機械学習 (ML) パラダイム シフトの種は何十年も前から存在していましたが、スケーラブルなコンピューティング能力がすぐに利用可能になり、データが急増し、ML テクノロジが急速に進歩したことで、さまざまな業界のお客様がビジネスを変革しています。 つい最近、ChatGPT のようなジェネレーティブ AI アプリケーションが広く注目され、想像力をかき立てられました。 私たちは真に ML の普及というエキサイティングな変曲点にあり、ほとんどのカスタマー エクスペリエンスとアプリケーションはジェネレーティブ AI によって再発明されると信じています。
AI と ML は 20 年以上にわたり Amazon の焦点であり、顧客が Amazon で使用する機能の多くは ML によって推進されています。 当社の e コマース レコメンデーション エンジンは ML によって駆動されます。 フルフィルメント センターでロボットによるピッキング ルートを最適化するパスは、ML によって駆動されます。 当社のサプライ チェーン、予測、およびキャパシティ プランニングは、ML によって通知されます。 Prime Air (当社のドローン) と Amazon Go のコンピューター ビジョン テクノロジ (消費者が棚からアイテムを選択し、正式にチェックアウトすることなく店を出ることができる物理的な小売体験) は、深層学習を使用しています。 30 を超えるさまざまな ML システムを搭載した Alexa は、顧客がスマート ホームを管理したり、買い物をしたり、情報やエンターテイメントを入手したりするなど、毎週何十億回も支援しています。 Amazon には何千人ものエンジニアが ML に取り組んでおり、ML は私たちの伝統、現在の精神、そして未来の大きな部分を占めています。
AWS では、ML を民主化し、あらゆる規模と業界の 100,000 を超える顧客を含め、ML を使用したいすべての人がアクセスできるようにする上で重要な役割を果たしてきました。 AWS は、スタックの 3 つのレイヤーすべてに AI および ML サービスの最も幅広く深いポートフォリオを持っています。 私たちは、費用対効果の高い ML トレーニングと推論のための最もパフォーマンスが高くスケーラブルなインフラストラクチャを提供するために、投資と革新を行ってきました。 すべての開発者がモデルを構築、トレーニング、デプロイするための最も簡単な方法である Amazon SageMaker を開発しました。 シンプルな API 呼び出しで、顧客が画像認識、予測、インテリジェント検索などの AI 機能をアプリケーションに追加できるようにする幅広いサービスを開始しました。 これが、Intuit、Thomson Reuters、AstraZeneca、Ferrari、Bundesliga、XNUMXM、BMW などの顧客や、世界中の何千ものスタートアップ企業や政府機関が、ML を使用して自社、業界、およびミッションを変革している理由です。 私たちは、ジェネレーティブ AI に対しても同じ民主化アプローチを採用しています。これらのテクノロジーを研究や実験の領域から外し、少数の新興企業や大規模で資金力のあるテクノロジー企業をはるかに超えて、これらのテクノロジーを利用できるようにするために取り組んでいます。 そのため、本日、お客様がジェネレーティブ AI をビジネスで簡単かつ実用的に使用できるようにするいくつかの新しいイノベーションを発表できることを嬉しく思います。
ジェネレーティブ AI と基盤モデル
Generative AI は、会話、ストーリー、画像、動画、音楽など、新しいコンテンツやアイデアを作成できる AI の一種です。 すべての AI と同様に、ジェネレーティブ AI は ML モデル (膨大な量のデータで事前にトレーニングされ、一般に Foundation Models (FM) と呼ばれる非常に大規模なモデル) によって強化されます。 ML の最近の進歩 (具体的には、トランスフォーマー ベースのニューラル ネットワーク アーキテクチャの発明) により、数十億のパラメーターまたは変数を含むモデルが台頭してきました。 規模の変化を理解するために、2019 年の最大の事前トレーニング済みモデルは 330 億 500 万のパラメーターでした。 