Amazon veröffentlicht Bedrock und führt damit mehrere neue Funktionen ein, die Unternehmen dabei helfen sollen, generative KI-Technologie zu nutzen

Amazon Web Services hat kürzlich fünf neue generative künstliche Intelligenzprodukte im Ökosystem eingeführt. Diese Produkte werden Unternehmenskunden dabei helfen, künstliche Intelligenzanwendungen unter Verwendung ihrer eigenen Daten zu erstellen und bessere Sicherheit und Zugänglichkeitsmodelle bereitzustellen.

Zu diesen neuen Diensten gehören die allgemeine Einführung von Amazon Bedrock, Llama 2 von Meta Platforms Inc., die eingebettete KI von Amazon Titan, die neuen Codierungsfunktionen von Amazon CodeWhisperer und die generativen KI-Erweiterungen von QuickSight für Business Intelligence

AWS Data & Human „Die Explosion „Daten, der Einsatz skalierbarer Computer und Fortschritte beim maschinellen Lernen haben im vergangenen Jahr zu einem Anstieg des Interesses an generativer KI geführt und das Potenzial geweckt, ganze Branchen zu verändern und die Art und Weise, wie Arbeit erledigt wird, neu zu denken“, sagte Swami Sivasubramanian, Vizepräsident von „Der heutige Start ist ein wichtiger Meilenstein, um generative KI für jeden Mitarbeiter in jeder Branche zugänglich zu machen, vom Start-up bis zum großen Unternehmen und vom Entwickler bis zum Datenanalysten.“

Amazon Bedrock ist der vollständig verwaltete Dienst des Unternehmens für generative Intelligenz Künstliche Intelligenz, die Zugang zu zugrunde liegenden Modellen bietet. Kunden können den Service nutzen, um ihre eigenen Modelle mithilfe ihrer eigenen proprietären Daten in der sicheren Umgebung der Hochleistungsinfrastruktur von Amazon zu entdecken, zu trainieren und zu optimieren, ohne sich um die Verwaltung des Rests kümmern zu müssen.

Kunden haben jetzt sofortigen Zugriff auf Hochleistungsmodelle von führenden KI-Unternehmen wie AI21 Labs, Anthropic, Cohere Inc., Meta Platforms Inc., Stability AI Ltd. sowie auf benutzerdefinierte Modelle von Amazon. Der Dienst bietet außerdem eine Vielzahl von Funktionen, mit denen Kunden ihre eigenen KI-Anwendungen erstellen können, die mit Kunden kommunizieren, Dokumente aggregieren, Bilder generieren und KI-gesteuerte Suchen bereitstellen können.

Amazon behauptet, dass Bedrock der erste vollständig verwaltete Dienst ist, der das umfangreiche Sprachmodell Llama 2 von Meta bereitstellt, das über eine Anwendungsprogrammierschnittstelle implementiert wird. In den kommenden Wochen können Entwickler KI-Anwendungen mit Llama 2 erstellen, das von Bedrock für die AWS-Infrastruktur optimiert wurde (basierend auf 13 Milliarden und 70 Milliarden Parametermodellen).

Titan Embeddings sind jetzt allgemein verfügbar, sodass Kunden schnell erstellen können Anwendungen der künstlichen Intelligenz basierend auf großen Datensätzen. Das Amazon Titan-Basismodell ist eine Familie von Modellen, die auf großen Datensätzen basieren und Text in numerische Darstellungen, sogenannte Einbettungen, umwandeln, die dann für eine semantikbasierte kontextgestützte Suche verwendet werden können. Dies kann verwendet werden, um KI-gestützte Suchen zu verbessern, eine bessere Personalisierung bereitzustellen und andere Anwendungsfälle zu nutzen.

Da der Aufbau eines Einbettungsmodells eine große Datenmenge und umfassendes Fachwissen im Bereich maschinelles Lernen erfordert, fällt es vielen Unternehmen schwer, diese Funktion zu implementieren. Mit Titan Embeddings können Unternehmenskunden diese Funktionalität nun problemlos über Managed Services erreichen. Diese Funktion auf AWS unterstützt mehr als 25 Sprachen und hat eine Kontextlänge von 8.192 Token, was bedeutet, dass sie alles verarbeiten kann, von einzelnen Wörtern bis hin zu extrem langen Dokumenten.

