Chen Xiaojian: Fünf Schlüsselfaktoren für die Universalisierung der generativen KI von Amazon Cloud Technology

Herr Chen Xiaojian, General Manager der Produktabteilung von Amazon Cloud Technology Greater China

Im aktuellen „Battle of 100 Models“ übernimmt die generative künstliche Intelligenz, repräsentiert durch große Modelle, in beispielloser Geschwindigkeit rasant die Führung in der Entwicklung künstlicher Intelligenz. Generative KI bedeutet jedoch nicht nur große Modelle. Ende Oktober veranstaltete Amazon Cloud Technology eine Generative Artificial Intelligence Builders Conference zum Thema „Die neue Ära der generativen künstlichen Intelligenz stärken und Daten und künstliche Intelligenz unterstützen“. Intelligenz kommt allen zugute.“ In seiner Rede erwähnte er, dass die gesamte Anwendung der generativen künstlichen Intelligenz wie ein auf dem Meer schwimmender Eisberg sei. Nur die dem Meer ausgesetzte Ecke sei für die meisten Menschen sichtbar. Diese Ecke sei das Grundmodell und Beschleunigungschips usw Am unteren Ende des Eisbergs werden außerdem Datenbanken, Datenanalyse- und Datensicherheitsdienste sowie andere über das Basismodell hinausgehende Unterstützungsdienste benötigt. Welche Betriebs- und Serviceverbesserungen kann generative künstliche Intelligenz innovativen Unternehmen bringen? Welchen Beitrag kann Amazon Cloud Technology im Bereich der generativen künstlichen Intelligenz leisten? Die Antwort haben wir bereits auf dieser Konferenz für Entwickler generativer künstlicher Intelligenz, die die Upstream- und Downstream-Branche zusammenbringt

Diese Konferenz verfügt über drei Hauptveranstaltungsorte, an denen aktuelle Themen im Bereich der generativen KI wie Anwendungsbasis, Datenstrategie und native KI diskutiert werden. Um mehr Entwicklern den Reiz der Entwicklung im Zeitalter der generativen KI näherzubringen, richtete die Konferenz gleichzeitig auch ein Entwicklerforum und ein Power-Trainingslager ein. Diese Aktivitäten sollen Entwicklern praktische Anleitung und Unterstützung bieten und ihnen dabei helfen, generative KI-Technologie besser zu verstehen und anzuwenden. Darüber hinaus stellten repräsentative Kunden der generativen KI-Innovation von Amazon Cloud Technology, wie die Siemens Group, Kingsoft Office Software und Covestro China, ihre Innovationsfälle auf dieser Konferenz vor und lieferten den Teilnehmern wertvolle Erfahrungen und Inspiration.

Als Veranstalter der Konferenz konzentriert sich Amazon Cloud Technology derzeit auf fünf Schlüsselbereiche: Anwendungsszenarien, Tools und Infrastruktur, Datengrundlage, KI-native Anwendungskonstruktion und generative KI-Dienste, um Unternehmen und Entwicklern dabei zu helfen, das generative KI-Potenzial vollständig auszuschöpfen. Andy Jassy, ​​CEO von Amazon, sagte einmal: „Unser Ziel ist es, jedem die gleiche fortschrittliche Infrastruktur und die gleichen Kosten wie große Unternehmen zu ermöglichen, um seine eigenen Innovationen zu realisieren.“ Der Technologie-Stack umfasst die unterste Beschleunigungsschicht wie Beschleunigungschips und Speicheroptimierung, die mittlere Schicht mit Modellierungstools und -diensten sowie die oberste Schicht generativer KI-bezogener Anwendungen. Die Innovation wird auf allen Ebenen fortgesetzt, um den unterschiedlichen Bedürfnissen der Kunden gerecht zu werden. Amazon Cloud Technology hofft, die generative KI-Technologie durch verwandte Produkte und Dienstleistungen bekannt zu machen und mehr Unternehmen und einzelne Entwickler zu unterstützen, um Innovationen zu beschleunigen

Zu der Frage, wie die Universalisierung der generativen KI realisiert werden kann, ging Chen Xiaojian ausführlich auf die fünf Schlüsselfaktoren ein, auf die sich Amazon Cloud Technology konzentriert.

