在生成式AI时代,谁来为你的大模型保驾护航?

数据与科技挺配 2024-04-08 20:44:48

生成式人工智能(AIGC)已然成为了全球科技行业最热门的领域,对于亚马逊而言,一方面加大了投资,一方面正在加紧自研模型,这能否让其在AI热潮中占据主导地位?人们正期待着下一个OpenAI的到来。

“尽管大模型非常重要,但仅靠大模型对你的生产是远远不够的,企业需要一系列周边的能力来正确、合理、安全、高效地使用大模型,这就是亚马逊云科技一系列产品所提供的价值所在。”亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建在接受媒体采访时如是说。

为大模型保驾护航

据了解,亚马逊云科技在基础设施、中间层、应用层这三层架构上提供了一系列不同的AIGC 服务、应用和工具。

陈晓建表示:“从模型能力到真正的运营生产之间,企业还需要增加很多辅助能力。Amazon Bedrock提供一系列广泛的能力,例如预置吞吐量功能以保障业务拥有稳定独享的底层资源,模型微调能够将自身的业务数据与大模型快速进行结合,以及能够全面监管大模型的Guardrails功能等,这些工程化的能力是企业在真正上生产环境时一定会需要的。此外,对用户来说,大模型与业务结合必须要有非常强的数据基石——Data Foundation,我们认为数据基石与大模型的能力同等重要。”

如图所示,亚马逊云科技在生成式AI领域提供了三层技术栈,从最底层的高性能基础设施,到中间层提供最广泛的基础模型选择,客户可以在此基础上定制这些模型,同时保持他们自己的数据私有和安全,并与其他在亚马逊云科技上的工作负载无缝集成。最上层的是应用 GenAI技术的开箱即用的云服务。

亚马逊云科技认为“没有一个模型可以适用于所有业务场景”,所以Amazon Bedrock提供了各种基础模型供选择:既有知名的开源模型,如Stable Diffusion XL、Llama、Mistral 7B和Mixtral 8*7B,也有如Anthropic Claude 3、AI21labs Jurassic、Cohere Command、Amazon Titan等非开源模型。

与其他 AI 开发服务平台相比,亚马逊云科技更加强调“负责任的 AI”。这涉及到 AI 的创立和治理,需要符合法律监管要求,解决幻觉、偏见和隐私保护问题,并监管可能的滥用。从源头避免了这些问题可能对企业业务产生的困扰。

持续投入多模态领域

不久前,亚马逊宣布向AI初创公司Anthropic追加27.5亿美元的投资,共计40亿美元,这成为亚马逊30多年来史上最大一笔外部投资案。

这也意味着,亚马逊和Anthropic在AIGC领域将进行广泛的深度合作,包括Anthropic将亚马逊云科技作为首选云服务提供商,利用Amazon Trainium及Amazon Inferentia自研芯片构建模型,承诺为全球亚马逊云科技客户提供在Amazon Bedrock上对其未来基础模型的长期访问权限。

虽然大模型的能力非常强,但是每个企业的场景千变万化,对大模型的使用必须经历定制化调优和与自身数据结合的过程。选择合适的工具和平台。亚马逊云科技始终强调,没有一个模型能够适用于所有场景。

据了解,Anthropic在Amazon Bedrock上提供的Claude 3系列模型是全球最领先的大模型之一,共包含三个模型:具有几乎即时响应能力且最紧凑的 Claude 3 Haiku;在技能与速度之间达到理想平衡的 Claude 3 Sonnet;以及为处理高度复杂任务设计的最智能模型 Claude 3 Opus。企业可以根据自己的商业需求,从中选择最合适的智能、速度和价格组合。

数据显示,Claude 3 Opus 在十项常用模型能力评估数据集上得分超过了 GPT-4。

此外,Claude的三个模型都是多模态模型。亚马逊云科技认为,技术方向上多模态一定是发展的趋势,未来将在多模态领域持续投入。

最后的三公里

在亚马逊云科技看来,企业如果想要将领先的大模型应用于业务场景,那么最好的方式是将其部署到云端,并结合云端的数据处理等各种广泛而深入的能力去做构建。

陈晓建表示:“无论企业场景如何复杂,团队能力如何,对于大模型而言,每个人都是小学生,包括亚马逊云科技。我们服务客户的同时也学到了很多。”

陈晓建强调,与专业服务团队的合作非常重要。亚马逊云科技拥有丰富的专业技术支持资源,包括架构师、产品专家、人工智能实验室、数据实验室、快速原型团队、专业服务团队,帮客户打通应用生成式AI的最后三公里的工程化挑战。

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