Après qu'Amazon Cloud Technology ait investi 4 milliards de dollars dans Anthropic, la société a officiellement annoncé cinq innovations en matière d'IA générative.

Avec le développement de la puissance de calcul et de l'échelle des modèles, les grands modèles multimodaux inaugurent « l'émergence ». Sur cette base, l’IA générative est devenue un exemple typique de mise en œuvre de modèles à grande échelle, aidant les humains à créer efficacement de nouveaux contenus et de nouvelles idées. L'IA générative est prise en charge par des modèles d'apprentissage automatique. Les entreprises et les particuliers peuvent se recycler sur la base de modèles de base open source pour créer des modèles et des applications adaptés à leurs propres besoins. Dans ce processus, recycler l’infrastructure informatique requise et essayer plusieurs modèles open source nécessitent beaucoup d’investissement. Les caractéristiques simples et faciles à déployer des « services cloud » peuvent-elles être reproduites dans le parcours IA des entreprises ?

Amazon Bedrock, le service d'IA générative entièrement géré d'Amazon Cloud Technology, a été officiellement lancé. Les clients peuvent tirer parti des modèles de base hautes performances de plusieurs grandes sociétés d'IA et accéder à une gamme de fonctionnalités pour créer des applications d'IA génératives, rationalisant ainsi le processus de développement tout en garantissant la confidentialité et la sécurité

○ Amazon Bedrock a ajouté les modèles Amazon Titan Embeddings et Meta Llama 2 pour offrir aux clients des choix plus flexibles lorsqu'ils recherchent des modèles adaptés à leurs scénarios d'application

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○ La nouvelle fonctionnalité Amazon CodeWhisperer fournira des suggestions de code personnalisées basées sur l'IA générative, exploitant pleinement la base de code interne de l'entreprise pour améliorer la productivité des développeurs

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○ Amazon QuickSight fournit des fonctionnalités de création de tableaux de bord BI génératifs, permettant aux analystes commerciaux d'explorer les données plus facilement et plus rapidement et de créer des rapports visuels à l'aide de descriptions en langage naturel ;

○ Des entreprises telles que Adidas, BMW Group, GoDaddy, Merck, NatWest Group, Persistent, PGA TOUR, Takenaka Corporation et Traeger Grills l'utilisent toutes. L'innovation de l'IA générative d'Amazon Cloud Technology remodèle ses produits et services.

Amazon Cloud Technology a annoncé cinq innovations en matière d'IA générative qui permettent aux entreprises de toutes tailles de créer de nouvelles applications d'IA générative, d'augmenter la productivité des employés et de transformer leurs activités. Ces cinq innovations comprennent : Amazon Bedrock, un service géré complet d'Amazon Cloud Technology, est officiellement disponible, fournissant des modèles de base (FM) des principales sociétés d'IA via une interface de programmation d'applications (API) unifiée. Amazon Cloud Technology a annoncé qu'Amazon Titan Embeddings ; le modèle est officiellement disponible, offre aux clients des choix de modèles plus basiques ; Amazon Bedrock a récemment introduit le modèle Meta Llama 2, qui est le premier service à fournir des modèles Meta Llama 2 entièrement gérés via l'API les nouvelles fonctionnalités de l'assistant de programmation IA d'Amazon ; CodeWhisperer sera bientôt disponible en version préliminaire et peut être basé sur la base de code interne de l'entreprise. Il personnalise en toute sécurité les suggestions de code de CodeWhisperer pour aider les développeurs à tirer davantage parti de l'IA générative. La fonction de création BI générative d'Amazon QuickSight est désormais disponible en version préliminaire, ce qui peut améliorer le travail ; efficacité des analystes commerciaux. Cette fonctionnalité est un service de BI unifié construit nativement dans le cloud qui permet aux clients de créer des visualisations, de formater des graphiques, d'effectuer des calculs, etc. en décrivant simplement ce qu'ils veulent via un langage naturel. D'Amazon Bedrock et Amazon Titan Embeddings à Amazon CodeWhisperer et Amazon QuickSight, ces innovations améliorent les capacités de la technologie Amazon Cloud à tous les niveaux de la pile d'IA générative, permettant aux entreprises de toute taille d'accéder à une sécurité et une confidentialité de niveau entreprise, de sélectionner un modèle et de le personnaliser. il.

