Amazon Bedrock framstår som en potentiell nyckelplattform för de som vill utveckla applikationer baserade på generativ AI, tack vare dess imponerande kapacitet och AWS:s infrastruktur.
Detta verktyg är särskilt värdefullt för företag och enskilda användare som vill integrera generativ AI och maskininlärning (ML) i sina arbetsflöden för att skapa högkvalitativa bilder och innehåll, och därmed förbättra kundupplevelsen.
Enligt Gartners prognoser, förväntas generativ AI automatisera 60% av alla designprocesser för mobilapplikationer och webbplatser fram till 2026.
Detta indikerar att generativa AI-system som Amazon Bedrock har stor potential och utrymme för tillväxt inom många olika branscher.
I denna artikel kommer vi att undersöka generativ AI, Amazon Bedrock och deras potentiella fördelar.
Låt oss börja utforska!
Vad är generativ AI?
Generativ artificiell intelligens (Generativ AI) är en AI-gren som specialiserar sig på att producera bilder, text och andra medietyper som svar på specifika instruktioner.
Genom att använda ett system som tränats på en specifik datamängd, kan generativ AI bidra till att skapa verklighetstrogna bilder, berättelser, musik, videor, dialoger och mycket mer. Dessa modeller analyserar de mönster och den struktur som finns i träningsdatan för att sedan generera ny data med liknande egenskaper.
Grundläggande för generativ AI är stora, förtränade maskininlärningsmodeller, kända som Foundation Models (FMs) eller basmodeller. Dessa modeller kan bestå av miljontals, till och med miljarder, variabler eller parametrar.
Ett stort antal parametrar gör det möjligt för FM att förstå komplexa koncept. Genom att träna dem på omfattande datamängder med varierande mönster och former kan de tillämpa sina kunskaper i olika sammanhang.
FM kan hantera en mängd olika uppgifter, från att skriva blogginlägg och skapa bilder till att svara på frågor och lösa matematiska problem. Till skillnad från traditionella maskininlärningsmodeller, som är begränsade till specifika uppgifter, har FM en bredare tillämpning.
Några exempel på framstående generativa AI-system inkluderar OpenAIs ChatGPT, Bing Chat, Googles Bard, samt verktyg som DALL-E, Stable Diffusion och Midjourney.
Användningsområden för generativ AI
Generativ AI har många olika användningsområden:
- Mjukvaruutveckling: Skapa applikationer baserade på generativ AI som kan hantera flera uppgifter. Det kan också användas för kodgenerering, verifiering och analys.
- Skrivande: Använd generativa AI-system för att skriva artiklar, e-postsvar, CV:n, profiler för sociala medier m.m. Det går även att skapa sammanfattningar av texter, extrahera nyckelpunkter och generera strukturplaner.
- Konst: Skapa unika bilder och konstverk för användning i artiklar, filmer, spel och videor. Dessutom kan AI komponera musik i olika stilar och rytmer.
- Produktdesign: Skapa 2D- och 3D-modeller av produkter för att visualisera utseende och funktion. Detta möjliggör effektiva A/B-tester för att hitta den bästa designen.
- Finans: Utveckla FinTech-applikationer med hög datorkraft och avancerade funktioner, som är skalbara, säkra och tillförlitliga.
- Sjukvård: Generera medicinska bilder för att illustrera sjukdomsförlopp, vilket underlättar utveckling av behandlingsplaner, läkemedelstester och förebyggande strategier.
- Marknadsföring: Skapa marknadsföringsmaterial som pressmeddelanden, artiklar, annonskampanjer och e-postmeddelanden med hjälp av generativa AI-verktyg.
- Kundtjänst: Förbättra kundsupporten med avancerade chatbots som ger snabba och effektiva svar på kundernas frågor.
Fördelar med generativ AI
- Automatisering: Generativa AI-modeller automatiserar tidskrävande och repetitiva uppgifter, såsom e-postsvar och övervakning.
- Förbättrade svar: Generativa AI-system ger mer relevanta, exakta och korrekta svar jämfört med traditionella AI-system, vilket leder till en bättre kundupplevelse.
- Verklighetstrogna upplevelser: Genom att generera realistiska bilder kan du använda dem i olika delar av din verksamhet, från marknadsföringsmaterial till produktpresentationer.
- Enklare innehållsskapande: Generativ AI gör innehållsproduktion snabbare och mer effektiv.
- Snabbare produktutveckling: Genom att automatisera uppgifter, effektivisera skapande av innehåll och använda skalbara applikationer kan du snabbare utveckla nya produkter.
Förberedelser av data för generativ AI
Förberedelser av data för generativ AI kräver noggrann planering och insamling av omfattande datamängder för att träna din modell. Det är viktigt att:
- Säkerställa hög datakvalitet: Informationen måste vara relevant, komplett, korrekt och opartisk.
