AI-systemer som Amazon Bedrock har et betydelig potensial og omfang i mange sektorer, og bruken forventes å øke betraktelig.
I denne artikkelen skal jeg utforske generativ AI og Amazon Bedrock, og hvordan disse teknologiene kan være til nytte for deg.
La oss komme i gang!
Hva er Generativ AI?
Generativ kunstig intelligens (Generativ AI) er en gren av AI som er i stand til å generere bilder, tekst og andre medieformater som svar på en gitt input.
Når den brukes i et system og er trent på et spesifikt datasett, kan den hjelpe deg med å generere realistiske bilder, fortellinger, musikk, videoer, dialoger osv. Generative AI-modeller analyserer strukturen og mønstrene i treningsdataene for å skape nytt innhold med lignende egenskaper.
Store, forhåndstrente maskinlæringsmodeller (ML-modeller) er kjernen i generativ AI. Disse modellene omtales som «Foundation Models» (FMs) eller basemodeller. ML-modeller kan inneholde millioner eller milliarder av variabler eller parametere.
Et slikt stort antall parametere gjør FM-er i stand til å forstå komplekse konsepter. Når de trenes på omfattende datasett med varierte mønstre og former, kan FM-er bruke denne kunnskapen i mange ulike sammenhenger.
FM-er kan utføre mange oppgaver, fra å skrive blogginnlegg og generere bilder til å svare på spørsmål og løse matematiske problemer. Gitt den generelle naturen og størrelsen til FM-er, skiller de seg fra tradisjonelle ML-modeller som kun kan utføre spesifikke oppgaver, som tekstanalyse, bildeklassifisering, prognoser osv.
Noen av de ledende generative AI-systemene inkluderer Open AIs ChatGPT, Bing Chat, Googles Bard og andre, som DALL-E, Stable Diffusion og Midjourney.
Anvendelsesområder for Generativ AI
Her er noen bruksområder for generativ AI:
- Programvareutvikling: Skap generative AI-baserte applikasjoner som kan håndtere flere oppgaver. Den kan også brukes til å generere, verifisere og forklare kode.
- Skriving: Bruk generative AI-systemer for å produsere artikler, e-postsvar, CV-er, profiler for sosiale medier, osv. Den kan også generere sammendrag av innhold og forenkle innhold ved å analysere titler, trekke ut nøkkelelementer og lage disposisjoner.
- Kunst: Generative AI-systemer kan generere kunstneriske bilder, visualiseringer og scener for bruk i mange områder, som artikler, filmer, spill, videoer, osv. Du kan også skape musikk i ønsket stil og tone.
- Produktdesign: Lag 2D- og 3D-modeller av produkter for å visualisere hvordan de vil se ut. Dette vil tillate effektiv A/B-testing for å velge det beste designet for din spesifikke brukssituasjon.
- Finans: Utvikle FinTech-applikasjoner med stor datakraft og avanserte funksjoner. Disse applikasjonene vil være skalerbare, sikre og pålitelige.
- Helsevesen: Generer medisinske bilder som viser sykdomsutvikling. Dette vil muliggjøre bedre behandlinger, forebyggingsplaner og testing av medisiner.
- Markedsføring: Markedsføringsteam kan generere pressemeldinger, artikler, reklamekampanjer, e-poster osv. ved hjelp av generative AI-applikasjoner.
- Kundestøtte: Gi effektiv kundestøtte gjennom avanserte chatroboter.
Fordeler med Generativ AI
- Automatisering: Generative AI-modeller automatiserer tidkrevende og rutinemessige oppgaver, som å svare på e-poster, besvare gjentatte spørsmål, utføre overvåking, osv.
- Forbedrede svar: Sammenlignet med tradisjonelle AI-systemer leverer generative AI-systemer relevante, nøyaktige og korrekte svar, noe som forbedrer responsen og bidrar til bedre kundeopplevelser.
- Realistiske opplevelser: Generering av fotorealistiske bilder og grafikk kan brukes på tvers av virksomheten, fra artikler og andre ressurser til produkter og tjenester.