Wählen Sie zunächst das passende Anwendungsszenario und beginnen Sie mit typischen Szenarien zur Innovation des Geschäftsmodells. Chen Xiaojian glaubt, dass die Verbesserung des Kundenerlebnisses, die Verbesserung der Produktivität und Kreativität der Mitarbeiter sowie die Optimierung von Geschäftsprozessen die drei Hauptaspekte des Geschäftswerts sind, den Anwendungsszenarien für Unternehmen bringen. In seiner Rede zitierte er den Generative AI Productivity Frontier Technology Report, der im Juni 2023 von McKinsey Consulting veröffentlicht wurde. Der Bericht wies darauf hin, dass etwa drei Viertel der wirtschaftlichen Vorteile der generativen KI-Technologie aus Marketing und Vertrieb, Produkten sowie Forschung und Entwicklung stammen Vier Hauptfunktionen: Softwareentwicklung und Kundenbetrieb, die genau die Hauptkraft der generativen KI-Anwendungsrichtung sind. Zu diesem Zweck hat Salesforce Amazon Bedrock und Amazon Titan in seine generativen KI-Produkte integriert, sodass Kunden ihre Daten in der Salesforce Data Cloud einfach und sicher nutzen können, um generative KI-Anwendungen zu erstellen.

Als Fallstudie nutzte das Haier Innovation Design Center generative KI, um die Effizienz in vier Aspekten zu verbessern: grafische Zeichnungen, grafisch generierte Zeichnungen, quantitative Zeichnungen und vollständige Szenenzeichnungen. Nach der Online-Einführung verkürzte die Anwendung des automatisierten Designsystems den Vorgang Zyklus verbundener Geschäfte um 20 %. Gleichzeitig nutzt Mutong Technology, ein führendes Unternehmen im heimischen Gaming-Bereich, Amazon Bedrock auch zur Optimierung von Geschäftsprozessen im Zusammenhang mit der Spieleentwicklung.

Wie folgt umgeschrieben: Zweitens können durch die Nutzung speziell entwickelter generativer KI-Tools und -Infrastrukturen schnell kostengünstige generative KI-Anwendungen erstellt werden. In diesem Bereich wird der von Amazon Cloud Technology bereitgestellte Amazon Bedrock-Service mit Amazon SageMaker Jumpstart kombiniert, um Kunden mit unterschiedlichen Anforderungen an Basismodelle dabei zu helfen, einfach und sicher das für sie passende Basismodell auszuwählen. Derzeit bietet Amazon Bedrock eine breite Palette an Basismodellen zur Auswahl, darunter führende Drittanbieter wie Meta, Anthropic, Cohere, AI21 Labs und Stability AI sowie die von Amazon Cloud Technology entwickelte Amazon Titan-Modellfamilie. Mit Amazon Bedrock Agent, einem verwalteten Agenten, der keine Programmierung erfordert, können Sie Aufgaben automatisch aufteilen und orchestrieren, über APIs eine Verbindung zu relevanten Datenquellen herstellen und eine Verbindung zu Amazon Lambda im Backend herstellen, um Aufgaben auszuführen. Darüber hinaus kann Amazon SageMaker JumpStart auf weitere Open-Source-Modelle aus Industrie und Wissenschaft zugreifen und bietet eine umfassend angepasste Umgebung und Evaluierungsfunktionen