Amazon CodeWhisperer ist ein KI-gestützter Codierungsbegleiter für Entwickler, der Code-Snippets vorschlägt. Code neu schreiben und Code interpretieren, um mit Entwicklern zusammenzuarbeiten. Seine Modelle werden auf Milliarden von Zeilen Open-Source-Code trainiert, was es dem Unternehmen ermöglicht, Entwicklern diese Funktionen zur Verfügung zu stellen. Amazon hat es aktualisiert, sodass Unternehmenskunden es mithilfe von privatem Code aus einer internen Codebasis anpassen können, sodass Empfehlungen basierend auf den individuellen Anforderungen eines Unternehmens bereitgestellt werden können.

Vor dem Update nutzten Entwickler das Tool möglicherweise, um ihnen beim Schreiben von generischem Code zu helfen, aber CodeWhisperer hatte keine Kenntnis von den spezifischen internen Bedürfnissen oder Codierungsanforderungen eines Unternehmens. Entwickler verbringen möglicherweise immer noch Stunden damit, zuvor geschriebenen Code zu überprüfen, um sicherzustellen, dass er den Anforderungen des Unternehmens entspricht.

Mit neuen Anpassungsfunktionen vereinheitlicht CodeWhisperer Entwicklertools, um mit Entwicklern zusammenzuarbeiten und bereits hochwertigen Code basierend auf vorhandenem Code beizubehalten. Amazon gibt an, dies auf eine Weise zu tun, bei der keine vertraulichen Informationen preisgegeben werden und dass keine Kundeninformationen in der Entwicklungsumgebung des Kunden gespeichert oder protokolliert werden.

„Wir nutzen Amazon CodeWhisperer, um unsere mehr als 16.000 Ingenieure in die Lage zu versetzen, Branchenanwendungen schneller und sicherer zu erstellen und bereitzustellen“, sagte Pandurang Kamat, Chief Technology Officer von Persistent Systems Ltd. „Einige Teams haben bereits damit begonnen, die neuen Anpassungsfunktionen von CodeWhisperer zu nutzen.“ Maximieren Sie den Wert generativer KI-gesteuerter Codeempfehlungen, und wir sehen bereits großartige Ergebnisse.“ Unternehmensbenutzer erhalten Zugriff auf neue generative KI-Funktionen mit Amazon QuickSight, einem einheitlichen Business-Intelligence-Dienst, der auf der Cloud basiert und interaktive Dashboards, Berichte und eingebettete Analysen bereitstellt. QuickSight bietet die Möglichkeit, mit QuickSight Q Abfragen in natürlicher Sprache durchzuführen, sodass jeder Benutzer einfach eine strukturierte Frage eingeben und Ergebnisse erhalten kann.

Amazon führt neue Funktionen für QuickSight Q ein und erweitert seine Funktionen für natürliche Sprache, damit Analysten die Sprache freier nutzen können, um Informationen und Erkenntnisse aus der Analyse-Engine zu erhalten. Vor dem Update wurden von den Analysten klar strukturierte Fragen wie „Welche sind die Top-Ten-Produkte in Arizona?“ gestellt. Doch mit der Leistungsfähigkeit der generativen KI kann es nun weitaus komplexere Ideen bewältigen.

Jetzt können Analysten die gewünschten Visualisierungen erhalten, indem sie einfach die gewünschten Ergebnisse beschreiben, und auf der Grundlage der generierten Berichte Folgefragen stellen, um komplexe Berechnungen zu verfeinern. Sobald Sie fertig sind, können Antworten und Diagramme mit nur einem Klick schnell zu einem Panel oder Bericht hinzugefügt werden.

Analysten können die KI jetzt beispielsweise bitten, ein visuelles Diagramm für „Monatliche Trends bei den Zitrusverkäufen in den Jahren 2022 und 2023“ zu erstellen, und die KI wählt das Diagrammformat aus, das der Anforderung am besten entspricht, z. B. ein Liniendiagramm oder ein Balkendiagramm. Wenn der Analyst ein anderes Chatformat bevorzugt, kann er später darum bitten, es in eine Tabellenkalkulation umzuwandeln.

Wenn die Frage unklar ist, können Abfragen mit mehreren Datenfeldern übereinstimmen, und neue generative KI-Funktionen ermöglichen es QuickSight Q außerdem, Analysten relevante Fragen zu stellen

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