机器学习 (ML) 范式转变的种子已经存在了几十年,但随着可扩展计算能力的现成可用、数据的大量扩散以及 ML 技术的快速发展,各行各业的客户正在转变他们的业务。 就在最近,像 ChatGPT 这样的生成式 AI 应用程序引起了广泛的关注和想象。 在 ML 的广泛采用方面,我们确实处于一个激动人心的转折点,我们相信大多数客户体验和应用程序都将通过生成 AI 进行重塑。
20 多年来,AI 和 ML 一直是 Amazon 关注的焦点,客户在 Amazon 上使用的许多功能都是由 ML 驱动的。 我们的电子商务推荐引擎由 ML 驱动; 在我们的运营中心优化机器人拣选路线的路径由 ML 驱动; 我们的供应链、预测和产能规划均由 ML 提供信息。 Prime Air(我们的无人机)和 Amazon Go 中的计算机视觉技术(我们的实体零售体验,让消费者从货架上挑选商品并离开商店而无需正式结账)使用深度学习。 Alexa 由 30 多个不同的 ML 系统提供支持,每周帮助客户数十亿次来管理智能家居、购物、获取信息和娱乐等。 我们在 Amazon 有成千上万的工程师致力于 ML,这是我们传统、当前精神和未来的重要组成部分。
在 AWS,我们在普及 ML 并让任何想要使用它的人都可以访问它方面发挥了关键作用,其中包括超过 100,000 名各种规模和行业的客户。 AWS 在堆栈的所有三个层级都拥有最广泛和最深入的 AI 和 ML 服务组合。 我们进行了投资和创新,以提供性能最佳、可扩展的基础架构,以实现具有成本效益的 ML 训练和推理; 开发了 Amazon SageMaker,这是所有开发人员构建、训练和部署模型的最简单方法; 并推出了广泛的服务,允许客户通过简单的 API 调用将图像识别、预测和智能搜索等人工智能功能添加到应用程序中。 这就是为什么像 Intuit、汤森路透、阿斯利康、法拉利、德甲、3M 和宝马这样的客户,以及全球数以千计的初创公司和政府机构,正在通过 ML 改变他们自己、他们的行业和他们的使命。 我们对生成式 AI 采取同样的民主化方法:我们致力于将这些技术从研究和实验领域中解放出来,并将它们的可用性扩展到少数初创公司和资金雄厚的大型科技公司之外。 这就是为什么今天我很高兴地宣布几项新的创新,这些创新将使我们的客户在他们的业务中使用生成 AI 变得简单和实用。
生成式 AI 和基础模型
生成式人工智能是一种可以创造新内容和想法的人工智能,包括对话、故事、图像、视频和音乐。 与所有 AI 一样,生成 AI 由 ML 模型提供支持——这些模型是基于大量数据进行预训练的非常大的模型,通常称为基础模型 (FM)。 机器学习的最新进展(特别是基于变压器的神经网络架构的发明)导致包含数十亿个参数或变量的模型兴起。 为了说明规模的变化,2019 年最大的预训练模型是 330M 参数。 现在,最大的模型有超过 500B 个参数——在短短几年内增加了 1,600 倍。 今天的 FM,例如大型语言模型 (LLM) GPT3.5 或 BLOOM,以及来自 Stability AI 的文本到图像模型 Stable Diffusion,可以执行跨越多个领域的广泛任务,例如撰写博客文章、生成图片、解决数学问题、参与对话以及根据文档回答问题。 FM 的规模和通用性质使其不同于传统的 ML 模型,后者通常执行特定任务,例如分析文本的情感、分类图像和预测趋势。
FM 可以执行更多任务,因为它们包含大量参数,使它们能够学习复杂的概念。 通过在训练前接触各种形式和无数模式的互联网规模数据,FM 学会在广泛的环境中应用他们的知识。 虽然预训练 FM 的功能和由此产生的可能性令人惊叹,但客户真的很兴奋,因为这些具有通用能力的模型也可以定制,以执行与其业务不同的特定领域功能,仅使用一小部分数据和从头开始训练模型所需的计算。 定制的 FM 可以创造独特的客户体验,体现公司在众多消费行业(如银行、旅游和医疗保健)的声音、风格和服务。 例如,一家需要使用所有相关交易自动生成内部流通日常活动报告的金融公司可以使用专有数据定制模型,其中将包括过去的报告,以便 FM 了解这些报告应该如何阅读以及数据被用来生成它们。