現在、最大のモデルは 1,600B を超えるパラメーターであり、わずか数年でサイズが 3.5 倍に増加しています。 大規模言語モデル (LLM) の GPTXNUMX または BLOOM などの今日の FM、およびテキストから画像へのモデルである Stability AI からの Stable Diffusion は、ブログ投稿の作成、生成など、複数のドメインにまたがる幅広いタスクを実行できます。画像、数学の問題を解く、会話に参加する、ドキュメントに基づいて質問に答える。 FM のサイズと汎用性により、従来の ML モデルとは異なります。従来の ML モデルは通常、テキストのセンチメント分析、画像の分類、傾向の予測などの特定のタスクを実行します。
FM には、複雑な概念を学習できるようにする非常に多くのパラメーターが含まれているため、非常に多くのタスクを実行できます。 そして、トレーニング前に、さまざまな形式と無数のパターンのインターネット規模のデータにさらされることで、FM は幅広いコンテキスト内で知識を適用することを学びます。 事前にトレーニングされた FM の機能とその結果としての可能性は驚くべきものですが、これらの一般的に機能するモデルをカスタマイズして、ビジネスを差別化するドメイン固有の機能を実行することもできるため、顧客は非常に興奮しています。モデルをゼロからトレーニングするために必要なコンピューティング。 カスタマイズされた FM は、銀行、旅行、ヘルスケアなどのさまざまな消費者業界で、会社の声、スタイル、およびサービスを具現化し、独自の顧客体験を生み出すことができます。 たとえば、関連するすべてのトランザクションを使用して内部流通用の毎日の活動レポートを自動生成する必要がある金融会社は、過去のレポートを含む独自のデータを使用してモデルをカスタマイズできます。データはそれらを生成するために使用されました。
FM の可能性は非常にエキサイティングです。 しかし、私たちはまだごく初期の段階にいます。 ChatGPT は、顧客の注目を集めた最初の広範なジェネレーティブ AI エクスペリエンスでしたが、ジェネレーティブ AI を研究しているほとんどの人は、いくつかの企業が何年にもわたって FM に取り組んできており、それぞれ独自の長所と特徴。 目まぐるしく変化するテクノロジーと ML の進化を長年にわたって見てきたように、物事は急速に変化します。 将来的には新しいアーキテクチャが登場することが予想され、このような FM の多様性がイノベーションの波を引き起こすでしょう。 これまでにない新しいアプリケーション エクスペリエンスがすでに見られます。 AWS のお客様から、現在あるもの (および明日来る可能性が高いもの) をすばやく活用し、ビジネスや組織内で FM と生成 AI の使用をすぐに開始して、新しいレベルの生産性を推進し、提供物を変革する方法を尋ねられました。
FM を使用してジェネレーティブ AI アプリケーションを構築およびスケーリングする最も簡単な方法である、Amazon Bedrock および Amazon Titan モデルを発表
お客様は、今日、いくつかの大きな問題が立ちはだかっていると私たちに話してくれました。 まず、優れた結果をもたらし、目的に最も適した高性能の FM を見つけてアクセスするための簡単な方法が必要です。 第 XNUMX に、顧客は、インフラストラクチャの巨大なクラスターを管理したり、多額のコストを負担したりすることなく、アプリケーションへのシームレスな統合を望んでいます。 最後に、顧客は基本的な FM を簡単に取得し、独自のデータ (少量のデータまたは大量のデータ) を使用して差別化されたアプリを構築できることを望んでいます。 顧客がカスタマイズに使用したいデータは非常に価値のある IP であるため、そのプロセス中にデータを完全に保護、安全、およびプライベートに保つ必要があり、データの共有方法と使用方法を制御したいと考えています。