« Au cours de l'année écoulée, l'explosion des données massives, la disponibilité d'une puissance de calcul élastique à grande échelle et les progrès rapides de la technologie d'apprentissage automatique ont suscité l'enthousiasme des gens pour l'IA générative, ont profondément changé tous les horizons et ont remodelé Swami Sivasubramanian. , vice-président mondial des données et de l'apprentissage automatique chez Amazon Cloud Technology, a déclaré : « Grâce à une sécurité et une protection de la vie privée de niveau entreprise, une sélection de modèles de base de premier plan, une méthodologie axée sur les données et des performances élevées. Avec une infrastructure rentable, Amazon Cloud Technology a a gagné la confiance des entreprises et utilise des solutions d'IA générative à chaque couche de la pile technologique pour aider les entreprises à continuer d'innover. Cette version constitue une étape importante qui fournira l'IA générative à chaque employé de chaque entreprise, des startups aux grandes entreprises. des développeurs aux analystes de données, la technologie Amazon Cloud apporte plus de sécurité, de choix et de performances aux entreprises grâce à une innovation puissante, tout en les aidant à s'aligner étroitement sur la stratégie de données de leur entreprise pour libérer pleinement le potentiel de l'IA générative.

Les entreprises de tous les secteurs espèrent utiliser l'intelligence artificielle générative pour changer leur façon de fonctionner, repenser les façons de résoudre des problèmes complexes et créer de nouvelles expériences utilisateur. Bien que les progrès récents en matière d’intelligence artificielle générative aient attiré une large attention, de nombreuses entreprises n’ont pas encore été en mesure de participer à ce processus de transformation. D’un côté, ils sont désireux d’utiliser l’intelligence artificielle générative, mais de l’autre, ils s’inquiètent des problèmes de sécurité et de confidentialité de ces outils. Ces entreprises souhaitent pouvoir tester plusieurs modèles de base pour trouver celui qui convient le mieux à leurs scénarios d'application. Ils souhaitent également exploiter pleinement les données dont ils disposent déjà et offrir des expériences uniques aux utilisateurs finaux grâce à des modèles personnalisés. Enfin, les entreprises ont besoin d'outils pour commercialiser rapidement et de l'infrastructure nécessaire pour déployer des applications d'IA générative à l'échelle mondiale

C'est pourquoi de nombreuses entreprises se tournent vers la technologie Amazon Cloud pour les services d'IA générative, telles que Adidas, Alida, BMW Group, Genesys, Glide, GoDaddy, Intuit, LexisNexis Legal & Professional, Lonely Planet, Merck, NatWest, Perplexity AI, Persistent. , Quext, RareJob Technologies, Rocket Mortgage, SnapLogic, Takenaka Works Store Co., Ltd., Traeger Grills, PGA Tour, Verint, Verisk et WPS, etc.

Amazon Bedrock est officiellement disponible pour aider davantage de clients à créer et à faire évoluer des applications d'IA générative

Amazon Bedrock est un service entièrement géré qui fournit des modèles de base hautes performances pour les entreprises à l'étranger provenant de nombreuses grandes sociétés d'IA (notamment AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI et Amazon), ainsi que d'entreprises développant une IA générative. fonctionnalités dont les applications ont besoin pour garantir la confidentialité et la sécurité tout en simplifiant le développement. Le modèle de base a une bonne applicabilité et peut prendre en charge de nombreux domaines tels que la recherche d'informations, la création de contenu et la découverte de médicaments. Mais pour de nombreuses entreprises qui cherchent à tirer parti de l’IA générative, certains problèmes doivent être résolus. Premièrement, ils ont besoin d'une sélection simple et intuitive et d'un accès à des modèles de base hautes performances qui répondent aux besoins de leurs scénarios et fonctionnent bien ; deuxièmement, les clients veulent que les applications soient intégrées de manière transparente sans avoir à gérer d'énormes clusters d'infrastructures ou à dépenser beaucoup d'argent ; les clients veulent Il est facile de créer des applications différenciées à l'aide de modèles de base et combinées avec leurs propres données. Les données utilisées par ces clients pour la personnalisation sont sans aucun doute un atout très précieux et disposent de droits de propriété intellectuelle. utilisation, tout en garantissant la sécurité et la confidentialité tout en garantissant que les clients ont le contrôle sur la manière dont les données sont partagées et utilisées.