- Samla in både ostrukturerad och strukturerad data från olika källor, som e-post, databaser och dokument.
- Märka och lagra data i format som CSV, JSON och TFRecord.
- Rensa data genom att ta bort felaktig, ofullständig och skadad information.
- Förbehandla data med tekniker som normalisering och formatering.
Bästa praxis för implementering av generativ AI
För att säkerställa transparens och tillit till AI, är det viktigt att följa dessa riktlinjer:
- Gör omfattande interna tester med olika användningsfall innan du använder generativ AI för att producera innehåll för slutanvändare.
- Var transparent mot kunder och anställda genom att korrekt ange när de interagerar med en maskin.
- Etablera processer för att upptäcka och avlägsna fördomar, validera resultat och testa kontinuerligt.
- Hantera säkerhets- och integritetsfrågor genom att skydda känslig data.
- Släpp generativ AI i beta först för att mäta användarupplevelsen och samla feedback för förbättringar.
Utmaningar vid implementering av generativ AI
- Det kan vara svårt att hitta kraftfulla FM som passar specifika användningsfall och levererar utmärkta resultat.
- Integration i befintliga applikationer kan vara kostsam och kräva betydande infrastruktur.
- Det kan vara svårt att anpassa bas-FM för att utveckla olika applikationer med befintlig data.
- Anpassning av modellerna kan vara en utmaning.
- Det finns oro kring datasekretess och säkerhet.
Amazon har adresserat dessa utmaningar genom att introducera Bedrock, som syftar till att lösa dessa problem. Här är hur:
Vad är Amazons Bedrock?
Amazon Bedrock är en fullt hanterad tjänst som förenklar utvecklingen och skalningen av generativa AI-applikationer med hjälp av grundmodeller (FM).
Detta verktyg ger tillgång till FM från Amazon och ledande AI-företag via ett API. Användare får tillgång till ett brett utbud av FM-alternativ, vilket gör det lättare att välja den modell som bäst passar deras behov. Alternativen inkluderar FM från Amazon, Anthropic, Stability AI och AI21 Labs.
Bedrock erbjuder en serverlös upplevelse som snabbar upp processen att anpassa FM med kundspecifik data. Integration och distribution av säkra, tillförlitliga och skalbara FM i applikationer förenklas med hjälp av AWS-verktyg, utan att det krävs någon infrastrukturhantering, vilket påskyndar utvecklingen av generativa AI-applikationer.
Funktioner och möjligheter med Amazon Bedrock
#1. Ett brett urval av FM
Amazon Bedrock erbjuder ett brett urval av avancerade FM. Detta inkluderar:
- Claude: Anthropics LLM som är lämpad för olika textbearbetnings- och konversationsuppgifter och bygger på Anthropics forskning om ansvarsfull AI.
- Jurassic-2: AI21 Labs flerspråkiga LLM som kan generera unik text på tyska, franska, spanska, italienska, holländska och portugisiska via naturliga språkkommandon.
- Stable Diffusion: En familj av text-till-bild FM från Stability AI som genererar högkvalitativa bilder, logotyper, konstverk med mera.
- Amazon Titan: Tillgång till Amazons kraftfulla FM för att skapa bilder och text, inklusive två nya LLM som förbättrar användarupplevelsen.
Oavsett om det gäller apputveckling eller generering av bilder och text, kan du snabbt starta ditt projekt genom att välja lämplig FM från denna lista.
#2. Titan FMs
Amazon har förhandsgranskat sina senaste Titan FMs med utvalda kunder innan de gjordes allmänt tillgängliga. Initialt finns två Titan FM:
- Generativ LLM: Används för textgenerering, sammanfattning, frågesvar, informationsutvinning och kategorisering.
- Inbäddningar LLM: Översätter text till numeriska representationer (inbäddningar) som fångar textens semantiska betydelse, används för sökning och personalisering.
Trots att inbäddningar LLM inte genererar text, är det viktigt för applikationer som sökning och personalisering genom att möjliggöra jämförelse av inbäddningar för mer kontextuella och relevanta svar.
#3. Anpassning
Amazon Bedrock erbjuder flexibla anpassningsmöjligheter. Användare kan anpassa en AI-modell med sin egen data för att skräddarsy den till specifika projekt.
Genom att peka Bedrock på märkta exempel i S3 kan användare finjustera modellen för specifika användningsfall. Så lite som 20 exempel kan vara tillräckligt, vilket eliminerar behovet av att märka stora datamängder och därmed sparar tid och resurser.
