Anthropic に 40 億米ドルを投資した後、Amazon Cloud Technology は 5 つの生成 AI イノベーションを正式に発表しました

コンピューティング能力とモデル規模の発展に伴い、マルチモーダルな大規模モデルが「出現」を迎えました。これに基づいて、生成 AI は大規模モデル実装の典型的な例となり、人間が新しいコンテンツやアイデアを効率的に作成するのに役立ちます。生成 AI は機械学習モデルによってサポートされており、企業や個人はオープンソースの基本モデルに基づいて再トレーニングして、自社のニーズに合ったモデルやアプリケーションを作成できます。このプロセスでは、必要なコンピューティング インフラストラクチャを再トレーニングし、複数のオープンソース モデルを試すには、多額の投資が必要です。 「クラウド サービス」の敷居が低く、導入が簡単な特徴は、企業の AI の取り組みでも再現できるでしょうか?

Amazon Cloud Technology のフルマネージド型生成 AI サービスである Amazon Bedrock が正式に開始されました。お客様は、複数の大手 AI 企業が提供する高性能の基本モデルを活用し、プライバシーとセキュリティを確保しながら開発プロセスを簡素化する生成 AI アプリケーションを構築するための一連の機能にアクセスできます。

○ Amazon Bedrock は、アプリケーションシナリオに適したモデルを探す際に、より柔軟な選択肢を顧客に提供するために、Amazon Titan Embeddings と Meta Llama 2 モデルを追加しました。

○ 新しい Amazon CodeWhisperer 機能は、生成 AI に基づいてカスタマイズされたコードの提案を提供し、企業の内部コードベースを最大限に活用して開発者の生産性を向上させます。

○ Amazon QuickSight は、生成的な BI ダッシュボード作成機能を提供し、ビジネスアナリストがより便利かつ迅速にデータを探索し、自然言語記述を使用して視覚的なレポートを作成できるようにします。

○ Adidas、BMW Group、GoDaddy、Merck、NatWest Group、Persistent、PGA TOUR、竹中工務店、Traeger Grills は、Amazon クラウド テクノロジーの生成 AI イノベーションを適用して製品とサービスを再構築しています。

Amazon Cloud Technology は、あらゆる規模の企業が新しい生成 AI アプリケーションを構築し、従業員の生産性を向上させ、ビジネスを変革できるようにする 5 つの生成 AI イノベーションを発表しました。これら 5 つのイノベーションには次のものが含まれます: Amazon Cloud Technology による包括的なマネージド サービスである Amazon Bedrock が正式に利用可能となり、統合アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) を通じて大手 AI 企業の基本モデル (FM) を提供します; Amazon Cloud Technology は、Amazon Titan Embeddings を発表しましたモデルが正式に利用可能になり、顧客により基本的なモデルの選択肢を提供; Amazon Bedrock は最近、API を通じてフルマネージドの Meta Llama 2 モデルを提供する最初のサービスである Meta Llama 2 モデルを導入しました; AI プログラミング アシスタント Amazon の新機能CodeWhisperer は間もなくプレビューで利用可能になり、企業の内部コード ベースに基づいて CodeWhisperer のコード提案を安全にカスタマイズし、開発者が生成 AI からより大きな価値を得るのに役立ちます。Amazon QuickSight の生成 BI オーサリング機能がプレビューで利用可能になり、作業を改善できます。ビジネスアナリストの効率性。この機能は、クラウド ネイティブに構築された統合 BI サービスであり、顧客は自然言語を通じて必要なものを説明するだけで、ビジュアライゼーションの作成、グラフの書式設定、計算の実行などを行うことができます。 Amazon Bedrock や Amazon Titan 埋め込みから Amazon CodeWhisperer や Amazon QuickSight に至るまで、これらのイノベーションは生成 AI スタックのあらゆるレベルで Amazon クラウド テクノロジーの機能を強化し、あらゆる規模の企業にエンタープライズ グレードのセキュリティとプライバシーへのアクセスを提供します。モデルを選択してカスタマイズします。それ。