- Forenklet innholdsskaping: Generativ AI gjør innholdsproduksjon enkel og rask i motsetning til tidligere hvor det kunne ta timer.
- Raskere produktutvikling: Automatisering av oppgaver, strømlinjeforming av innholdsproduksjon og bruk av skalerbare og effektive applikasjoner muliggjør raskere produktutvikling.
Forberedelse av data for generativ AI
Forberedelse av data for generativ AI krever grundig planlegging og innsamling av store datamengder for å trene modellen. For å sikre dette må du:
- Sørge for at dataene er av høy kvalitet: Det må være relevant, komplett, nøyaktig og uten bias.
- Samle både ustrukturerte og strukturerte data fra ulike kilder som e-post, databaser og andre dokumenter.
- Merke og lagre data i formater som CSV, JSON, TFRecord osv.
- Rense data ved å fjerne feilaktige, ufullstendige og ødelagte data.
- Utføre forhåndsbehandling av data med teknikker som normalisering og formatering.
Beste praksis for implementering av generativ AI
Det er viktig å sikre AI-transparens og tillit. Følg disse retningslinjene:
- Utfør omfattende intern testing med mange brukstilfeller før du benytter generativ AI til å produsere innhold for sluttbrukere.
- Oppretthold åpenhet overfor kunder og ansatte når de samhandler med en maskin, med riktig merking.
- Etabler retningslinjer og prosesser for å oppdage og fjerne skjevheter. Valider resultater og test kontinuerlig.
- Adresser sikkerhets- og personvernhensyn ved å beskytte sensitive data.
- Start med en betaversjon av generativ AI for å evaluere brukeropplevelsen og samle tilbakemeldinger for forbedring.
Utfordringer ved implementering av generativ AI
- Det er vanskelig å finne høyytelses FM-er som passer til bruksområdet og leverer gode resultater.
- Organisasjoner sliter med integrering i apper på grunn av høye kostnader og behov for å administrere stor infrastruktur.
- Det er en utfordring å bruke FM til å utvikle ulike apper med deres egne data.
- Tilpasning kan også være en hindring.
- Bekymringer knyttet til datasikkerhet og personvern.
Amazon har tatt tak i disse utfordringene og introdusert Bedrock, som har som mål å løse disse problemene, slik som vi skal se.
Hva er Amazon Bedrock?
Amazon Bedrock er en fullt administrert tjeneste som forenkler utvikling og skalering av generative AI-applikasjoner med «Foundation Models» (FM).
Dette verktøyet gir tilgang til FMs fra Amazon og ledende AI-startups via et API. Dette gir mange alternativer for FM-er, slik at du kan velge den som best passer dine behov. Disse alternativene inkluderer FM-er fra Amazon, Anthropic, Stability AI og AI21 Labs.
Bedrock tilbyr en serverløs opplevelse for rask oppstart og tilpasning av FM-er med dine private data. Integrering og distribusjon av sikre, pålitelige og skalerbare FM-er i appene dine blir enklere ved hjelp av AWS-funksjoner og verktøy, uten behov for infrastrukturadministrasjon. Dette akselererer utviklingen av generative AI-applikasjoner.
Funksjoner og muligheter i Amazon Bedrock
#1. Et bredt utvalg av FM-er
Amazon Bedrock-kunder får tilgang til et bredt utvalg av avanserte og lett tilgjengelige FM-er, inkludert:
- Claude: Anthropics LLM som kan håndtere tekstbehandling og dialog. Den er utviklet på bakgrunn av Anthropics forskning på ansvarlige og pålitelige AI-systemer.
- Jurassic-2: De flerspråklige Jurassic-2 LLM-ene fra AI21 Labs bruker naturlige språkkommandoer for å generere unike tekster på tysk, fransk, spansk, italiensk, nederlandsk og portugisisk.
- Stabil diffusjon: Få tilgang til mange tekst-til-bilde FM-er fra Stability AI, inkludert stabil diffusjon, som kan generere realistiske, høykvalitets og unike design, logoer, kunst og bilder.