Grâce aux fonctions complètes d'Amazon Bedrock, les entreprises peuvent essayer plus facilement et plus facilement une variété de modèles de base de premier plan et personnaliser les modèles à l'aide de leurs propres données exclusives. De plus, Amazon Bedrock offre des fonctionnalités différenciées telles que des agents gérés (agents IA) qui peuvent être créés sans écrire de code et peuvent effectuer des tâches complexes telles que les réservations de voyages, le traitement des réclamations d'assurance, la planification de campagnes publicitaires et la gestion des stocks. Étant donné qu'Amazon Bedrock est sans serveur, les clients n'ont pas besoin de gérer d'infrastructure et peuvent intégrer et déployer en toute sécurité des fonctionnalités d'IA générative dans leurs applications à l'aide des services cloud Amazon familiers.

Amazon Bedrock a été développé dans un souci de sécurité et de protection de la vie privée pour aider les clients à protéger leurs données sensibles. Les clients peuvent tirer parti d'Amazon PrivateLink pour établir une connexion dédiée et sécurisée entre Amazon Bedrock et un réseau privé virtuel (VPC), garantissant ainsi que tous les transferts de données ne sont pas exposés au réseau public. Pour les clients ayant des besoins hautement réglementaires, Amazon Bedrock est conforme à la loi HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) et peut être utilisé conformément aux normes de conformité RGPD (Règlement général de l'UE sur la protection des données), permettant à davantage de clients de générer des données à partir de l'IA

Amazon Bedrock élargit encore la gamme de modèles optionnels grâce à Amazon Titan Embeddings et Llama 2 pour aider chaque client à trouver le modèle qui convient au scénario d'application

En fait, aucun modèle ne peut convenir à tous les scénarios d’application. Par conséquent, afin d’exploiter la valeur de l’IA générative, les entreprises doivent souvent accéder à plusieurs modèles et trouver celui qui convient le mieux à leurs besoins. À cette fin, Amazon Bedrock permet aux clients étrangers de trouver et de tester les principaux modèles de base fournis par AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI et Amazon via une seule API. En outre, Amazon Cloud Technology a récemment annoncé que tous les futurs modèles de base d'Anthropic seraient disponibles sur Amazon Bedrock et offriraient aux clients étrangers d'Amazon Cloud Technology un accès prioritaire à des fonctionnalités spéciales telles que la personnalisation et le réglage précis des modèles. Et désormais, Amazon Bedrock introduit une nouvelle fois un nouveau modèle de base pour apporter plus de choix :

Amazon Titan Embeddings est désormais officiellement disponible : Les modèles de base Amazon Titan sont une série de modèles créés et pré-entraînés par Amazon Cloud Technology sur de grands ensembles de données, qui peuvent prendre en charge divers scénarios d'application. Premier de ces modèles à être officiellement disponible, Amazon Titan Embeddings est un modèle de langage étendu (LLM) qui convertit le texte en représentations numériques appelées intégrations pour prendre en charge les scénarios d'application de génération augmentée par récupération (RAG). Le modèle de base, bien que adapté à une variété de tâches, ne peut répondre à des questions que sur la base des informations tirées des données d'entraînement et du contexte des mots indicateurs. L’efficacité de ces réponses est limitée lorsqu’elles nécessitent l’utilisation de connaissances urgentes ou de données exclusives. Pour améliorer les réponses des modèles sous-jacents en étendant les données, de nombreuses entreprises se tournent vers RAG, une technologie populaire de personnalisation de modèles qui connecte les modèles sous-jacents à des bases de connaissances référençables pour améliorer les réponses. Pour commencer à utiliser RAG, les clients doivent d'abord accéder à un modèle d'intégration, qui convertit les données en vecteurs d'intégration, permettant ainsi au modèle sous-jacent de comprendre plus facilement la sémantique et les relations entre les données. Cependant, la création de modèles d'intégration nécessite une grande quantité de données et de ressources, ainsi qu'une expertise approfondie en apprentissage automatique, ce qui rend difficile pour de nombreux clients de les créer eux-mêmes et donc incapables de mettre en œuvre RAG. Amazon Titan Embeddings permet aux clients de permettre plus facilement à RAG d'étendre les capacités de divers modèles sous-jacents avec des données propriétaires. Amazon Titan Embeddings prend en charge plus de 25 langues et des longueurs de contexte allant jusqu'à 8 192 jetons, ce qui le rend idéal pour les scénarios d'applications d'entreprise qui traitent des mots simples, des phrases ou des documents entiers. Le modèle renvoie un vecteur de sortie de 1 536 dimensions, garantissant une grande précision tout en étant optimisé pour une latence plus faible et un meilleur rapport prix/performances.