「過去 1 年間で、大量のデータの爆発的な増加、大規模で柔軟なコンピューティング能力の利用可能性、および機械学習テクノロジーの急速な進歩により、生成 AI に対する人々の熱意が高まり、あらゆる分野の社会と IT が大きく変化しました。 Amazon Cloud Technology のデータおよび機械学習担当グローバル バイスプレジデントである Swami Sivasubramanian 氏は、「エンタープライズ レベルのセキュリティとプライバシー保護、優れた基本モデルの選択、およびデータファーストの方法論により、 -パフォーマンス、コスト効率の高いインフラストラクチャである Amazon Cloud Technology は企業の信頼を獲得し、テクノロジー スタックのあらゆる層で生成 AI ソリューションを使用して、企業の継続的なイノベーションを支援します。このリリースは重要なマイルストーンであり、すべての企業に生成 AI を提供します、新興企業から大企業、開発エンジニアからデータアナリストに至るまで、Amazon Cloud Technology は強力なイノベーションを通じて、より強力なセキュリティ、複数のオプション、優れたパフォーマンスをもたらすと同時に、企業のデータ戦略と緊密に連携することを支援し、それによってすべての機能のロックを解除します。生成型 AI の可能性。」

あらゆる業界の企業は、生成人工知能を使用して自社の運営方法を変更し、複雑な問題を解決する方法を再考し、新しいユーザー エクスペリエンスを作成したいと考えています。生成人工知能の最近の進歩は広く注目を集めていますが、多くの企業はこの変革プロセスに参加できていません。彼らは生成型人工知能の使用に熱心である一方で、これらのツールのセキュリティとプライバシーの問題を懸念しています。これらの企業は、複数の基本モデルをテストして、自社のアプリケーション シナリオに最適なものを見つけられるようにしたいと考えています。また、既存のデータを最大限に活用し、カスタマイズされたモデルを通じてエンド ユーザーに独自のエクスペリエンスを提供したいと考えています。最後に、企業には迅速に市場に投入するためのツールと、生成 AI アプリケーションをグローバルに展開するためのインフラストラクチャが必要です

これが、Adidas、Alida、BMW Group、Genesys、Glide、GoDaddy、Intuit、LexisNexis Legal & Professional、Lonely Planet、Merck、NatWest、Perplexity AI など、多くの企業が Amazon Cloud Technology による生成 AI サービスを求めている理由です。 Persistent、Quext、RareJob Technologies、Rocket Mortgage、SnapLogic、株式会社竹中工務店、Traeger Grills、PGA Tour、Verint、Verisk、WPS など。

Amazon Bedrock が一般提供され、より多くのお客様が生成 AI アプリケーションを構築および拡張できるよう支援します

Amazon Bedrock は、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Amazon を含む多くの大手 AI 企業の海外ビジネス向けの高性能ベースモデルと、エンタープライズ ビルド生成セットを提供するフルマネージド サービスです。プライバシーとセキュリティを確保しながら開発を簡素化する、最新の AI アプリケーションに必要な機能を提供します。基本モデルは応用性が高く、情報検索、コンテンツ作成、創薬など多くの分野をサポートできます。しかし、生成 AI の活用を検討している多くの企業にとって、対処する必要のある問題がいくつかあります。第一に、顧客は、シナリオのニーズを満たし、良好なパフォーマンスを発揮する、シンプルで直感的な選択と高性能の基本モデルへのアクセスを必要としています。第二に、顧客は、大規模なインフラストラクチャ クラスターの管理や多額の費用をかけずに、アプリケーションをシームレスに統合することを望んでいます。最後に、顧客が望む基本モデルを活用し、独自のデータと組み合わせて差別化されたアプリケーションを簡単に構築できます これらの顧客がカスタマイズに使用するデータは間違いなく非常に貴重な資産であり、知的財産権を持っています。セキュリティとプライバシーを確​​保しながら、データの共有方法と使用方法を顧客が制御できるようにします。

Amazon Bedrock の包括的な機能により、企業はさまざまな主要な基本モデルをより便利かつ簡単に試し、独自のデータを使用してモデルをカスタマイズできます。さらに、Amazon Bedrock は、コードを書かずに作成でき、旅行予約、保険金請求の処理、広告キャンペーンの計画、在庫管理などの複雑なタスクを実行できるマネージドエージェント (AI エージェント) などの差別化された機能を提供します。 Amazon Bedrock はサーバーレスであるため、顧客はインフラストラクチャを管理する必要がなく、使い慣れた Amazon クラウド サービスを使用して生成 AI 機能をアプリケーションに安全に統合し、デプロイできます。

Amazon Bedrock は、顧客が機密データを保護できるように、セキュリティとプライバシー保護を念頭に置いて開発されました。お客様は、Amazon PrivateLink を利用して、Amazon Bedrock と仮想プライベート ネットワーク (VPC) の間に専用の安全な接続を確立し、すべてのデータ転送がパブリック ネットワークに公開されないようにすることができます。高度な規制ニーズを持つ顧客向けに、Amazon Bedrock は HIPAA (医療保険の相互運用性と責任に関する法律) に準拠しており、GDPR (EU 一般データ保護規則) 準拠基準の下で使用できるため、より多くの顧客が Benefit from AI からデータを生成できるようになります

