Amazon Bedrock se poate dovedi a fi platforma ideală pentru cei care doresc să dezvolte aplicații generative bazate pe inteligență artificială, datorită capacităților sale remarcabile și infrastructurii AWS.
Această platformă va fi un real ajutor pentru companii și persoane care doresc să integreze AI generativă și învățarea automată în activitatea lor, cu scopul de a crea imagini și conținut de înaltă calitate, oferind în același timp o experiență superioară clienților.
Conform previziunilor Gartner, inteligența artificială generativă va automatiza 60% din eforturile de proiectare pentru aplicații mobile și site-uri web până în 2026.
Astfel, sistemele bazate pe inteligență artificială generativă, cum ar fi Amazon Bedrock, au un potențial semnificativ în multiple sectoare, iar utilizarea lor este așteptată să crească substanțial.
În acest articol, vom analiza inteligența artificială generativă și platforma Amazon Bedrock, evidențiind avantajele pe care le pot oferi.
Să începem!
Ce este inteligența artificială generativă?
Inteligența artificială generativă (IA generativă) este un tip de inteligență artificială care are capacitatea de a produce imagini, text și alte tipuri de conținut media ca răspuns la o solicitare specifică.
Atunci când este implementată într-un sistem și antrenată pe un anumit set de date, IA generativă poate contribui la crearea de imagini realiste, povești, muzică, clipuri video, conversații și multe altele. Modelele IA generativă studiază structura și tiparele datelor de antrenament pentru a genera date noi, cu caracteristici similare.
Modelele mari de învățare automată, pre-antrenate, sunt fundamentul inteligenței artificiale generative. Aceste modele ML sunt denumite Modele Fundamentale (FMs). Modelele ML pot include milioane sau chiar miliarde de variabile sau parametri.
Un număr mare de parametri permit FM-urilor să înțeleagă concepte complexe. Prin antrenarea pe seturi extinse de date cu modele și forme diverse, FM-urile pot aplica cunoștințele dobândite într-o varietate de contexte.
FM-urile pot îndeplini sarcini diverse, de la scrierea de articole și generarea de imagini, până la răspunsul la întrebări și rezolvarea problemelor matematice. Datorită versatilității și dimensiunii lor, FM-urile se diferențiază de modelele tradiționale ML, care sunt limitate la sarcini specifice, cum ar fi analiza textului, clasificarea imaginilor sau predicții.
Printre sistemele IA generative cunoscute se numără ChatGPT de la Open AI, Bing Chat, Bard de la Google, precum și DALL-E, Stable Diffusion și Midjourney.
Aplicații ale IA generativă
Câteva aplicații ale IA generativă includ:
- Dezvoltarea software: Crearea de aplicații generative bazate pe inteligență artificială capabile să îndeplinească multiple sarcini. În plus, aceasta poate fi utilizată pentru generarea, verificarea și explicarea codului.
- Redactare: Sistemele de inteligență artificială generativă pot fi utilizate pentru a scrie articole, e-mailuri, CV-uri, profiluri de rețele sociale, etc. De asemenea, puteți crea rezumate ale conținutului, extragând elemente cheie și generând structuri clare.
- Artă: Sistemele generative bazate pe inteligență artificială facilitează crearea de imagini artistice, ilustrații și scene ce pot fi utilizate în diverse domenii, precum articole, filme, jocuri și videoclipuri. De asemenea, puteți crea muzică în stilul și ritmul dorit.
- Design de produs: Se pot crea modele 2D și 3D ale produselor pentru a vizualiza aspectul acestora. Aceasta permite efectuarea de teste A/B eficiente, pentru a alege designul optim bazat pe cazul specific de utilizare.
- Finanțe: Se pot dezvolta aplicații FinTech cu capacități avansate de procesare și funcționalități moderne, care sunt scalabile, securizate și fiabile.