FM 的潜力令人难以置信。 但是,我们仍处于早期阶段。 虽然 ChatGPT 是第一个引起客户注意的广泛生成 AI 体验,但大多数研究生成 AI 的人很快意识到,有几家公司多年来一直致力于 FM,并且有几种不同的 FM 可用——每种都具有独特的优势和特征。 正如我们多年来看到的快速发展的技术和 ML 的发展一样,事情瞬息万变。 我们期待未来会出现新的架构,而这种 FM 的多样性将掀起一波创新浪潮。 我们已经看到了前所未有的新应用程序体验。 AWS 客户向我们询问他们如何才能快速利用现有的东西(以及明天可能会出现的东西)并快速开始在他们的企业和组织中使用 FM 和生成 AI 来推动新的生产力水平并转变他们的产品。
宣布推出 Amazon Bedrock 和 Amazon Titan 模型,这是使用 FM 构建和扩展生成式 AI 应用程序的最简单方法
客户告诉我们,今天有几件大事阻碍了他们。 首先,他们需要一种直接的方式来查找和访问可提供出色结果且最适合其目的的高性能 FM。 其次,客户希望无缝集成到应用程序中,而不必管理庞大的基础设施集群或产生大量成本。 最后,客户希望能够轻松获取基础 FM,并使用他们自己的数据(少量或大量数据)构建差异化的应用程序。 由于客户希望用于定制的数据是非常有价值的 IP,因此他们需要在该过程中对其进行完全保护、安全和私密,并且他们希望控制其数据的共享和使用方式。
我们收集了客户的所有反馈,今天我们很高兴地宣布 亚马逊基岩,一项新服务,可通过 API 访问来自 AI21 Labs、Anthropic、Stability AI 和 Amazon 的 FM. Bedrock 是客户使用 FM 构建和扩展基于 AI 的生成应用程序的最简单方法,使所有构建者的访问民主化。 Bedrock 将提供访问一系列强大的文本和图像 FM 的能力——包括 亚马逊的 Titan FM,其中包含我们今天也宣布的两个新法学硕士— 通过可扩展、可靠且安全的 AWS 托管服务。 借助 Bedrock 的无服务器体验,客户可以轻松找到适合他们要完成的任务的正确模型、快速入门、使用自己的数据私下定制 FM,并使用他们使用的 AWS 工具和功能轻松地将它们集成并部署到他们的应用程序中熟悉(包括与 Amazon SageMaker ML 功能的集成,例如用于测试不同模型的实验和用于大规模管理其 FM 的管道)而无需管理任何基础设施。
Bedrock 客户可以从当今可用的一些最前沿的 FM 中进行选择。 这包括来自 AI2 Labs 的 Jurassic-21 系列多语言 LLM,它们遵循自然语言指令生成西班牙语、法语、德语、葡萄牙语、意大利语和荷兰语的文本。 Claude 是 Anthropic 的法学硕士,可以执行各种对话和文本处理任务,并且基于 Anthropic 对培训诚实和负责任的人工智能系统的广泛研究。 Bedrock 还可以轻松访问 Stability AI 的文本到图像基础模型套件,包括 Stable Diffusion(同类产品中最受欢迎的),它能够生成独特、逼真、高质量的图像、艺术、徽标和设计。
Bedrock 最重要的功能之一是定制模型非常容易。 客户只需将 Bedrock 指向 Amazon S3 中的几个标记示例,该服务就可以针对特定任务微调模型,而无需注释大量数据(少至 20 个示例就足够了)。 想象一下,一位内容营销经理在一家领先的时装零售商工作,他需要为即将推出的新手袋系列制作新鲜的、有针对性的广告和活动文案。 为此,他们向 Bedrock 提供了一些带标签的示例,这些示例展示了过去营销活动中表现最好的标语,以及相关的产品描述,Bedrock 将自动开始为新手袋生成有效的社交媒体、展示广告和网络副本。 客户的任何数据都不会用于训练底层模型,并且由于所有数据都经过加密并且不会离开客户的虚拟私有云 (VPC),因此客户可以相信他们的数据将保持私密和机密。