Amazon Cloud Technology bietet eine breite Palette leistungsstarker, kostengünstiger Schulungslösungen, die äußerst flexibel und kostengünstig sind. Beispielsweise ist die Amazon EC2 P5-Instanz von Amazon Cloud Technology mit dem neuesten Intex-GPU-Chip H100 Tensor Core ausgestattet, der sechsmal schneller als die Vorgängergeneration ist und die Schulungskosten um 40 % senkt. Darüber hinaus nutzt die Amazon EC2 Inf2-Instanz von Amazon Cloud Technology den von Amazon Cloud Technology selbst entwickelten Inferenzchip für maschinelles Lernen, Amazon Inferentia2, der 40 % kostengünstiger ist als andere ähnliche EC2-Instanzen. Ebenso nutzt die Amazon EC2 Trn1-Instanz von Amazon Cloud Technology Amazon Trainium, den selbst entwickelten Trainingschip für maschinelles Lernen von Amazon Cloud Technology. Im Vergleich zu ähnlichen Instanzen werden die Trainingskosten um 50 % eingespart

Der neu geschriebene Inhalt lautet wie folgt: Legen Sie zunächst eine solide Grundlage für Daten und nutzen Sie privatisierte Daten, um differenzierte Wettbewerbsvorteile zu schaffen. Amazon Cloud Technology bietet umfassende Datendienste, von der Speicherung, Abfrage und Analyse von Daten über die Nutzung von Business Intelligence, maschinellem Lernen und generativer künstlicher Intelligenz bis hin zur einfachen Integration und Verwaltung von Daten und wirksamen Sicherheitsrichtlinien zur Verwaltung der Anwendung und Öffnen von Daten. Für Anwendungsszenarien wie persönliche Benutzerinformationen, Sitzungsinformationsverwaltung und private Domänenwissensdatenbanken im Bereich der generativen künstlichen Intelligenz hat Amazon Cloud Technology beispielsweise Vektordatenbankfunktionen zu Amazon OpenSearch Service, Amazon Aurora PostgreSQL und Amazon RDS hinzugefügt PostgreSQL. Im Hinblick auf die Datenintegration hat Amazon Cloud Technology das Konzept von „Zero ETL“ vorgeschlagen und Aurora Zero ETL für die Redshift-Integration eingeführt, das die Synchronisierung von in Echtzeit generierten Geschäftsdaten von Amazon Aurora mit dem Data Warehouse Amazon Redshift ermöglicht, ohne dass dies erforderlich ist für ETL-Tools, um eine Big-Data-Aggregationsanalyse nahezu in Echtzeit zu ermöglichen. Im Hinblick auf die Datenverwaltung bietet Amazon Cloud Technology einen neuen Datenverwaltungsdienst, Amazon DataZone, um die hohe Arbeitsbelastung interner Mitglieder beim Zugriff auf Daten und bei der Verwendung von Analysetools zu reduzieren

Bei dem Treffen stellte das Siemens Dayu-Team den intelligenten Chat-Roboter „Xiaoyu“ vor, den es mit Unterstützung der Amazon-Cloud-Technologie entwickelt hatte. Der Roboter interagiert durch die Generierung künstlicher Intelligenz. Der attraktivste Teil ist die Übernahme des Designs „RAG-Architektur + Vektordatenbank“: Die Kernwissensdatenbank ist in Vektorform aufgebaut und kann große Vektordaten speichern. Darüber hinaus erweitert die RAG-Architektur die Benutzerfreundlichkeit großer Modelle erheblich, sodass neue Teile ohne Anpassungen mit demselben Modell verarbeitet werden können. Da die Amazon Cloud-Technologie außerdem eine Reihe von Kerntechnologien bereitstellt, darunter Vektordatenbanken und generative künstliche Intelligenz, beträgt die Abschlussrate der Beratung der gesamten Lösung bis zu 80 %