お客様からのフィードバックをすべて取り入れ、本日発表できることを嬉しく思います。 アマゾンの岩盤、API を介して AI21 Labs、Anthropic、Stability AI、および Amazon からの FM にアクセスできるようにする新しいサービス. Bedrock は、顧客が FM を使用してジェネレーティブ AI ベースのアプリケーションを構築およびスケーリングする最も簡単な方法であり、すべてのビルダーのアクセスを民主化します。 Bedrock は、テキストと画像用のさまざまな強力な FM にアクセスする機能を提供します。 Amazon の Titan FM、これも本日発表する XNUMX つの新しい LLM で構成されます— スケーラブルで信頼性が高く、安全な AWS マネージド サービスを通じて。 Bedrock のサーバーレス エクスペリエンスにより、お客様は目的に適したモデルを簡単に見つけ、すぐに開始し、独自のデータで FM をプライベートにカスタマイズし、AWS のツールと機能を使用してアプリケーションに簡単に統合してデプロイできます。インフラストラクチャを管理する必要なしに (さまざまなモデルをテストするための実験や大規模な FM を管理するためのパイプラインなどの Amazon SageMaker ML 機能との統合を含む) に精通しています。
Bedrock のお客様は、現在入手可能な最先端の FM の中から選択できます。 これには、AI2 Labs の多言語 LLM の Jurassic-21 ファミリが含まれます。これらは、自然言語の指示に従って、スペイン語、フランス語、ドイツ語、ポルトガル語、イタリア語、およびオランダ語でテキストを生成します。 Anthropic の LLM である Claude は、さまざまな会話およびテキスト処理タスクを実行でき、正直で責任ある AI システムのトレーニングに関する Anthropic の広範な研究に基づいています。 また、Bedrock を使用すると、ユニークでリアルな高品質の画像、アート、ロゴ、およびデザイン。
Bedrock の最も重要な機能の 3 つは、モデルをいかに簡単にカスタマイズできるかということです。 顧客は、Amazon S20 でラベル付けされたいくつかの例を Bedrock に指示するだけで、サービスは大量のデータに注釈を付ける必要なく、特定のタスクのモデルを微調整できます (XNUMX 個の例で十分です)。 大手ファッション小売業者で働くコンテンツ マーケティング マネージャーを想像してみてください。彼は、ハンドバッグの新しいラインのために、ターゲットを絞った斬新な広告とキャンペーン コピーを作成する必要があります。 これを行うために、Bedrock は、過去のキャンペーンで最も効果的なタグラインのいくつかのラベル付きの例と、関連する製品の説明を提供します。Bedrock は、効果的なソーシャル メディア、ディスプレイ広告、および新しいハンドバッグの Web コピーの生成を自動的に開始します。 基盤となるモデルのトレーニングに顧客のデータが使用されることはありません。また、すべてのデータが暗号化され、顧客の Virtual Private Cloud (VPC) から離れないため、顧客はデータの機密性が維持されることを信頼できます。
Bedrock は現在限定プレビューであり、顧客は気に入っている コーダ 開発チームの立ち上げと稼働の速さに興奮しています。 Coda の共同創設者兼 CEO である Shishir Mehrotra 氏は、次のように述べています。 すべてのデータはすでに AWS にあるため、データを保護するために必要なすべてのセキュリティとプライバシーが組み込まれているので、Bedrock を使用してジェネレーティブ AI をすばやく組み込むことができます。 Uber、New York Times、Square などの大規模なチームを含め、数万を超えるチームが Coda で実行されているため、信頼性とスケーラビリティは非常に重要です。」