Bedrock 现已推出有限预览版,客户喜欢 尾声 对他们的开发团队启动和运行的速度感到兴奋。 Coda 的联合创始人兼首席执行官 Shishir Mehrotra 说:“作为 AWS 的长期满意客户,我们对 Amazon Bedrock 如何为 Coda AI 带来质量、可扩展性和性能感到兴奋。 由于我们的所有数据都已在 AWS 上,因此我们能够使用 Bedrock 快速整合生成式 AI,并具有保护我们的内置数据所需的所有安全性和隐私性。 有超过数万个团队在 Coda 上运行,包括 Uber、纽约时报和 Square 等大型团队,可靠性和可扩展性非常重要。”
我们一直在与一些客户一起预览亚马逊的新 Titan FM,然后在未来几个月内更广泛地提供它们。 我们最初会有两个 Titan 模型。 第一个是生成式 LLM,用于诸如摘要、文本生成(例如,创建博客文章)、分类、开放式问答和信息提取等任务。 第二种是嵌入 LLM,它将文本输入(单词、短语或可能的大文本单元)翻译成包含文本语义的数字表示(称为嵌入)。 虽然此 LLM 不会生成文本,但它对于个性化和搜索等应用程序很有用,因为通过比较嵌入,模型将产生比单词匹配更相关和上下文相关的响应。 事实上,Amazon.com 的产品搜索功能使用类似的嵌入模型来帮助客户找到他们正在寻找的产品。 为了继续支持负责任地使用 AI 的最佳实践,Titan FM 旨在检测和删除数据中的有害内容,拒绝用户输入中的不当内容,并过滤包含不当内容(例如仇恨言论、亵渎和暴力)。
Bedrock 使各种规模的公司都可以使用 FM 的强大功能,以便他们可以加速 ML 在整个组织中的使用并构建自己的生成式 AI 应用程序,因为这对所有开发人员来说都很容易。 我们认为 Bedrock 将是 FM 民主化的一大步,我们的合作伙伴如 Accenture、Deloitte、Infosys 和 激流回旋 正在构建实践以帮助企业更快地使用生成式人工智能。 独立软件供应商 (ISV),例如 C3人工智能 和 Pega 很高兴能够利用 Bedrock 轻松访问其精选的 FM,并获得他们期望从 AWS 获得的所有安全性、隐私性和可靠性。
宣布全面推出由 AWS Trainium 提供支持的 Amazon EC2 Trn1n 实例和由 AWS Inferentia2 提供支持的 Amazon EC2 Inf2 实例,这是用于生成 AI 的最具成本效益的云基础设施
无论客户尝试使用 FM 做什么——运行它们、构建它们、自定义它们——他们都需要专为 ML 构建的性能最高、成本效益最高的基础设施。 在过去的五年中,AWS 一直在投资我们自己的芯片,以推动 ML 训练和推理等要求苛刻的工作负载的性能和性价比,而我们的 AWS Trainium 和 AWS Inferentia 芯片为训练模型和运行推理提供了最低的成本在云端。 这种通过选择最佳 ML 基础设施来最大化性能和控制成本的能力是领先的 AI 初创公司(如 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Grammarly、Hugging Face、Runway 和 Stability AI)在 AWS 上运行的原因。
由 Trainium 提供支持的 Trn1 实例可以比任何其他 EC50 实例节省高达 2% 的培训成本,并且经过优化以在与 800 Gbps 第二代 Elastic Fabric Adapter (EFA) 网络连接的多台服务器之间分发培训。 客户可以在 UltraClusters 中部署 Trn1 实例,这些实例可以扩展到位于同一 AWS 可用区中的 30,000 个 Trainium 芯片(超过 6 exaflops 的计算),具有 PB 级网络。 许多 AWS 客户,包括 Helixon、Money Forward 和 Amazon Search 团队,都使用 Trn1 实例来帮助将训练最大规模深度学习模型所需的时间从几个月缩短到几周甚至几天,同时降低成本。 800 Gbps 是一个很大的带宽,但我们不断创新以提供更多带宽,今天我们宣布 新的网络优化的普遍可用性 Trn1n 实例, 提供 1600 Gbps 的网络带宽,旨在为大型网络密集型模型提供比 Trn20 高 1% 的性能.
