Amazon Web Services （AWS） 数据库、分析和机器学习副总裁 Swami Sivasubramanian 在主题演讲中表示，他预计 AWS 的服务和功能将使生成式人工智能（生成式 AI）的使用民主化，从而扩大所有业务线中所有类型客户的访问范围，从工程到营销，从客户服务到财务和销售。生成式人工智能激发了我们的想象力，“Sivasubramanian 说。“这项技术已经达到了临界点。”Swami Sivasubramanian，亚马逊云科技数据库、分析和机器学习副总裁什么是生成式 AI？它是一种由超大型模型（包括大型语言模型 （LLM））提供支持的机器学习 （ML）。这些模型在大量数据上进行了预训练，被称为“基础模型”（FM）。生成式人工智能将有助于改善客户与虚拟助手、智能客户联络中心和个性化购物服务交互的体验。员工可能会看到生成式 AI 驱动的对话式搜索、文本摘要或代码生成工具提高了他们的工作效率。通过使用生成式 AI 构建的智能文档处理或质量控制，业务运营将得到改善。客户将能够使用生成式人工智能来加速所有类型创意内容的制作。照片来自 AWS 纽约峰会 2023.01 / 03Sivasubramanian 强调了生成式 AI 的所有这些价值将如何通过 AWS 释放，以及 AWS 客户将如何将这些 AI 驱动的体验变为现实。首先，模型选择将至关重要。没有一种模式可以统治一切。相反，组织需要能够为正确的工作选择正确的模型。然后，客户需要能够使用自己的数据安全地自定义这些模型。例如，一家广告公司可能希望通过向模型展示公司表现最好的广告文案来微调模型，而在线零售商可能希望让模型访问其库存详细信息，以便在客户询问时提取正确的信息。生成式 AI 对企业意味着什么以及 AWS 如何提供帮助新的 AWS 生成式 AI 创新中心可帮助客户成功构建和部署自定义生成式 AI 产品和服务。易于使用的工具也是组织内人工智能民主化的关键部分，同时由于专门构建的机器学习基础设施，能够提供低成本和低延迟的响应。其中大部分创新将使用 Amazon Bedrock 构建，Amazon Bedrock 是 AWS 提供的一项服务，可帮助全球任何规模和所有行业的组织轻松构建和扩展自己的生成式 AI 应用程序。它通过让客户通过简单的 API 轻松访问各种 FM，并可以轻松利用现有数据存储来自定义它们来实现这一点。亚马逊开发 AI 和 ML 技术已超过 25 年，最近的 ML 创新使生成式 AI 的功能成为可能。以下是在 AWS 峰会上宣布的七项生成式 AI 更新，York.Page 概述AWS 通过新的模型提供商和额外的 FM 扩展了 Amazon Bedrock1AWS 通过新的模型提供商和额外的 FM 扩展了 Amazon Bedrock2客户现在可以为 Amazon Bedrock 创建代理，以实现复杂任务的自动化，并为其应用程序提供定制的最新答案， 基于其专有数据3Vector 引擎对 Amazon OpenSearch Serverless 的支持为客户提供了一种更简单的方法来利用向量进行搜索4Amazon 中的生成式商业智能 （BI）QuickSight 基于自然语言问题生成商业智能，使见解更易于获取5AWS HealthScribe 将使用生成式 AI 来减轻医疗保健专业人员的文书工作负担，为患者腾出时间6新的 Amazon Elastic Compute Cloud （Amazon EC2） P5 实例利用 NVIDIA H100 图形处理单元 （GPU） 加速生成式 AI 训练和推理7AWS 提供七个免费和低成本的技能培训课程来帮助您使用生成式 AI81。AWS 通过新的模型提供商和额外的 FM 扩展了 Amazon Bedrock由于模型选择至关重要，Amazon Bedrock 正在扩展，包括添加 Cohere 作为 FM 提供商，以及来自 Anthropic 和 Stability AI 的最新 FM。Cohere 将添加其旗舰文本生成模型 Command 以及多语言文本理解模型 Cohere Embed。此外，Anthropic 已将其语言模型的最新版本 Claude 2 引入 Amazon Bedrock，Stability AI 宣布将发布最新版本的 Stable Diffusion SDXL 1.0，它可以生成改进的图像和构图细节，为电影、电视、音乐和教学视频生成更逼真的创作。这些 FM 加入了 AWS 在 Amazon Bedrock 上的现有产品，包括来自 AI21 Labs 和 Amazon 的模型，以帮助满足客户在机器学习之旅中所处的位置，为各种专业水平的构建者提供广泛而深入的 AI 和 ML 资源。