- Amazon Titan: Bedrock gir tilgang til kraftige Amazon Titan FM-er for å generere bilder og tekst. Den inneholder to nyutviklede LLM-er for en forbedret brukeropplevelse.
Ved å velge foretrukne FM-er fra denne listen, kan du raskt komme i gang med prosjektet ditt, enten det er apputvikling eller bilde- og tekstgenerering.
#2. Titan FM-er
Amazon har vist frem sine nyeste Titan FM-er for et utvalg kunder før de ble tilgjengelige for alle. Det finnes to Titan FM-er til å begynne med:
- Generativ LLM: For oppgaver som tekstgenerering, tekstsammendrag, åpne spørsmål og svar, informasjonsekstraksjon og klassifisering.
- Embeddings LLM: Kan konvertere tekstinndata, som store tekstblokker, setninger eller ord, til numeriske representasjoner som uttrykker tekstens semantiske mening.
Selv om LLM ikke genererer tekst, brukes den i mange applikasjoner som søk og personalisering. Sammenligning av embeddings muliggjør mer kontekstuelle og relevante svar enn ved kun ordmatch, og 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 AI-modell med egne data for å skreddersy den for prosjektet ditt.
Ved å peke Bedrock mot merkede eksempler i S3, kan modellen finjusteres for ditt spesifikke brukstilfelle. Selv 20 merkede eksempler er nok til å komme i gang. Dette eliminerer behovet for omfattende dataannotering og sparer tid og krefter.
Eksempel: La oss si du er en innholdsmarkedsfører som jobber for et klesmerke. Du ønsker å skape en kampanje for å tiltrekke potensielle kunder til en ny kolleksjon med skjorter.
For å oppnå dette, kan du gi Amazon Bedrock noen merkede eksempler på vellykkede kampanjer og produktbeskrivelser fra tidligere. Bedrock vil da lage en privat kopi av basemodellen, kun tilgjengelig for din bruk. Deretter vil denne modellen bli trent. Den vil så automatisk generere effektiv kampanjekopi for de nye skjortene.
#4. Sikkerhet og personvern
Amazon Bedrock benytter aldri kundedata i treningen av basemodeller. I tillegg krypteres alle data og forlater aldri en kundes virtuelle private sky (VPC). På denne måten forsøker Amazon Bedrock å ivareta kundenes tillit. Kundene kan dermed være trygge på at dataene deres er sikre og konfidensielle.
Amazons Titan FM-er er også designet for å raskt oppdage og fjerne skadelige data. Den kan også identifisere upassende innhold i brukerinput og avvise det. I tillegg kan den filtrere AI-modellens output for upassende innhold som vold, banning, hatprat osv.
#5. Tilgjengelighet
Amazon Bedrock forbedrer tilgjengeligheten av FM-er for bedrifter av alle størrelser, enten det er startups, små, mellomstore eller store bedrifter. Du kan oppleve kraften i FM-er i hele organisasjonen, akselerere maskinlæring og gi utviklerne mulighet til å enkelt utvikle egne generative AI-apper.
Selskaper som Infosys, Accenture og Deloitte utvikler praksis for å hjelpe bedrifter med å ta i bruk generativ AI raskere.
#6. Skalerbarhet
Med AWS kan brukere oppnå en mer pålitelig og skalerbar opplevelse ved å utvikle moderne AI-applikasjoner. Integrer dine foretrukne og tilpassede FM-er i skalerbare applikasjoner og distribuer dem raskere med hjelp av funksjoner og verktøy som AWS tilbyr, uten behov for infrastrukturadministrasjon.
Du trenger for eksempel ikke administrere integrasjoner med SageMaker ML-funksjoner som Experiments for testing av modeller, Pipelines for å administrere FM-er i skala osv.
Hvis dataene dine allerede er lagret i AWS, blir det enklere å skalere data og bruke generativ AI med Bedrock med høyere personvern og sikkerhet.
Integrasjoner
Amazon Bedrock er integrert med mange programvareverktøy og tjenester:
- Amazon Web Services (AWS) for datalagring, datakraft, innholdslevering osv.