- Sănătate: Se pot genera imagini medicale care prezintă evoluția unei boli, ceea ce facilitează oferirea de tratamente și planuri de prevenție mai eficiente, precum și testarea medicamentelor.
- Marketing: Echipele de marketing pot crea comunicate de presă, articole, campanii publicitare și e-mailuri utilizând aplicații bazate pe inteligență artificială generativă.
- Servicii pentru clienți: Se poate oferi asistență eficientă clienților prin intermediul chatbot-urilor avansate.
Avantajele IA generativă
- Automatizare: Modelele de inteligență artificială generativă contribuie la automatizarea sarcinilor repetitive și consumatoare de timp, cum ar fi răspunsul la e-mailuri, la întrebări frecvente, monitorizare, etc.
- Răspunsuri îmbunătățite: Comparativ cu sistemele tradiționale de inteligență artificială, sistemele de inteligență artificială generativă oferă răspunsuri relevante, precise și corecte. Acest lucru îmbunătățește calitatea interacțiunilor și contribuie la o experiență superioară a clienților.
- Experiențe realiste: Prin generarea de imagini și grafică fotorealiste, acestea pot fi folosite în diverse domenii, de la articole și alte materiale, la produse și servicii.
- Crearea simplificată de conținut: IA generativă facilitează generarea rapidă și eficientă a conținutului, economisind timp considerabil.
- Dezvoltarea rapidă a produselor: Prin automatizarea sarcinilor, optimizarea creării de conținut și utilizarea aplicațiilor scalabile și performante, dezvoltarea produselor devine mult mai rapidă.
Pregătirea datelor pentru IA generativă
Pregătirea datelor pentru inteligența artificială generativă necesită o planificare atentă și colectarea unui volum mare de date pentru antrenarea modelului. Este esențial să se asigure că:
- Datele sunt de înaltă calitate, relevante, complete, exacte și lipsite de părtinire.
- Se colectează date structurate și nestructurate din multiple surse, precum e-mailuri, baze de date și alte documente.
- Datele sunt etichetate și stocate în formate precum CSV, JSON, TFRecord, etc.
- Se elimină datele inexacte, incomplete și corupte, curățând datele.
- Se efectuează preprocesarea datelor prin tehnici precum normalizarea și formatarea.
Cele mai bune practici pentru implementarea IA generativă
Pentru a asigura transparența și încrederea în inteligența artificială, este important să se respecte următoarele bune practici:
- Se efectuează teste interne extinse, cu diverse scenarii de utilizare, înainte de a genera conținut pentru utilizatorii finali prin intermediul inteligenței artificiale generative.
- Se menține transparența față de clienți și angajați, etichetând corespunzător interacțiunile cu sistemele AI.
- Se configurează linii directoare și procese pentru a detecta și elimina orice părtinire. Este necesară validarea continuă a rezultatelor și testarea regulată.
- Se rezolvă problemele legate de securitate și confidențialitatea datelor, protejând datele sensibile.
- Se lansează inteligența artificială generativă în versiune beta, inițial, pentru a evalua experiența utilizatorului și a obține feedback pentru îmbunătățire.
Provocări în implementarea IA generativă
- Găsirea și accesarea Modelelor Fundamentale (FM) de înaltă performanță, adecvate pentru cazul specific de utilizare și capabile să genereze rezultate excelente, este dificilă.
- Integrarea acestor modele în aplicații reprezintă o provocare pentru organizații, deoarece implică costuri mari și gestionarea unei infrastructuri vaste.
- Utilizarea FM-urilor de bază pentru a dezvolta aplicații diverse, adaptate la datele specifice ale organizației, este complicată.
- Personalizarea poate fi, de asemenea, un obstacol.
- Există preocupări legate de confidențialitatea și securitatea datelor.
Amazon a abordat aceste provocări și a dezvoltat Bedrock, o platformă menită să rezolve aceste probleme. Iată cum:
Ce este Amazon Bedrock?