今天,花在 FM 上的大部分时间和金钱都用于培训他们。 这是因为许多客户才刚刚开始将 FM 部署到生产中。 但是,在未来大规模部署 FM 时,大部分成本将与运行模型和进行推理相关。 虽然您通常会定期训练模型,但生产应用程序可以不断生成预测(称为推理),每小时可能生成数百万。 而且这些预测需要实时发生,这需要非常低延迟和高吞吐量的网络。 Alexa 是一个很好的例子,每分钟有数百万个请求,占所有计算成本的 40%。
因为我们知道未来 ML 的大部分成本将来自运行推理,所以我们在几年前开始投资新芯片时优先考虑推理优化的芯片。 2018 年,我们发布了首款推理专用芯片 Inferentia。 每年,Inferentia 都会帮助亚马逊运行数万亿次推理,并且已经为亚马逊等公司节省了超过一亿美元的资本支出。 结果令人印象深刻,我们看到了许多继续创新的机会,因为随着越来越多的客户将生成人工智能集成到他们的应用程序中,工作负载的规模和复杂性只会增加。
这就是为什么我们今天宣布 一般可用性 信息2 由 AWS Inferentia2 提供支持的实例,它们专门针对模型包含数千亿个参数的大规模生成 AI 应用程序进行了优化。 与上一代基于 Inferentia 的实例相比,Inf2 实例的吞吐量提高了 4 倍,延迟降低了 10 倍。 它们还具有加速器之间的超高速连接,以支持大规模分布式推理。 与其他类似的 Amazon EC40 实例相比,这些功能可将推理价格性能提高多达 2%,并使云中的推理成本最低。 对于某些模型,像 Runway 这样的客户发现 Inf2 的吞吐量比同类 Amazon EC2 实例高出 2 倍。 这种高性能、低成本的推理将使 Runway 能够引入更多功能,部署更复杂的模型,并最终为使用 Runway 的数百万创作者提供更好的体验。
宣布 Amazon CodeWhisperer 全面上市,对个人开发者免费
我们知道,使用正确的 FM 构建并在性能最高的云基础设施上大规模运行生成式 AI 应用程序将对客户产生变革性影响。 新的体验浪潮也将为用户带来变革。 借助内置的生成式 AI,用户将能够与应用程序和系统进行更自然、无缝的交互。 想一想我们如何通过查看手机来解锁手机,而无需了解使此功能成为可能的强大 ML 模型。
我们预见生成式 AI 的使用将快速增长的一个领域是编码。 今天的软件开发人员花费大量时间编写非常简单且无差别的代码。 他们还花费大量时间试图跟上复杂且不断变化的工具和技术环境。 所有这些都让开发人员没有时间开发新的、创新的功能和服务。 开发人员试图通过从 Web 复制和修改代码片段来克服这一问题,这可能会导致无意中复制不起作用、包含安全漏洞或不跟踪开源软件使用情况的代码。 而且,最终,搜索和复制仍然会占用好东西的时间。
生成式 AI 可以通过“编写”大量无差异代码来消除这种繁重的工作,让开发人员能够更快地构建,同时让他们腾出时间专注于编码的更具创造性的方面。 这就是为什么,去年,我们宣布预览 亚马逊 CodeWhisperer,一种 AI 编码伴侣,它使用引擎盖下的 FM 通过根据开发人员的自然语言评论和集成开发环境 (IDE) 中的先前代码实时生成代码建议,从根本上提高开发人员的工作效率。 开发人员可以简单地告诉 CodeWhisperer 执行一项任务,例如“解析 CSV 歌曲字符串”,并要求它返回一个基于艺术家、标题和最高排行榜排名等值的结构化列表。 CodeWhisperer 通过生成解析字符串并返回指定列表的完整函数来提高工作效率。 开发人员对预览版的反应非常积极,我们仍然相信,帮助开发人员编写代码最终可能成为我们在未来几年看到的生成式 AI 最强大的用途之一。 在预览期间,我们进行了生产力挑战,使用 CodeWhisperer 的参与者完成任务的速度平均比未使用 CodeWhisperer 的参与者快 57%,成功完成任务的可能性高 27%。 这是开发人员生产力的巨大飞跃,我们相信这仅仅是个开始。