Amazon の新しい Titan FM は、今後数か月でより広く利用できるようにする前に、少数の顧客を対象にプレビューを行っています。 最初は XNUMX つの Titan モデルがあります。 XNUMX つ目は、要約、テキスト生成 (ブログ投稿の作成など)、分類、自由形式の Q&A、情報抽出などのタスクのための生成 LLM です。 XNUMX つ目は、テキスト入力 (単語、フレーズ、または場合によってはテキストの大きな単位) を、テキストの意味的な意味を含む数値表現 (埋め込みと呼ばれる) に変換する埋め込み LLM です。 この LLM はテキストを生成しませんが、埋め込みを比較することでモデルが単語マッチングよりも関連性が高く文脈に即した応答を生成するため、パーソナライゼーションや検索などのアプリケーションに役立ちます。 実際、Amazon.com の製品検索機能は、顧客が探している製品を見つけやすくするために、特に類似した埋め込みモデルを使用しています。 AI の責任ある使用におけるベスト プラクティスを引き続きサポートするために、Titan FM は、データ内の有害なコンテンツを検出して削除し、ユーザー入力内の不適切なコンテンツを拒否し、不適切なコンテンツ (ヘイトスピーチ、ヘイトスピーチ、冒涜、暴力)。
Bedrock は、あらゆる規模の企業が FM のパワーにアクセスできるようにし、組織全体で ML の使用を加速し、独自の生成 AI アプリケーションを構築できるようにします。これは、すべての開発者にとって簡単だからです。 Bedrock は FM の民主化における大きな前進であり、Accenture、Deloitte、Infosys、および スラローム 企業がジェネレーティブ AI を使ってより速く進むためのプラクティスを構築しています。 次のような独立系ソフトウェア ベンダー (ISV) C3 AI と Pega は、Bedrock を活用して、AWS に期待するすべてのセキュリティ、プライバシー、および信頼性を備えた豊富な FM に簡単にアクセスできることを楽しみにしています。
AWS Trainium を搭載した Amazon EC2 Trn1n インスタンスと、生成 AI 向けの最も費用対効果の高いクラウド インフラストラクチャである AWS Inferentia2 を搭載した Amazon EC2 Inf2 インスタンスの一般提供を発表
お客様が FM を使用して何をしようとしているのか (FM の実行、構築、カスタマイズ) には、ML 専用に構築された、最もパフォーマンスが高く、費用対効果の高いインフラストラクチャが必要です。 過去 21 年間、AWS は独自のシリコンに投資して、ML トレーニングや推論などの要求の厳しいワークロードのパフォーマンスと価格パフォーマンスの限界を押し上げてきました。 AWS Trainium と AWS Inferentia チップは、モデルのトレーニングと推論の実行に最も低いコストを提供します。クラウドで。 最適な ML インフラストラクチャを選択することでパフォーマンスを最大化し、コストを制御できるこの能力が、AIXNUMX Labs、Anthropic、Cohere、Grammarly、Hugging Face、Runway、Stability AI などの主要な AI スタートアップが AWS で実行されている理由です。
Trainium を搭載した Trn1 インスタンスは、他の EC50 インスタンスよりもトレーニング コストを最大 2% 節約でき、800 Gbps の第 1 世代 Elastic Fabric Adapter (EFA) ネットワークに接続された複数のサーバーにトレーニングを分散するように最適化されています。 お客様は、ペタビット規模のネットワークを備えた同じ AWS アベイラビリティー ゾーンに配置された最大 30,000 の Trainium チップ (6 エクサフロップ以上のコンピューティング) まで拡張できる UltraCluster に Trn1 インスタンスをデプロイできます。 Helixon、Money Forward、Amazon Search チームを含む多くの AWS のお客様は、Trn800 インスタンスを使用して、コストを削減しながら、最大規模の深層学習モデルのトレーニングに必要な時間を数か月から数週間、さらには数日に短縮しています。 XNUMX Gbps は帯域幅が大きいですが、より多くの帯域幅を提供するために革新を続けてきました。 新しいネットワーク最適化の一般提供 TRN1N インスタンス, 1600 Gbps のネットワーク帯域幅を提供し、大規模なネットワーク集約型モデルの Trn20 よりも 1% 高いパフォーマンスを提供するように設計されています.