Amazon Bedrock este un serviciu complet gestionat care oferă o modalitate simplificată de a dezvolta aplicații bazate pe inteligență artificială generativă și de a le scala, utilizând Modele Fundamentale (FM).
Această platformă oferă acces prin API la FM-urile dezvoltate de Amazon și de alte companii de top specializate în inteligență artificială. Astfel, veți avea la dispoziție o varietate de opțiuni FM, dintre care puteți alege modelul cel mai potrivit pentru nevoile dumneavoastră. Printre aceste opțiuni se numără FM-urile de la Amazon, Anthropic, Stability AI și AI21 Labs.
Bedrock oferă o experiență completă fără server, ceea ce facilitează demararea proiectelor și personalizarea FM-urilor folosind datele dumneavoastră private. Integrarea și implementarea FM-urilor securizate, fiabile și scalabile în aplicații devine mai ușoară cu ajutorul capabilităților și instrumentelor AWS, fără a necesita gestionarea infrastructurii. Acest lucru accelerează dezvoltarea aplicațiilor bazate pe inteligență artificială generativă.
Caracteristicile și capabilitățile Amazon Bedrock
#1. O gamă largă de FM-uri
Clienții Amazon Bedrock vor avea acces la o gamă diversă de FM-uri avansate și ușor accesibile, printre care:
- Claude: Un LLM dezvoltat de Anthropic, capabil să execute numeroase sarcini de procesare a textului și conversație. Acesta este bazat pe cercetările aprofundate ale Anthropic în dezvoltarea de sisteme AI responsabile și etice.
- Jurassic-2: LLM-urile multilingve Jurassic-2 de la AI21 Labs utilizează comenzi în limbaj natural pentru a genera text unic în germană, franceză, spaniolă, italiană, olandeză și portugheză.
- Stable Diffusion: Prin intermediul Stability AI, veți avea acces facil la numeroase FM text-to-image, inclusiv Stable Diffusion. Aceste FM-uri pot genera modele, logo-uri, artă și imagini realiste, unice și de înaltă calitate.
- Amazon Titan: Bedrock vă va permite să accesați numeroase FM-uri puternice Amazon Titan pentru a genera imagini și text. Va include două LLM-uri nou dezvoltate, menite să îmbunătățească experiența utilizatorului.
Alegând FM-urile preferate din această listă, puteți demara rapid proiectul dumneavoastră, fie că este vorba despre dezvoltarea de aplicații sau generarea de imagini și text.
#2. Titan FM-uri
Amazon a prezentat în avans ultimele sale FM Titan unui grup restrâns de clienți, înainte de a le lansa la scară largă. Inițial, sunt disponibile două Titan FM:
- LLM generativ: Acesta este conceput pentru sarcini precum generarea de text, rezumarea textului, întrebări și răspunsuri deschise, extragerea de informații și clasificare.
- Embeddings LLM: Acest model poate traduce intrări text, precum unități mari de text, fraze, cuvinte, în reprezentări numerice, numite embeddings, care conțin semnificația semantică a textului.
Deși acest LLM nu generează text în mod direct, este utilizat în numeroase aplicații, precum căutarea și personalizarea. Compararea embeddings-urilor permite modelelor să ofere răspunsuri mai contextuale și relevante, depășind simpla potrivire a cuvintelor. Acest lucru facilitează și accelerează procesul de căutare a produselor.
#3. Personalizare
Amazon Bedrock oferă un nivel ridicat de personalizare. Este ușor să adaptați un anumit model AI folosind datele dumneavoastră, pentru a-l optimiza pentru proiectul dumneavoastră.
Pur și simplu, trebuie să indicați platformei Bedrock câteva exemple etichetate în S3, pentru a permite ajustarea modelului la cazul dumneavoastră specific de utilizare. Chiar și 20 de exemple etichetate sunt suficiente pentru finalizarea procesului. Acest lucru elimină necesitatea adnotării unor volume mari de date, economisind timp și efort considerabil.
