Desde su lanzamiento en junio de 2023, el Centro de innovación de IA generativa de AWS Un equipo de estrategas, científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático (ML) y arquitectos de soluciones ha trabajado con cientos de clientes en todo el mundo y los ha ayudado a idear, priorizar y crear soluciones personalizadas que aprovechan el poder de la IA generativa. Los clientes trabajaron estrechamente con nosotros para priorizar casos de uso, seleccionar los modelos básicos (FM) adecuados, incorporar principios de IA responsable, desarrollar pruebas de concepto, optimizar soluciones y lanzarlas a escala. Hoy, nos complace anunciar el programa de modelo personalizado del Centro de innovación de IA generativa de AWS para Anthropic Claude. A partir del primer trimestre de 1, los clientes podrán interactuar con investigadores y científicos de ML del Centro de Innovación de IA Generativa para ajustar los modelos de Anthropic Claude de forma segura con sus propios datos patentados.
Para la mayoría de los casos de uso, los clientes pueden utilizar FM de alto rendimiento de empresas líderes en inteligencia artificial como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI y Amazon, todos disponibles en lecho rocoso del amazonas a través de una única API. Técnicas como la ingeniería rápida, el aprendizaje en pocas oportunidades y RAG también pueden ayudar a personalizar las respuestas del modelo para su contexto empresarial y tareas específicas sin necesidad de capacitación adicional. Sin embargo, algunas aplicaciones se beneficiarán de una personalización más profunda mediante el ajuste del modelo. El ajuste fino se refiere a tomar un FM de propósito general y adaptarlo para mejorar el rendimiento en tareas o dominios específicos utilizando conjuntos de datos etiquetados relativamente más pequeños, pero de alta calidad. El ajuste fino generalmente da como resultado un mejor rendimiento en tareas específicas en comparación con el FM base. Esta capacitación adicional para tareas específicas ayuda al modelo a mejorar en las aplicaciones que le interesan. Los modelos resultantes también son exclusivos del ajuste de datos utilizados, lo que permite a las empresas desarrollar soluciones diferenciadas basadas en las fuentes de datos de sus empresas privadas.
Ajustar, alinear y optimizar los modelos de Anthropic Claude para tareas y dominios complejos requiere una profunda experiencia en IA. A partir del primer trimestre de 1, los clientes podrán interactuar con un equipo de expertos del Centro de innovación de IA generativa de AWS y ajustar los modelos de Claude con sus fuentes de datos patentadas. Nuestros expertos lo ayudarán a determinar los requisitos para la personalización del modelo, definir criterios de evaluación y trabajar con sus datos patentados para realizar ajustes. Colaboraremos con el equipo científico de Anthropic y alinearemos los modelos ajustados para satisfacer sus necesidades. Puede acceder de forma privada a los modelos optimizados directamente a través de Amazon Bedrock, lo que permite las mismas integraciones de API que utiliza hoy sin la necesidad de administrar implementaciones o infraestructura.
Para obtener más información sobre el programa, comuníquese con su equipo de cuentas de AWS.
Sobre los autores
Sri Elaprolu Actualmente se desempeña como director del Centro de innovación de IA generativa de AWS. Dirige un gran equipo de científicos, ingenieros y estrategas de aprendizaje automático que trabajan con empresas globales y organizaciones del sector público para abordar problemas y oportunidades desafiantes utilizando la IA generativa. Anteriormente, dirigió equipos científicos que respaldaron a cientos de clientes de AWS, incluidos la NFL, Cerner, la NASA y el Departamento de Defensa de EE. UU., que aprovechan la IA/ML de AWS para impulsar los resultados comerciales y de las misiones.
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- Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-the-aws-generative-ai-innovation-centers-custom-model-program-for-anthropic-claude/
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- A través de esta formación, el personal docente y administrativo de escuelas y universidades estará preparado para manejar los recursos disponibles que derivan de la diversidad cultural de sus estudiantes. Además, un mejor y mayor entendimiento sobre estas diferencias y similitudes culturales permitirá alcanzar los objetivos de inclusión previstos.
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