Llama 2 arrive dans les semaines à venir : Amazon Bedrock est le premier service d'IA générative entièrement géré du secteur à proposer Llama 2, le grand modèle de langage de nouvelle génération de Meta, via une API gérée. Le modèle Llama 2 offre des améliorations significatives par rapport au modèle Llama précédent, notamment en utilisant 40 % de données d'entraînement en plus que l'original et en ayant une longueur de contexte plus longue (4 000 jetons) pour gérer des documents plus volumineux. Le modèle Llama 2 fourni par Amazon Bedrock a été optimisé pour fournir une réponse rapide sur l'infrastructure technologique cloud d'Amazon, ce qui le rend idéal pour les scénarios d'applications conversationnelles. Les clients peuvent créer des applications d'IA génératives pilotées par 13 milliards et 70 milliards de paramètres de modèles Llama 2 sans avoir à configurer et à gérer une quelconque infrastructure.

La nouvelle fonctionnalité d'Amazon CodeWhisperer permettra aux clients d'utiliser en toute sécurité des référentiels de code privés pour personnaliser les recommandations de code de CodeWhisperer, améliorant ainsi encore l'efficacité des développeurs

Amazon CodeWhisperer est un assistant de programmation basé sur l'IA qui améliore la productivité des développeurs en s'entraînant sur des milliards de lignes d'Amazon et de code accessible au public. Bien que les développeurs utilisent souvent CodeWhisperer dans leur travail quotidien, ils doivent parfois intégrer des bases de code privées au sein de l'entreprise (telles que des API internes, des bibliothèques de code, des packages et des classes) dans des applications qui ne font pas partie des données de formation de CodeWhisperer. L'utilisation du code interne constitue également un défi car la documentation est limitée et il n'existe pas de ressources publiques ni de forums vers lesquels les développeurs peuvent se tourner

Par exemple, pour écrire une fonction qui supprime un article d'un panier, un développeur doit d'abord comprendre les API, les collections et autres codes internes utilisés pour interagir avec l'application. Auparavant, les développeurs pouvaient passer des heures à examiner le code interne précédemment écrit pour trouver les informations dont ils avaient besoin et comprendre son fonctionnement. Même s'ils trouvent la bonne ressource, ils doivent quand même revérifier le code pour s'assurer qu'il respecte les meilleures pratiques de codage de l'entreprise et qu'il ne fait pas référence de manière répétée à des défauts ou des vulnérabilités dans le code.

Les nouvelles capacités de personnalisation d'Amazon CodeWhisperer libéreront tout le potentiel de la programmation d'IA générative, en fournissant des recommandations personnalisées en exploitant en toute sécurité les bases de code et les ressources internes des clients. Cela permet aux développeurs d'obtenir des suggestions de code plus précises pour une variété de tâches, ce qui leur permet de gagner du temps. Tout d'abord, les administrateurs doivent se connecter à leur référentiel de code privé à partir d'une source (telle que GitLab ou Amazon S3) et planifier une tâche pour créer leur contenu personnalisé. Lors de la création de contenu personnalisé, CodeWhisperer exploite une variété de modèles et de techniques de personnalisation contextuelle pour apprendre des bases de code des clients et améliorer les suggestions de code en temps réel, permettant aux développeurs de passer moins de temps à chercher les bonnes réponses à des questions indifférenciées tout en intégrant plus de temps investi dans créer de nouvelles expériences différenciées. Les administrateurs peuvent gérer de manière centralisée toutes les fonctionnalités personnalisées dans la console Amazon, afficher les métriques d'évaluation, estimer les performances de chaque fonctionnalité personnalisée et les déployer de manière sélective auprès de développeurs spécifiques au sein de l'entreprise pour limiter l'accès au code sensible.