Exemplu: Să presupunem că sunteți un agent de marketing de conținut, specializat în promovarea unei mărci de îmbrăcăminte. Doriți să creați materiale publicitare pentru a atrage potențialii cumpărători către o nouă colecție de cămăși.
În acest scop, puteți furniza platformei Amazon Bedrock câteva exemple etichetate ale celor mai performante mesaje publicitare și descrieri create anterior. Apoi, Bedrock va crea o copie privată, separată, a modelului de bază, la care numai clienții au acces. Această copie a modelului este antrenată ulterior. Platforma va genera automat un mesaj publicitar eficient pentru noua colecție de cămăși.
#4. Securitate și confidențialitate
Amazon Bedrock nu utilizează datele clienților pentru a antrena modelele de bază. În plus, toate datele sunt criptate și nu părăsesc niciodată Virtual Private Cloud (VPC) al clientului. Astfel, Amazon Bedrock se angajează să mențină încrederea clienților. Clienții pot fi siguri că datele lor sunt în siguranță și protejate.
Mai mult, FM-urile Titan de la Amazon sunt proiectate astfel încât să detecteze și să elimine rapid datele nocive. De asemenea, pot identifica conținutul neadecvat din input-ul utilizatorului și îl pot respinge. În plus, filtrează rezultatul modelului AI, eliminând conținutul neadecvat, cum ar fi violența, blasfemia și discursul instigator la ură.
#5. Accesibilitate
Amazon Bedrock facilitează accesul la FM-uri pentru companii de orice formă și dimensiune, indiferent dacă sunteți un start-up, o întreprindere mică, mijlocie sau mare. Veți putea experimenta puterea FM în întreaga organizație. Puteți accelera utilizarea învățării automate și oferi dezvoltatorilor posibilitatea de a crea cu ușurință aplicații proprii bazate pe inteligență artificială generativă.
Companii precum Infosys, Accenture și Deloitte dezvoltă strategii pentru a ajuta companiile să utilizeze mai rapid inteligența artificială generativă.
#6. Scalabilitate
Cu AWS, utilizatorii se pot bucura de o experiență mai fiabilă și scalabilă în dezvoltarea aplicațiilor moderne bazate pe inteligență artificială. Puteți integra cu ușurință FM-urile alese și personalizate în aplicații scalabile, și le puteți implementa mai rapid cu ajutorul instrumentelor și capabilităților oferite de AWS.
Acest lucru elimină necesitatea gestionării infrastructurii. De exemplu, nu trebuie să gestionați integrările cu funcționalitățile SageMaker ML, cum ar fi Experimente pentru a testa diferite modele, sau Pipelines pentru a gestiona FM-urile la scară.
Dacă datele dumneavoastră sunt deja stocate pe AWS, va fi mai ușor să vă scalați datele și să utilizați inteligența artificială generativă cu Bedrock, având un nivel superior de confidențialitate și securitate.
Integrări
Amazon Bedrock se integrează cu o varietate de instrumente și servicii software:
- Amazon Web Services (AWS) pentru stocarea bazelor de date, capacitate de procesare, distribuție de conținut și multe altele.
- Claude AI de la Anthropic pentru a genera și procesa texte cu un stil similar celui uman.
- Stability AI pentru a concepe și implementa soluții folosind tehnologie augmentată și inteligență colectivă.
- Stable Diffusion pentru a produce imagini realiste.
- Amazon Titan pentru a oferi acces la FM-uri printr-un API.
Cazuri de utilizare ale Amazon Bedrock
Chatbots
Cu Amazon Bedrock, puteți dezvolta interfețe de utilizator conversaționale, cum ar fi asistenți virtuali și chatbot-uri. Aceste aplicații pot îmbunătăți experiența clienților, oferindu-le răspunsuri la întrebări, facilitând navigarea pe site-ul web și multe altele.