今日、FM に費やされる時間と費用のほとんどは、FM のトレーニングに費やされています。 これは、多くのお客様が FM を運用環境に展開し始めたばかりであるためです。 ただし、将来、FM が大規模に展開されると、ほとんどのコストはモデルの実行と推論に関連するようになります。 通常、モデルは定期的にトレーニングしますが、実稼働アプリケーションでは、推論と呼ばれる予測が絶えず生成され、40 時間あたり何百万ものデータが生成される可能性があります。 また、これらの予測はリアルタイムで行う必要があり、これには非常に低レイテンシで高スループットのネットワークが必要です。 Alexa は、毎分数百万のリクエストが送信される好例であり、すべてのコンピューティング コストの XNUMX% を占めています。
将来の ML コストのほとんどが推論の実行に起因することがわかっていたため、数年前に新しいチップへの投資を開始したとき、推論に最適化されたシリコンを優先しました。 2018 年には、初の推論専用チップである Inferentia を発表しました。 毎年、Inferentia は、Amazon が何兆もの推論を実行するのを支援し、Amazon のような企業の設備投資をすでに XNUMX 億ドル以上節約しています。 その結果は印象的であり、より多くのお客様がジェネレーティブ AI をアプリケーションに統合するにつれて、ワークロードのサイズと複雑さが増すだけであるため、革新を続ける多くの機会が見られます。
そのため、本日発表するのは、 の一般提供 Inf2 AWS Inferentia2 を利用したインスタンス、数千億のパラメーターを含むモデルを使用した大規模な生成 AI アプリケーション用に特別に最適化されています。 Inf2 インスタンスは、前世代の Inferentia ベースのインスタンスと比較して、最大 4 倍のスループットと最大 10 倍のレイテンシーを実現します。 また、大規模な分散推論をサポートするために、アクセラレーター間の超高速接続も備えています。 これらの機能により、他の同等の Amazon EC40 インスタンスよりも最大 2% 優れた推論価格パフォーマンスと、クラウドでの推論の最低コストが実現します。 Runway のようなお客様は、一部のモデルで、同等の Amazon EC2 インスタンスよりも Inf2 で最大 2 倍高いスループットを実現しています。 この高性能で低コストの推論により、Runway はより多くの機能を導入し、より複雑なモデルをデプロイし、最終的に Runway を使用する何百万ものクリエイターにより良いエクスペリエンスを提供できるようになります。
個人開発者向けの無料の Amazon CodeWhisperer の一般提供を発表
適切な FM を使用して構築し、Generative AI アプリケーションを最もパフォーマンスの高いクラウド インフラストラクチャで大規模に実行することは、お客様に変革をもたらすことを私たちは知っています。 エクスペリエンスの新しい波は、ユーザーにとっても変革をもたらします。 ジェネレーティブ AI が組み込まれているため、ユーザーはアプリケーションやシステムとより自然でシームレスな対話を行うことができます。 この機能を可能にする強力な ML モデルについて何も知らなくても、見るだけで携帯電話のロックを解除する方法を考えてみてください。
ジェネレーティブ AI の使用が急速に拡大すると予測される分野の XNUMX つは、コーディングです。 今日のソフトウェア開発者は、非常に単純で差別化されていないコードの作成に多くの時間を費やしています。 また、複雑で絶え間なく変化するツールやテクノロジーの状況についていくために多くの時間を費やしています。 これらすべてにより、開発者は新しい革新的な機能やサービスを開発する時間を短縮できます。 開発者は、Web からコード スニペットをコピーして変更することでこれを克服しようとしますが、その結果、機能しないコード、セキュリティの脆弱性を含むコード、またはオープン ソース ソフトウェアの使用状況を追跡しないコードを誤ってコピーする可能性があります。 そして最終的には、検索とコピーを行うことで、優れたコンテンツを作成するのに時間がかかります。
ジェネレーティブ AI は、差別化されていないコードの多くを「書く」ことで、この重荷を取り除くことができます。これにより、開発者はコーディングのよりクリエイティブな側面に集中できるようになり、開発を高速化できます。 これが、昨年のプレビューを発表した理由です。 アマゾン コード ウィスパラーは、内部で FM を使用して開発者の自然言語によるコメントと統合開発環境 (IDE) の以前のコードに基づいてコードの提案をリアルタイムで生成することにより、開発者の生産性を根本的に向上させる AI コーディング コンパニオンです。 開発者は CodeWhisperer に「曲の CSV 文字列を解析する」などのタスクを実行するように指示し、アーティスト、タイトル、チャートの最高ランクなどの値に基づいて構造化されたリストを返すように指示するだけです。 CodeWhisperer は、文字列を解析して指定されたリストを返す関数全体を生成することで、生産性を向上させます。 プレビューに対する開発者の反応は圧倒的に肯定的であり、開発者のコードを支援することは、今後数年間に見られる生成 AI の最も強力な使用法の 57 つになる可能性があると引き続き信じています。 プレビュー中に生産性チャレンジを実施したところ、CodeWhisperer を使用した参加者は、CodeWhisperer を使用しなかった参加者よりも平均で 27% 速くタスクを完了し、タスクを正常に完了する可能性が XNUMX% 高くなりました。 これは開発者の生産性における大きな飛躍であり、これはほんの始まりに過ぎないと考えています。