- Anthropics Claude AI for generering og behandling av menneskelignende tekst.
- Stability AI for å utvikle og implementere løsninger med avansert teknologi og kollektiv intelligens.
- Stabil diffusjon for å produsere realistiske bilder.
- Amazon Titan for å gjøre FM-er tilgjengelig via et API.
Bruksområder for Amazon Bedrock
Chatbots
Med Amazon Bedrock kan du utvikle samtalebaserte brukergrensesnitt som virtuelle assistenter og chatroboter. Disse applikasjonene kan forbedre kundeopplevelsen ved å hjelpe dem med å besvare spørsmål, finne det de leter etter på nettstedet ditt, og mer.
Tekstgenerering
Amazon Bedrock hjelper deg med å skape originalt innhold, inkludert artikler, webtekster, innlegg i sosiale medier og noveller. Med Amazon Bedrock kan du generere tekst for innholdet ditt uten å bli hindret av grammatikk, ordvalg eller andre aspekter. Du kan enkelt produsere og publisere innholdet hvor du ønsker.
Personalisering
Moderne kunder ønsker personlige tjenester fremfor generiske, irrelevante produkter og tjenester som sløser bort tid og tålmodighet.
Med Amazon Bedrock kan du tilby personaliserte tjenester og produkter. Det hjelper kundene dine med å finne det de leter etter og forbedrer deres opplevelse på nettstedet. Anbefalingene vil være mer kontekstuelle og relevante sammenlignet med ordmatch.
Tekstsammendrag
AWS Bedrock kan gi deg sammendrag av tekstbasert innhold som blogger, artikler, bøker og andre dokumenter. Dette hjelper deg med å få kjernen i innholdet på kort tid, uten å måtte bruke timer eller dager på å lese det.
Søk
Det er viktig å gi raske svar på spørsmål fra kunder for å sikre en god kundeopplevelse. I stedet for å la dem vente, kan du gi dem relevante og nøyaktige svar med hjelp av Amazon Bedrock. Verktøyet kan søke, syntetisere og finne nødvendig informasjon fra en stor samling av data, noe som hjelper kundene raskt med å finne det de leter etter.
Bildegenerering
Med Amazon Bedrocks generative AI-plattform kan du skape kunstneriske og realistiske bilder av objekter, motiver, scener og miljøer ved å bruke språkoppfordringer.
Dette er nyttig for bedrifter som vil lage bilder for sine produkter, tjenester, blogger, artikler, kataloger og andre dokumenter. Resultatet er at du kan engasjere publikum mer og utvide virksomheten din.
Støtte og opplæring
Bedrock gir nå online støtte til sine brukere. Siden det kommer fra Amazon, kan du forvente god støtte og raske svar på spørsmål. Enten du representerer en liten, mellomstor eller stor bedrift, eller er frilanser, jobber i offentlig sektor eller en ideell organisasjon, vil du få kvalitetsstøtte.
I tillegg tilbyr Bedrock dokumentasjon for brukeropplæring.
Fremtiden for Amazon Bedrock
Amazon Bedrock har et stort potensial for å gi god ytelse, skalerbarhet og kvalitet til dine applikasjoner. Amazon lanserte Bedrock den 13. april 2023. Selv om denne generative AI-tjenesten fortsatt er i begrenset forhåndsvisning, har noen av kundene tidlig tilgang til tjenesten for å teste og gi tilbakemelding.
I første omgang planlegger de å lansere to Titan FM-modeller: generativ LLM og innebygd LLM. Begge kan utføre en rekke oppgaver, fra generering av tekst og bilder til søk og personalisering.
Bedrock vil være et stort skritt mot demokratisering av FM-er og vil hjelpe bedrifter med å akselerere maskinlæring med forbedret pålitelighet, skalerbarhet og ytelse. Bedrock forventes å bli bredt tilgjengelig i løpet av de kommende månedene. Følg med på de siste nyhetene i mellomtiden.
Du kan også lese om hvordan generativt AI-søk endrer søkemotorer.