今天,我们很高兴地宣布 Amazon CodeWhisperer 的普遍可用性 适用于 Python、Java、JavaScript、TypeScript 和 C#——以及十种新语言,包括 Go、Kotlin、Rust、PHP 和 SQL。 可以通过 AWS Toolkit IDE 扩展从 VS Code、IntelliJ IDEA、AWS Cloud9 等 IDE 访问 CodeWhisperer。 CodeWhisperer 也可在 AWS Lambda 控制台中使用。 除了从数十亿行公开代码中学习之外,CodeWhisperer 还接受了亚马逊代码的培训。 我们相信 CodeWhisperer 现在是为 AWS 服务(包括 Amazon EC2、AWS Lambda 和 Amazon S3)生成代码的最准确、最快和最安全的方式。
如果生成式 AI 工具建议的代码包含隐藏的安全漏洞或未能负责任地处理开源,开发人员并不会真正提高工作效率。 CodeWhisperer 是唯一具有内置安全扫描(由自动推理提供支持)的 AI 编码伴侣,用于查找难以检测的漏洞并提出补救建议,例如十大开放式全球应用程序安全项目 (OWASP) 中的漏洞,那些不符合加密库最佳实践等。 为了帮助开发人员负责任地编码,CodeWhisperer 过滤掉可能被认为有偏见或不公平的代码建议,并且 CodeWhisperer 是唯一可以过滤和标记类似于客户可能希望参考或许可使用的开源代码的代码建议的编码伴侣。
我们知道生成式 AI 将改变开发者的游戏规则,我们希望它对尽可能多的人有用。 这就是为什么 CodeWhisperer 对所有没有资格或时间限制的个人用户免费生成代码! 任何人都可以只用一个电子邮件帐户注册 CodeWhisperer,并在几分钟内提高工作效率。 您甚至不必拥有 AWS 账户。 对于企业用户,我们提供了一个 CodeWhisperer Professional Tier,其中包括单点登录 (SSO) 与 AWS Identity and Access Management (IAM) 集成等管理功能,以及更高的安全扫描限制。
构建像 CodeWhisperer 这样强大的应用程序对开发人员和我们所有的客户来说都是变革性的。 我们即将推出更多,我们对您将在 AWS 上使用生成式 AI 构建的内容感到兴奋。 我们的使命是让各种技能水平的开发人员和各种规模的组织都能使用生成式 AI 进行创新。 这只是我们相信的下一波 ML 浪潮的开始,它将为您带来新的可能性。
资源
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关于作者
斯瓦米·西瓦苏布拉马尼安 是 AWS 数据和机器学习副总裁。 在此职位上,Swami 负责监督所有 AWS 数据库、分析以及 AI 和机器学习服务。 他的团队的使命是帮助组织使用完整的端到端数据解决方案将他们的数据用于存储、访问、分析、可视化和预测。
- SEO 支持的内容和 PR 分发。 今天得到放大。
- 柏拉图区块链。 Web3 元宇宙智能。 知识放大。 访问这里。
- Sumber: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/announcing-new-tools-for-building-with-generative-ai-on-aws/
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- 步
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