En sélectionnant des référentiels de haute qualité, les administrateurs peuvent garantir que les recommandations personnalisées fournies par CodeWhisperer ne contiennent pas de code obsolète afin de répondre aux normes de qualité et de sécurité de l'entreprise. En gardant à l'esprit la sécurité et la confidentialité de niveau entreprise, cette fonctionnalité garantit que le contenu personnalisé est totalement privé, tandis que le modèle de base sous-jacent qui alimente CodeWhisperer n'utilise pas de contenu personnalisé pendant la formation, protégeant ainsi la précieuse propriété intellectuelle des clients. Cette fonctionnalité de personnalisation sera bientôt disponible pour les clients en avant-première dans le cadre de CodeWhisperer Enterprise Edition. De plus, les paramètres personnalisés de CodeWhisperer garantissent la sécurité par défaut, et que les clients utilisent Amazon CodeWhisperer Professional ou Enterprise Edition, Amazon Cloud Technology ne stockera ni n'enregistrera aucun contenu client lors du traitement des demandes de l'IDE du développeur

Les nouvelles fonctionnalités de création BI générative d'Amazon QuickSight aident les analystes commerciaux à créer et personnaliser facilement des visualisations de données à l'aide de commandes en langage naturel

Amazon QuickSight est un service BI unifié conçu pour le cloud, capable de créer des tableaux de bord interactifs, des rapports paginés et des analyses intégrées, ainsi que la possibilité d'utiliser QuickSight Q pour les requêtes en langage naturel, afin que chaque utilisateur de l'entreprise puisse formater pour obtenir les informations dont vous avez besoin.

En règle générale, les analystes commerciaux passent des heures à utiliser des outils de business intelligence (outils BI) pour explorer une variété de sources de données différentes, ajouter des calculs, créer et affiner des visualisations, puis les présenter dans des tableaux de bord pour des intérêts ou une utilisation commerciale. Pour créer un graphique simple, un analyste doit d'abord trouver la bonne source de données, identifier les champs de données, mettre en place des filtres et procéder à la personnalisation nécessaire pour une bonne visualisation

Si la visualisation des données nécessite de nouveaux calculs (comme les ventes annuelles), l'analyste doit également identifier les données de référence requises puis créer, valider et ajouter les visuels au rapport. Les entreprises bénéficieront également de la réduction du temps passé par les analystes commerciaux à créer et à peaufiner manuellement des graphiques et des calculs, ce qui leur permettra de consacrer plus de temps à des tâches à forte valeur ajoutée.

Les nouvelles fonctionnalités de création BI générative étendent les capacités de requête en langage naturel de QuickSight Q non seulement pour répondre à des questions clairement formulées (par exemple, « Quels sont les 10 produits les plus vendus en Californie ? »), mais également pour aider les analystes à créer rapidement des visuels personnalisables à partir d'extraits de questions ( par exemple, « 10 produits les plus vendus » ), clarifiez l'intention de la requête en posant des questions de suivi, affinez les visuels et effectuez des calculs complexes. Les analystes commerciaux décrivent simplement les résultats qu'ils souhaitent obtenir et QuickSight génère des visuels esthétiques. Les analystes peuvent facilement l'ajouter à un tableau de bord ou à un rapport en quelques clics seulement.

Par exemple, un analyste peut demander à QuickSight Q de créer une visualisation pour les « Tendances mensuelles des ventes de baskets en 2022 et 2023 » et le service sélectionnera automatiquement les données appropriées et utilisera le format de graphique le plus raisonnable en fonction de la demande (comme un graphique linéaire ou graphique à barres) pour tracer les informations requises. QuickSight Q fournira également des questions prédéfinies pour aider les analystes à clarifier les ambiguïtés qui peuvent survenir lorsque plusieurs champs de données correspondent à une requête (par exemple, si un graphique doit inclure le montant total des ventes de baskets ou le nombre d'unités vendues).

