Amazon Cloud Technology の Vasi Philomin 博士: 生成 AI の最前線から世界と未来を見る

2023年、生成型人工知能が急速に普及し、人工知能の分野に取り組んできた一部のハイテク人材は、時代に押され、歴史の激流に引き込まれ、もう止まらなくなっているようです。 ！

Amazon クラウドテクノロジーの生成人工知能担当グローバルバイスプレジデント、Vasi Philomin 博士

天才への道

当社の主な強みの 1 つは、生成人工知能を含むさまざまなテクノロジーをエンタープライズ ビジネス環境に導入し、ユーザーが真に使用できるようにすることです。 Vasi Philomin 博士は、Amazon Cloud Technology はゼロからではなく、過去の蓄積とイノベーションに基づいて生成人工知能に取り組んでいると述べました。

Amazon クラウド テクノロジーを例に挙げると、1990 年代にはすでに、Amazon クラウド テクノロジーは人間とコンピューターのインタラクション製品への最初の試みでした。現在、Amazon Cloud Technology のユーザー数は驚異的で、ユーザー数は 1 億人、毎週 10 億回以上のインタラクションが行われています。実際のアプリケーション シナリオの観点から見ると、Amazon クラウド テクノロジーは多くの人間とマシンのコラボレーション シナリオをサポートしています。たとえば、Amazon フルフィルメント センターでは、毎日 160 万個の荷物が発送されます。インフラストラクチャとサプライチェーン管理への同社の投資により、Amazon は小売ビジネス市場でますます大きくなりました

Amazon Cloud Technology の生成 AI 担当グローバル副社長である Vasi Philomin 博士も、ほとんどの人々と同じように感じています。生成AIの開発スピードが速すぎて、世界に認められる喜びがあまりにも突然やってくる

1990 年に戻ると、当時は機械学習はまだ比較的人気がありませんでした。しかし、ヴァシ・フィロミン博士はこの分野に非常に情熱を持っていたため、それを専攻とすることに決めました。当時、彼のこの選択は家族や友人たちから反対され、彼は気が狂っていると考えられていました。しかし、Vasi Philomin 博士は最終的にメリーランド大学カレッジパーク校でコンピュータ ビジョンと機械学習を専門とするコンピュータ サイエンスの博士号を取得することに成功し、機械工学とコンピュータ サイエンスで 2 つの修士号も取得しています。さらに、75 件の米国特許を取得しています。今日、人々はヴァシ・フィロミン博士と彼のキャリアを180度変え、彼が人工知能の分野の天才であると考えています。

Vasi Philomin 博士は、Amazon Cloud Technologies で 6 年以上勤務し、人工知能と機械学習を中核事業とする事業部門を設立しました。この間、言語サービス、ビジュアル サービス、産業監視、エンタープライズ検索サービスなどを含む多くの技術サービスの出力に参加しました。

開閉の概念を考える

ヴァシ・フィロミン氏の冒頭の挨拶は人々に深い印象を与え、誰もが懸念している問題について議論しました。生成型 AI が蔓延モードに入ったとき、Amazon クラウド テクノロジーの大規模モデルは他のモデルとどのように比較されますか?さらに、顧客との信頼関係を確保する方法についても言及しました。

Vasi Philomin 博士は、生成人工知能は独立したテクノロジーではなく、エンドツーエンドの統合されたテクノロジー スタック機能が必要であると考えています。これが、Amazon クラウド テクノロジーが、最下位層、中間プラットフォーム層から上位層アプリケーションに至るまで、すべてが十分に考慮された包括的なサービス機能を構築する基本的な理由です。ユーザーは、インフラストラクチャやプラットフォーム ツールを気にする必要はなく、自分のビジネス ニーズに応じて選択し、大規模なモデルをエンタープライズの実稼働シナリオに直接適用するだけで済みます。

大規模なモデルがすべてのニーズを満たすことはできないため、ユーザーのニーズを真に満たす大規模なモデルは、テキスト、画像などのさまざまなシーン要件をサポートできる複数の製品を備えたモデル ファミリ プラットフォームである必要があります。モデルがテキストや画像などの複数のニーズを解決できる場合でも、ユーザーは複数の選択肢があり、実際の遅延、コスト、精度などの要素に基づいて自分に合った大規模なモデルを選択することを好みます。

TensorFlow を例に挙げますが、これは典型的なケースです。 TensorFlow は、エンドツーエンドのオープンソース機械学習プラットフォームです。ユーザーのニーズを満たすために、Amazon Cloud Technology は企業のインフラストラクチャ上で実行できるように最適化しました。開発者は、Amazon クラウド テクノロジーで TensorFlow を使用して、アプリケーションの機械学習 (ML) 機能を強化し、コンピューター ビジョン (CV)、自然言語処理 (NLP)、音声変換などのアプリケーションをより適切に開発できます。

一般的な大規模モデルを使用する場合の問題の 1 つは、競合他社も同じ大規模モデルを使用すると、ユーザーの技術的投資が無駄になってしまうことです。したがって、Amazon Cloud Technology は、企業のプライベート シナリオに基づいてカスタマイズされた機能を多数提供します。例: AI モデルのテキスト生成モデル Amazon Titan Text Express および Titan Text Lite、画像生成モデル Titan Image Generator。その中で、Titan Image Generator はテキストに基づいて画像を生成できるだけでなく、画像編集や透かしの非表示機能も備えており、Amazon Titan Text Express は最大 8,000 単語の入力が可能な「コスト効率の高い」テキスト生成モデルですTitan Text Lite は、コピーライティングに最適化されたカスタマイズされたモデルで、最大 4,000 個のトークンの入力を提供できます。

Vasi Philomin 博士へのインタビューを通じて、Amazon Cloud Technology をユニークなものにしているのは、方向性の正しい選択であることがわかります。 Amazon Cloud Technology は、大規模モデルが唯一の選択肢ではないことを理解しているため、オープンな姿勢を選択し、より幅広いモデルを採用し、環境保護の観点から勝利を収めています。ただし、広範なモデルの背後には、制御と信頼に関する困難な問題が存在する可能性があります。したがって、Amazon クラウド テクノロジーは、大規模モデルのセキュリティ、プライベート属性、およびカスタマイズされた属性を確保することに多大な努力を払ってきました。これは、これまでのエンタープライズ分野におけるAmazon Cloud Technologyの利点だけでなく、顧客の信頼を獲得するための鍵でもあります。したがって、Amazon Cloud Technology は大規模モデルの戦略的な選択に何の欠陥もなく、オープンな姿勢と協力の精神を持ち、フルスタック機能を確立しています。

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