本日は、 Amazon CodeWhisperer の一般提供 Python、Java、JavaScript、TypeScript、C# に加えて、Go、Kotlin、Rust、PHP、SQL を含む 9 の新しい言語に対応しています。 CodeWhisperer は、VS Code、IntelliJ IDEA、AWS Cloud2 などの IDE から AWS Toolkit IDE 拡張機能を介してアクセスできます。 CodeWhisperer は、AWS Lambda コンソールでも利用できます。 CodeWhisperer は、公開されている数十億行のコードから学習するだけでなく、Amazon コードでトレーニングされています。 CodeWhisperer は現在、Amazon EC3、AWS Lambda、Amazon SXNUMX などの AWS サービスのコードを生成する最も正確、最速、最も安全な方法であると確信しています。
ジェネレーティブ AI ツールによって提案されたコードにセキュリティ上の脆弱性が隠されていたり、オープン ソースを責任を持って処理できなかったりした場合、開発者の生産性が向上することはありません。 CodeWhisperer は、Open Worldwide Application Security Project (OWASP) のトップ XNUMX に含まれる脆弱性など、検出が困難な脆弱性を見つけて修復を提案するための組み込みのセキュリティ スキャン (自動推論を利用) を備えた唯一の AI コーディング コンパニオンです。暗号化ライブラリのベスト プラクティスなどを満たしていません。 開発者が責任を持ってコーディングできるように、CodeWhisperer は偏見や不公平と見なされる可能性のあるコード提案を除外します。また、CodeWhisperer は、顧客が参照したり使用ライセンスを取得したりする可能性のあるオープン ソース コードに似たコード提案をフィルタリングしてフラグを立てることができる唯一のコーディング コンパニオンです。
私たちは、ジェネレーティブ AI が開発者にとってゲームを変えることを知っており、できるだけ多くの人にとって役立つものにしたいと考えています。 これが、CodeWhisperer がすべての個人ユーザーに無料で提供され、コードを生成するための資格や時間制限がない理由です! 誰でもメール アカウントだけで CodeWhisperer にサインアップでき、数分で生産性が向上します。 AWS アカウントを持っている必要さえありません。 ビジネス ユーザー向けに、AWS Identity and Access Management (IAM) 統合によるシングル サインオン (SSO) などの管理機能や、セキュリティ スキャンのより高い制限を含む CodeWhisperer Professional Tier を提供しています。
CodeWhisperer のような強力なアプリケーションを構築することは、開発者とすべてのお客様にとって革新的です。 今後もさらに多くのことが予定されており、AWS で生成型 AI を使用して構築されるものに興奮しています。 私たちの使命は、あらゆるスキル レベルの開発者とあらゆる規模の組織がジェネレーティブ AI を使用して革新できるようにすることです。 これは、新しい可能性をもたらす ML の次の波の始まりに過ぎません。
リソース
以下のリソースをチェックして、AWS でのジェネレーティブ AI とこれらの発表の詳細を確認してください。
著者,
スワミ・シバスブラマニアン AWS のデータおよび機械学習担当副社長です。 この役割で、Swami はすべての AWS データベース、分析、AI および機械学習サービスを監督しています。 彼のチームの使命は、組織がデータを完全なエンド ツー エンドのデータ ソリューションで活用し、保存、アクセス、分析、視覚化、予測できるよう支援することです。
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- 情報源: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/announcing-new-tools-for-building-with-generative-ai-on-aws/
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