Amazon Bedrock は、Amazon Titan Embeddings と Llama 2 を通じてオプション モデルの範囲をさらに拡大し、各顧客がアプリケーション シナリオに合ったモデルを見つけられるようにします

実際には、単一のモデルがすべてのアプリケーション シナリオに適しているということはありません。したがって、生成 AI の価値を活用するには、多くの場合、企業は複数のモデルにアクセスし、要件に基づいて最適なモデルを見つける必要があります。この目的を達成するために、Amazon Bedrock を使用すると、海外の顧客は、AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI、Amazon が提供する主要な基本モデルを単一の API を通じて検索してテストできます。さらに、Amazon Cloud Technology は最近、Anthropic の将来のすべての基本モデルが Amazon Bedrock で利用可能になり、Amazon Cloud Technology の海外顧客にモデルのカスタマイズや微調整などの特別な機能への優先アクセスを提供すると発表しました。今後、Amazon Bedrock は、より多くの選択肢をもたらす新しい基本モデルを再度導入しました:

Amazon Titan Embeddings が正式に利用可能になりました: Amazon Titan 基本モデルは、Amazon Cloud Technology によって大規模なデータセットで作成および事前トレーニングされた一連のモデルであり、さまざまなアプリケーションシナリオをサポートできます。これらのモデルのうち最初に正式に利用可能になった Amazon Titan Embeddings は、テキストをエンベディングと呼ばれる数値表現に変換する大規模言語モデル (LLM) で、検索拡張生成 (RAG) アプリケーション シナリオをサポートします。基本モデルはさまざまなタスクに適していますが、トレーニング データと手がかりとなる単語のコンテキストから学習した情報に基づいてのみ質問に答えることができます。これらの対応の有効性は、時間に敏感な知識や独自のデータの使用が必要な場合には制限されます。データを拡張して基礎モデルからの応答を改善するために、多くの企業が RAG に注目しています。RAG は、基礎モデルを参照可能なナレッジ ベースに接続して応答を改善する人気のあるモデル カスタマイズ テクノロジです。 RAG の使用を開始するには、クライアントはまず埋め込みモデルにアクセスする必要があります。これにより、データが埋め込みベクトルに変換され、基礎となるモデルがセマンティクスとデータ間の関係を理解し​​やすくなります。ただし、埋め込みモデルの構築には大量のデータとリソース、さらに深い機械学習の専門知識が必要なため、多くの顧客が自分でモデルを構築することが困難であるため、RAG を実装できません。 Amazon Titan Embeddings を使用すると、顧客は RAG が独自のデータを使用してさまざまな基礎モデルの機能を拡張できるようになります。 Amazon Titan Embeddings は、25 を超える言語と最大 8192 トークンのコンテキスト長をサポートしているため、単一の単語、フレーズ、またはドキュメント全体を処理するエンタープライズベースのアプリケーションシナリオに最適です。このモデルは 1536 次元の出力ベクトルを返し、高い精度を確保しながら、待ち時間の短縮と価格/パフォーマンスの向上のために最適化されています。

Llama 2 は数週間以内に登場: Amazon Bedrock は、マネージド API を介して Meta の次世代大規模言語モデルである Llama 2 を提供する、業界初のフルマネージド生成 AI サービスです。 Llama 2 モデルは、元のモデルよりも 40% 多くのトレーニング データを使用し、より大きなドキュメントを処理するためにコンテキストの長さが長くなった (4000 トークン) など、以前の Llama モデルに比べて大幅な改善が施されています。 Amazon Bedrock が提供する Llama 2 モデルは、Amazon クラウド テクノロジー インフラストラクチャ上で高速な応答を提供するように最適化されており、会話型アプリケーション シナリオに最適です。お客様は、インフラストラクチャをセットアップして管理することなく、130 億および 700 億パラメータの Llama 2 モデルによって駆動される生成 AI アプリケーションを構築できます。