2.客户现在可以为 Amazon Bedrock 创建代理，以实现复杂任务的自动化并交付定制的、 基于其专有数据为其应用程序提供最新答案虽然 FM 本身对于各种任务（例如摘要）来说非常强大，但它们需要额外的编程来执行更复杂的请求。例如，他们无权访问公司数据，例如最新的库存信息，也无法自动访问内部 API。开发人员花费数小时编写代码来克服这些挑战。只需点击几下，Amazon Bedrock 的代理就会自动分解任务并创建编排计划，无需任何手动编码，从而使开发人员更轻松地完成生成式 AI 应用程序编程的任务。例如，为了满足客户退回一双鞋的请求（“我想把这双黑色鞋子换成一双棕色鞋子”），代理会安全地连接到公司数据，自动将其转换为机器可读的格式，向 FM 提供相关信息，然后调用正确的 API 集来处理此请求。3.对 Amazon OpenSearch Serverless 的向量引擎支持为客户提供了一种更简单的方法来利用向量进行 searchVector 嵌入允许机器以 ML 易于理解的格式理解文本、图像、音频和视频内容之间的关系，从而使从在线产品推荐到更智能的搜索结果的所有内容都发挥作用。现在，借助对 Amazon OpenSearch Serverless 的矢量引擎支持，开发人员将拥有一个简单、可扩展且高性能的解决方案来构建 ML 增强的搜索体验和生成式 AI 应用程序，而无需管理矢量数据库基础设施。4.Amazon 中的生成式商业智能 （BI） QuickSight 基于自然语言问题生成商业智能，使见解更易于获取Amazon QuickSight 是一项统一的商业智能服务，可帮助组织的员工可以轻松找到有关其数据的问题的答案。现在，QuickSight 正在将其现有的 ML 创新与 Amazon Bedrock 提供的新的 LLM 功能相结合，以提供生成式 AI 功能（称为生成式 BI）。这些功能将有助于打破孤岛，使整个组织的数据协作变得更加容易，并加快数据驱动的决策。使用日常自然语言提示，分析师将能够创作或微调仪表板，业务用户将能够在几秒钟内通过引人注目的视觉效果分享见解。5.AWS HealthScribe 将使用生成式 AI 来减轻医疗保健专业人员的文书工作负担，为患者腾出时间更新电子健康记录是医生和护士最繁琐的任务之一。当这项符合 HIPAA 条件的服务使医疗保健软件供应商能够更轻松地构建利用生成式 AI 的临床应用程序时，临床医生将感到欣慰。HealthScribe 使用语音识别和 Amazon Bedrock 支持的生成式 AI 来创建成绩单并生成易于查看的临床记录，并具有旨在保护敏感患者数据的内置安全和隐私功能。6.新的 Amazon Elastic Compute Cloud （Amazon EC2） P5 实例利用 NVIDIA H100 图形处理单元 （GPU） 来加速生成式 AI 训练和推理这些 Amazon EC2 P5 实例（现已全面上市）由 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 提供支持， 针对训练法学硕士和开发生成式人工智能应用程序进行了优化。（云术语中的“实例”是对计算资源的虚拟访问，在本例中，由 H100 GPU 提供支持的计算。AWS 是第一家将 NVIDIA 备受追捧的 H100 GPU 全面投入生产的领先云提供商。这些实例非常适合为日益复杂的 LLM 和计算密集型生成式 AI 应用程序训练和运行推理，包括问答、代码生成、视频和图像生成、语音识别等。通过访问 H100 GPU，客户将能够比以往更快地在 AWS 上创建自己的 LLM 和 FM。7.AWS 提供七个免费和低成本的技能培训课程，帮助您使用生成式 AI根据世界经济论坛的数据，超过 75% 的组织计划在未来五年内采用大数据、云计算和 AI。为了帮助人们为未来的 AI 和 ML 工作进行培训，AWS 发布了按需技能培训，以支持那些想要了解、实施和开始使用生成式 AI 的人。Amazon 专门为想要使用 Amazon CodeWhisperer 的开发人员、希望通过培训和部署 FM 来利用生成式 AI 的工程师和数据科学家、寻求了解生成式 AI 如何应对其业务挑战的高管以及帮助客户利用生成式 AI 潜力的 AWS 合作伙伴设计了培训课程。可帮助您使用生成式 AI 的免费和低成本 AWS 课程指南超过 135 个 AWS 培训，适用于各种经验水平的所有人。了解有关 AWS 生成式 AI 创新的更多信息。访问更多 AWS 峰会纽约亮点。