Durch cloudnative Dienste kann der Aufbau von KI-Anwendungen beschleunigt und so agile Geschäftsinnovationen gefördert werden. Chen Xiaojian glaubt, dass im heutigen Zeitalter der generativen künstlichen Intelligenz mehr Kunden eine native Architektur benötigen, und hat zu diesem Zweck fünf Details vorgeschlagen. Das erste ist ein Design-Framework mit Microservices und einer ereignisgesteuerten Architektur als Kern, das die Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Funktionsmodulen lose gekoppelt verwaltet. Zweitens sollten Sie der Verwendung einer serverlosen Architektur Vorrang einräumen, um den Betriebs-, Wartungs- und Bereitstellungsaufwand der Infrastruktur zu reduzieren, damit Sie sich mehr auf Geschäftslogik und Innovation konzentrieren können. Drittens: Stellen Sie die Entscheidungsfindung über Daten an die erste Stelle, betrachten Sie Datenfunktionen als den zentralen Wettbewerbsvorteil von Anwendungen und integrieren Sie sie in das Designkonzept generativer Anwendungen für künstliche Intelligenz. Viertens: Konzentrieren Sie sich auf Sicherheitsmaßnahmen und übernehmen Sie Methoden zur Auswirkungskontrolle, um das Ausmaß potenzieller Risiken zu verringern und gleichzeitig die Einhaltung von Sicherheitsbestimmungen und den Datenschutz in den Vordergrund zu stellen. Um das Rad nicht neu zu erfinden, müssen wir uns nicht nur auf die Technologie selbst konzentrieren, sondern auch weiterhin in moderne Application-Governance-Konzepte wie DevOps, Infrastructure as a Service und Automatisierung investieren und die gemeinsame Nutzung von Anwendungsressourcen und -praktiken innerhalb des Unternehmens fördern , und eine effiziente und agile Builder-Kultur aufbauen

Schließlich beseitigen Sie repetitive Arbeit und konzentrieren sich auf Innovation, indem Sie sofort einsatzbereite generative KI-Dienste nutzen. Zu diesem Zweck stellt Amazon Cloud Technology Amazon CodeWhisperer zur Verfügung, einen Programmierpartner für künstliche Intelligenz, der Programmiercodevorschläge in Echtzeit bereitstellen und so die Entwicklerproduktivität grundlegend verbessern kann. Im Vergleich zu Entwicklern, die das Tool nicht verwendeten, erledigten Entwickler, die CodeWhisperer verwendeten, Aufgaben 57 % schneller und hatten eine um 27 % höhere Erfolgsquote. Darüber hinaus hat Amazon Whisperer benutzerdefinierte Funktionen eingeführt, die bessere Codevorschläge generieren können. Es ermöglicht Kunden, die Codeempfehlungen von CodeWhisperer mithilfe privater Codebibliotheken sicher anzupassen, die interne APIs, Datenbanken, Best Practices, Architekturmuster und mehr abdecken können. Gleichzeitig kombiniert Amazon Cloud Technology auch die Amazon Quicksight Q-Funktion mit der großen Sprachmodellfunktion von Amazon Bedrock, um generative BI-Funktionen für Amazon QuickSight bereitzustellen

Derzeit hat Amazon Cloud Technology mehr als tausend kleinen und mittleren Unternehmen und Startups dabei geholfen, generative KI-Innovationen durch sofort einsatzbereite generative KI-Dienste und -Tools schnell zu realisieren, und mehr als 100.000 chinesische Entwickler dabei unterstützt.

„Die Entwicklung generativer KI-Anwendungen ist ein systematisches Projekt voller Herausforderungen, und es geht nicht nur darum, Produkte und Dienstleistungen zusammenzuführen.“ Schließlich fügte Chen Xiaojian hinzu: „Zusätzlich zu den eigenen Ressourcen von Amazon müssen wir auch einen starken Partner etablieren.“ Gemeinsam mit ihnen lösen wir verschiedene technische Probleme beim Aufbau generativer KI-Anwendungen und beschleunigen die Kommerzialisierung von Anwendungen. Darüber hinaus verfügen wir über Lösungsarchitekten, technische Produktexperten, Labore für künstliche Intelligenz und Datenlabore. und Rapid-Prototyping-Teams

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonChen Xiaojian: Fünf Schlüsselfaktoren für die Universalisierung der generativen KI von Amazon Cloud Technology. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!