Amazon CodeWhisperer の新機能により、顧客がプライベートコードリポジトリを安全に使用して CodeWhisperer のコード提案をカスタマイズできるようになり、開発者の生産性がさらに向上します。 Amazon CodeWhisperer は、Amazon から取得され一般に公開されている数十億行のコードをトレーニングすることにより、開発者の生産性を向上させる AI ベースのプログラミング アシスタントです。開発者は日常業務で CodeWhisperer をよく使用しますが、場合によっては企業内のプライベート コード ベース (内部 API、コード ライブラリ、パッケージ、クラスなど) をアプリケーションに統合する必要があり、これらのコードは CodeWhisperer のトレーニング データの一部ではありません。ドキュメントが限られており、開発者が参照できる公開リソースやフォーラムがないため、内部コードを使用することも課題です。

たとえば、ショッピング カートから商品を削除する関数を作成するには、開発者はまず、アプリケーションとの対話に使用される API、コレクション、およびその他の内部コードを理解する必要があります。以前は、開発者は、必要な情報を見つけてそれがどのように機能するかを理解するために、以前に作成された内部コードを何時間もかけて調査することができました。適切なリソースを見つけた場合でも、コードが会社のコーディングのベスト プラクティスに従っていること、コード内の欠陥や脆弱性が繰り返し参照されていないことを確認するためにコードを再確認する必要があります。

Amazon CodeWhisperer の新しいカスタマイズ機能は、生成 AI プログラミングの可能性を最大限に引き出し、顧客の内部コードベースとリソースを安全に活用して、カスタマイズされた推奨事項を提供します。これにより、開発者はさまざまなタスクにわたってより正確なコードの提案を得ることができ、時間を節約できます。まず、管理者はソース (GitLab や Amazon S3 など) からプライベート コード リポジトリに接続し、カスタム コンテンツを作成するジョブをスケジュールする必要があります。カスタム コンテンツを作成する際、CodeWhisperer はさまざまなモデルとコンテキストに応じたカスタマイズ技術を活用して顧客のコード ベースから学習し、リアルタイムのコード提案を改善します。これにより、開発者は、未分化な質問に対する正しい答えを探す時間を短縮しながら、より多くの時間を統合することができます。新たな差別化されたエクスペリエンスを創造します。管理者は、Amazon コンソールですべてのカスタム機能を一元管理し、評価メトリクスを表示し、各カスタム機能のパフォーマンスを推定し、社内の特定の開発者に選択的にデプロイして機密コードへのアクセスを制限できます。

高品質のリポジトリを選択することで、管理者は、CodeWhisperer によって提供されるカスタマイズされた推奨事項に非推奨のコードが含まれていないことを確認し、企業の品質およびセキュリティ基準を満たすことができます。エンタープライズ グレードのセキュリティとプライバシーを念頭に置いて、この機能はカスタム コンテンツが完全にプライベートであることを保証しますが、CodeWhisperer を強化する基盤となる基本モデルはトレーニング中にカスタム コンテンツを使用せず、顧客の貴重な知的財産を保護します。このカスタマイズ機能は、CodeWhisperer Enterprise Edition の一部としてプレビューで間もなく利用可能になります。さらに、CodeWhisperer のカスタム設定により、デフォルトでセキュリティが保証されます。顧客が Amazon CodeWhisperer Professional または Enterprise Edition を使用しているかどうかにかかわらず、Amazon Cloud Technologies は、開発者 IDE からのリクエストを処理するときに顧客コンテンツを保存または記録しません

Amazon QuickSight の新しい生成 BI オーサリング機能により、ビジネスアナリストは自然言語コマンドを使用してデータ視覚化を簡単に作成およびカスタマイズできます

Amazon QuickSight は、クラウド向けに構築された統合 BI サービスで、インタラクティブなダッシュボード、ページ分割されたレポート、埋め込み分析の作成、および QuickSight Q を使用した自然言語クエリの実行機能を可能にし、企業内のすべてのユーザーが洞察を得ることができます。彼らは好みの形式で必要とします。

通常、ビジネス アナリストはビジネス インテリジェンス ツール (BI ツール) を使用して何時間もかけて、さまざまなデータ ソースを調査し、計算を追加し、視覚化を作成および調整して、利害関係者が使用するビジネスのダッシュボードに表示します。単純なグラフを作成するには、アナリストはまず適切なデータ ソースを見つけ、データ フィールドを特定し、フィルターを設定し、適切な視覚化に必要なパーソナライゼーションを行う必要があります

データの視覚化に新しい計算 (年間売上高など) が必要な場合、アナリストは必要な参照データも特定し、ビジュアルを作成、検証し、レポートに追加する必要があります。ビジネス アナリストがグラフや計算を手動で作成および調整するのに費やす時間を削減でき、価値の高いタスクにより多くの時間を充てることができれば、企業にとってもメリットがあります。