Une fois que les analystes ont obtenu le contenu de visualisation initial, ils peuvent également utiliser le langage naturel pour ajouter des calculs complexes, modifier le type de graphique ou optimiser l'effet de visualisation. Les nouvelles fonctionnalités de création BI générative de QuickSight Q permettent aux analystes commerciaux de créer rapidement et facilement de superbes visuels qui fournissent plus rapidement des informations précieuses pour des décisions basées sur des données à grande échelle.

Des clients issus d'un large éventail de secteurs tirent parti des services d'IA générative d'Amazon Cloud Technology pour créer de nouvelles applications, améliorer l'efficacité des développeurs et aider les analystes à obtenir des informations plus rapidement

Adidas est l'une des plus grandes marques de sport au monde. « Nous sommes ravis de participer à l'aperçu d'Amazon Bedrock et d'expérimenter directement le service. Amazon Bedrock a joué un rôle déterminant dans la création de nos outils d'IA générative en assumant le lourd travail de gestion de l'infrastructure lié à la création d'applications d'IA générative, ce qui nous a permis de le faire. concentrez-vous sur les aspects essentiels du grand projet de modèle de langage », a déclaré Daniel Eichten, vice-président de l'architecture d'entreprise chez Adidas. « Nous avons développé une solution d'IA générative utilisant Amazon Bedrock qui permet à un large éventail d'ingénieurs Adidas de travailler via un seul. Dans l'interface de conversation, vous pouvez trouver toutes les informations et réponses dont vous avez besoin dans la base de connaissances pour répondre à une variété de questions techniques, du plus simple au plus complexe. "Merck est une société biopharmaceutique à forte intensité de R&D qui se consacre à la découverte et à la R&D pour plus de 130 ans de médicaments et de vaccins innovants pour sauver des vies et améliorer la santé. « De nombreux processus manuels et fastidieux existent tout au long de la chaîne de valeur pharmaceutique, qui empêchent d'effectuer un travail plus précieux tout en ne parvenant pas à utiliser efficacement les données pour améliorer l'expérience des employés, des clients et des patients. Directeur exécutif de la science des données chez Merck Suman. » Giri a déclaré : « Avec Amazon Bedrock, nous avons rapidement créé des capacités d'IA générative pour rendre plus efficaces des travaux tels que l'exploration de connaissances et les études de marché. Dans notre flux de travail d'analyse des patients aux États-Unis, nous pouvons exploiter ces capacités pour fournir des informations sur les soins aux patients et les améliorer. qualité de vie et accroître l'impact commercial tout en comblant les lacunes en matière de partage de données et en créant un écosystème de gouvernance des données pour une IA générative responsable. "Les experts régionaux de BMW travaillent à l'optimisation des stocks tout au long de la chaîne d'approvisionnement. Ils reçoivent souvent des demandes de parties prenantes telles que des membres du conseil d'administration ou des experts de la chaîne d'approvisionnement pour créer de nouvelles vues de tableau de bord afin de pouvoir analyser les dernières tendances Groupe BMW Christoph Albrecht , données." expert en ingénierie et en analyse, a déclaré : « L'expérience de création QuickSight Q permet de gagner un temps considérable en créant des calculs sans référence, en créant rapidement des visuels, puis en apportant des ajustements précis à la présentation visuelle via le langage naturel. Le développement rapide des experts régionaux Les commentaires impressionnent notre entreprise utilisateurs, leur permettant de prendre des décisions importantes plus rapidement. »

Résumé

Grâce au service d'intelligence artificielle générative entièrement géré d'Amazon Cloud Technology, les entreprises de toute taille peuvent rapidement créer une infrastructure, sélectionner des modèles de manière flexible et démarrer rapidement la personnalisation, aidant ainsi les entreprises à exploiter pleinement la valeur des données et à promouvoir l'innovation commerciale

Le contenu qui doit être réécrit est : FIN

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