Exempelvis kan en innehållsmarknadsförare som vill skapa en kampanjkopia för en ny skjortkollektion ge Amazon Bedrock några märkta exempel på tidigare framgångsrika kampanjtexter. Bedrock genererar då en anpassad version av grundmodellen och använder dessa exempel för att generera effektiva kampanjkopior.
#4. Säkerhet och integritet
Amazon Bedrock använder aldrig kunddata för att träna basmodeller och krypterar all data, som aldrig lämnar kundens virtuella privata moln (VPC). Amazon strävar efter att skydda kundernas data och säkerställa konfidentialitet.
Amazons Titan FMs är utformade för att snabbt upptäcka och ta bort skadlig data och kan filtrera bort olämpligt innehåll i både användarens inmatning och modellens utdata, som våld, svordomar och hatretorik.
#5. Tillgänglighet
Amazon Bedrock gör FM mer tillgängliga för företag av alla storlekar, oavsett om det är startups eller stora företag. Användare kan uppleva kraften i FM och påskynda ML-användningen, samtidigt som deras utvecklare har möjlighet att bygga egna generativa AI-applikationer.
Stora företag som Infosys, Accenture och Deloitte utvecklar metoder för att hjälpa företag att snabbare integrera generativ AI i sin verksamhet.
#6. Skalbarhet
Med AWS kan användare utveckla pålitliga och skalbara AI-applikationer. Integrera anpassade FM i skalbara applikationer och distribuera dem snabbare med hjälp av AWS-funktioner och verktyg. Detta eliminerar behovet av att hantera all infrastruktur, som integrationer med SageMaker ML-funktioner.
Om data redan lagras i AWS blir det enklare att skala och använda generativ AI med Bedrock, med ökad integritet och säkerhet.
Integrationer
Amazon Bedrock är integrerat med flera mjukvaruverktyg och tjänster:
- Amazon Web Services (AWS) för databaslagring, datorkraft, innehållsleverans och mer.
- Anthropics Claude AI för att generera och bearbeta människoliknande text.
- Stabilitet AI för att designa och implementera lösningar med utökad teknologi.
- Stabil Diffusion för att producera realistiska bilder.
- Amazon Titan för att göra FM tillgängliga via ett API.
Användningsfall för Amazon Bedrock
Chatbots
Utveckla konversationsgränssnitt som virtuella assistenter och chatbots. Dessa kan ge bättre kundupplevelser genom att svara på frågor och hjälpa kunder att hitta rätt information.
Textgenerering
Skapa originalinnehåll som uppsatser, webbsidor, inlägg på sociala medier och berättelser. Med Amazon Bedrock kan du enkelt skapa text för olika innehållsformat utan att oroa dig för grammatik eller ordval.
Personalisering
Ge personliga tjänster och produkter som motsvarar kundernas intressen och preferenser, istället för opersonliga erbjudanden. Med Amazon Bedrock kommer du att kunna ge kontextuella och relevanta rekommendationer som hjälper kunder att hitta det de söker, vilket förbättrar deras upplevelse.
Textsammanfattning
Generera sammanfattningar av textbaserat material, som bloggar, artiklar och böcker, för att snabbt få överblick över innehållet utan att behöva läsa hela texten.
Sök
Ge snabba och korrekta svar på kundernas frågor genom att söka, syntetisera och hämta information från stora datamängder. Detta garanterar en bättre kundupplevelse och gör det lättare för kunderna att hitta information.
Bildgenerering
Skapa realistiska och konstnärliga bilder av objekt, teman, scener och miljöer baserat på textbaserade instruktioner. Detta är värdefullt för företag som vill förbättra sina produkter, tjänster, bloggar, kataloger och marknadsföringsmaterial.
Support och utbildning
Bedrock erbjuder onlinesupport till sina användare. Du kan förvänta dig snabb och effektiv support oavsett om du representerar ett litet företag eller en stor organisation. Dessutom finns omfattande dokumentation för användarutbildning.
Framtiden för Amazon Bedrock
Amazon Bedrock har stor potential att leverera hög prestanda, skalbarhet och kvalitet för dina applikationer. Tjänsten tillkännagavs den 13 april 2023 och är för närvarande i begränsad förhandsvisning, där utvalda kunder testar och ger feedback. De planerar initialt att lansera två Titan FM – generativ LLM och inbäddnings LLM, som båda kan utföra en mängd uppgifter.
Bedrock kommer att vara ett stort steg mot att demokratisera FM, vilket hjälper företag att snabba på ML-användningen med förbättrad tillförlitlighet, skalbarhet och prestanda. Tjänsten förväntas introduceras brett under de kommande månaderna. Håll dig uppdaterad med de senaste nyheterna.
Läs även om hur generativ AI-sökning förändrar sökmotorerna.