新しい生成型 BI オーサリング機能は、QuickSight Q の自然言語クエリ機能を拡張し、明確に述べられた質問 (例: 「カリフォルニアで最も売れている製品トップ 10 は何ですか?」) に答えるだけでなく、アナリストが質問からカスタマイズ可能なビジュアルを迅速に作成できるようにします。スニペット (例: 「売上高トップ 10 製品」)、フォローアップの質問をすることでクエリの意図を明確にし、ビジュアルを洗練し、複雑な計算を完了します。ビジネス アナリストは達成したい結果を説明するだけで、QuickSight が見栄えの良いビジュアルを生成します。アナリストは数回クリックするだけで、ダッシュボードやレポートに簡単に追加できます。

たとえば、アナリストが QuickSight Q に「2022 年と 2023 年のスニーカー売上の月次傾向」のビジュアライゼーションを作成するように依頼すると、サービスは自動的に適切なデータを選択し、データに基づいて最も合理的なグラフ形式を使用します。必要な情報をプロットするためのリクエスト (例: 折れ線グラフまたは棒グラフ)。また、QuickSight Q は、アナリストがクエリに複数のデータ フィールドが一致した場合に生じる可能性のあるあいまいさ (グラフにスニーカーの売上総額や販売個数を含めるべきかどうかなど) を明確にするのに役立つ、事前に設定されたプロンプトの質問も提供します。

アナリストは、最初の視覚化コンテンツを取得した後、自然言語を使用して複雑な計算を追加したり、グラフの種類を変更したり、視覚化効果を最適化したりすることもできます。 QuickSight Q の新しい生成 BI オーサリング機能により、ビジネス アナリストは、大規模なデータ主導の意思決定のための貴重な情報をより迅速に提供する優れたビジュアルを迅速かつ簡単に作成できます。

幅広い業界のお客様が、Amazon Cloud Technology の生成 AI サービスを使用して、新しいアプリケーションを作成し、開発者の効率を向上させ、アナリストがより迅速に洞察を得るのを支援しています。

阿迪達斯是全球最大的運動品牌之一。 「我們很高興能參與Amazon Bedrock 預覽版的試用，親身體驗這項服務。Amazon Bedrock 對我們的生成式AI 工具構建大有裨益，Amazon Bedrock 承擔了構建生成式AI 應用的繁重基礎設施管理工作，使我們能夠專注於大語言模型專案的核心方面。」阿迪達斯企業架構副總裁Daniel Eichten 表示，「我們已經使用Amazon Bedrock 開發了一款生成式AI 解決方案，使阿迪達斯的廣大工程師只需透過單一對話式介面，就能從知識庫中找到所需的各種資訊和答案，回答從入門到複雜的多種技術問題。」默克是一家研發密集型生物製藥公司，130多年來一直致力於發現和研發創新藥物和疫苗，以拯救生命和改善健康。 「完整的製藥價值鏈上存在著許多手動且耗時的流程，這些流程阻礙了更有價值的工作的開展，同時還不能有效利用數據改善員工、客戶和患者體驗。」默克數據科學執行董事Suman Giri 表示，「借助Amazon Bedrock，我們迅速建立了生成式AI 功能，使知識挖掘和市場研究等工作更有效率。在我們的美國病患分析工作流程中，我們可以利用這些功能提供對患者治療的見解，提高生活質量，擴大商業影響力，同時填補數據共享方面的空白，為負責任的生成式AI 打造數據治理生態系統。」寶馬集團是全球頂級的汽車和摩托車製造商之一。 「BMW的區域專家致力於優化整個供應鏈的庫存。他們經常收到董事會成員或供應鏈專家等利益相關者的請求，要求創建新的儀錶板視圖，以便他們分析最新趨勢。」 BMW集團資料工程與分析專家Christoph Albrecht 表示，「QuickSight Q 創作體驗能夠顯著節省時間，可以在無需參考的情況下創建計算、快速構建視覺效果，然後透過自然語言對可視化呈現進行精確調整。區域專家的快速回饋給我們的業務用戶留下了深刻印象，讓他們可以更快地做出重要決策。」

總結

透過亞馬遜雲端科技的全託管生成式人工智慧服務，任何規模的企業都能夠快速建立基礎設施，靈活選擇模型，並迅速開始定制，從而幫助企業充分挖掘資料的價值，推動業務創新

要重新改寫的內容是：END

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