Generarea textului
Amazon Bedrock vă ajută să creați conținut original, inclusiv eseuri, pagini web, postări pe rețelele sociale și povestiri scurte. Cu Amazon Bedrock, veți putea genera texte pentru materialele dumneavoastră. Astfel, nu veți întâmpina întârzieri din cauza problemelor de gramatică, alegere a cuvintelor sau alte dificultăți. Puteți crea conținut cu ușurință și îl puteți publica oriunde doriți.
Personalizare
Clienții moderni preferă serviciile personalizate, în locul ofertelor generale, irelevante, care le consumă timpul și răbdarea.
Cu Amazon Bedrock, veți putea oferi servicii și produse personalizate. Aceasta îi va ajuta pe clienți să găsească produsele pe care le caută, îmbunătățind experiența acestora pe site-ul dumneavoastră. Recomandările vor fi mai contextuale și relevante, depășind potrivirea simplă a cuvintelor.
Rezumate text
AWS Bedrock poate genera rezumate ale conținutului bazat pe text, cum ar fi bloguri, articole, cărți și alte documente. Acest lucru vă ajută să înțelegeți esența unui conținut într-un timp scurt, fără a fi nevoie să dedicați ore sau zile citirii materialelor.
Căutare
Este important să oferiți clienților răspunsuri rapide și precise, bazate pe datele disponibile, atunci când aceștia adresează întrebări. Astfel, veți asigura o experiență superioară a clienților.
În loc să-i țineți în așteptare, le puteți oferi răspunsuri relevante și precise cu ajutorul Amazon Bedrock. Instrumentul poate căuta, sintetiza și identifica informațiile necesare dintr-un volum mare de date. În acest fel, veți putea oferi răspunsuri rapide clienților și îi veți ajuta să găsească ceea ce caută.
Generarea de imagini
Prin intermediul platformei generative de inteligență artificială Amazon Bedrock, puteți crea imagini artistice și realiste ale obiectelor, subiecților, scenelor și mediilor, folosind instrucțiuni în limbaj natural.
Această capacitate este utilă pentru companii, permițându-le să creeze imagini pe care să le adauge produselor, serviciilor, blogurilor, articolelor, cataloagelor și altor documente. În consecință, veți putea atrage mai mult public și veți stimula dezvoltarea afacerii dumneavoastră.
Suport și instruire
În prezent, Bedrock oferă suport online utilizatorilor săi. Fiind un produs Amazon, vă puteți aștepta la un suport de calitate și rezolvarea promptă a întrebărilor dumneavoastră. Indiferent dacă reprezentați o întreprindere mică, mijlocie, mare sau o organizație independentă, guvernamentală sau non-profit, veți beneficia de suport de calitate.
În plus, Bedrock oferă documentație pentru instruirea utilizatorilor.
Viitorul Amazon Bedrock
Amazon Bedrock are un potențial enorm și poate oferi performanță, scalabilitate și calitate superioară aplicațiilor dumneavoastră. Amazon a anunțat Bedrock pe 13 aprilie 2023. Deși acest serviciu de inteligență artificială generativă este încă în previzualizare limitată, unii clienți au acces timpuriu pentru a testa serviciul și a oferi feedback.
Inițial, se intenționează lansarea a două modele Titan FM – LLM generativ și LLM încorporat, ambele fiind capabile să execute diverse sarcini, de la generarea de text și imagini, până la căutare și personalizare.
Bedrock reprezintă un pas important către democratizarea FM-urilor, ajutând companiile să accelereze utilizarea învățării automate cu o fiabilitate, scalabilitate și performanță îmbunătățite. Se preconizează că Bedrock va fi lansat la scară largă în următoarele luni. Până atunci, urmăriți ultimele știri.
De asemenea, puteți citi despre modul în care căutarea AI generativă transformă motoarele de căutare.