Rumah >Peranti teknologi >AI >Selepas melabur AS$4 bilion dalam Anthropic, Amazon Cloud Technology secara rasmi mengumumkan lima inovasi AI generatif

Selepas melabur AS$4 bilion dalam Anthropic, Amazon Cloud Technology secara rasmi mengumumkan lima inovasi AI generatif

王林
王林ke hadapan
2023-10-11 20:05:011395semak imbas

亚马逊云科技投资Anthropic 40亿美元后,强势官宣五项生成式AI创新

Dengan pembangunan kuasa pengkomputeran dan skala model, model besar berbilang modal telah membawa kepada "kemunculan". Atas dasar ini, AI generatif telah menjadi contoh tipikal pelaksanaan model berskala besar, membantu manusia mencipta kandungan dan idea baharu dengan cekap. AI Generatif disokong oleh model pembelajaran mesin Perusahaan dan individu boleh melatih semula berdasarkan model asas sumber terbuka untuk mencipta model dan aplikasi yang sesuai dengan keperluan mereka sendiri. Dalam proses ini, melatih semula infrastruktur pengkomputeran yang diperlukan dan mencuba pelbagai model sumber terbuka memerlukan banyak pelaburan. Bolehkah ciri ambang rendah dan mudah digunakan bagi "perkhidmatan awan" dihasilkan semula dalam perjalanan AI perusahaan?

Amazon Bedrock, perkhidmatan AI generatif terurus sepenuhnya Amazon Cloud Technology, telah dilancarkan secara rasmi. Pelanggan boleh memanfaatkan model asas berprestasi tinggi daripada pelbagai syarikat AI terkemuka dan mendapat akses kepada pelbagai keupayaan untuk membina aplikasi AI generatif, memperkemas proses pembangunan sambil memastikan privasi dan keselamatan

○ Amazon Bedrock telah menambah model Amazon Titan Embeddings dan Meta Llama 2 untuk menyediakan pelanggan dengan pilihan yang lebih fleksibel apabila mencari model yang sesuai untuk senario aplikasi mereka

○ Ciri Amazon CodeWhisperer baharu akan menyediakan cadangan kod tersuai berdasarkan AI generatif, menggunakan sepenuhnya asas kod dalaman perusahaan untuk meningkatkan produktiviti pembangun

○ Amazon QuickSight menyediakan keupayaan penciptaan papan pemuka BI generatif, membolehkan penganalisis perniagaan meneroka data dengan lebih mudah dan cepat, serta membuat laporan visual menggunakan penerangan bahasa semula jadi

○ Syarikat seperti Adidas, BMW Group, GoDaddy, Merck, NatWest Group, Persistent, PGA TOUR, Takenaka Corporation dan Traeger Grills semuanya menggunakannya inovasi AI Generatif daripada Amazon Cloud Technology membentuk semula produk dan perkhidmatannya.

Amazon Cloud Technology mengumumkan lima inovasi AI generatif yang membolehkan perniagaan dari semua saiz membina aplikasi AI generatif baharu, meningkatkan produktiviti pekerja dan mengubah perniagaan mereka. Lima inovasi ini termasuk: Amazon Bedrock, perkhidmatan terurus yang komprehensif oleh Amazon Cloud Technology, tersedia secara rasmi, menyediakan model asas (FM) daripada syarikat AI terkemuka melalui antara muka pengaturcaraan aplikasi (API Amazon Cloud Technology) mengumumkan bahawa Amazon Titan Embeddings model tersedia secara rasmi, Menyediakan pelanggan dengan pilihan model yang lebih asas baru-baru ini Amazon Bedrock telah memperkenalkan model Meta Llama 2, yang merupakan perkhidmatan pertama yang menyediakan model Meta Llama 2 terurus sepenuhnya melalui API; Amazon CodeWhisperer tidak lama lagi akan tersedia untuk pratonton dan boleh disesuaikan berdasarkan asas kod dalaman perusahaan menyesuaikan cadangan kod CodeWhisperer dengan selamat untuk membantu pembangun memperoleh nilai yang lebih besar daripada fungsi pengarangan BI generatif Amazon QuickSight kini tersedia dalam pratonton, yang boleh meningkatkan kecekapan kerja penganalisis perniagaan. Ciri ini ialah perkhidmatan BI bersatu yang dibina secara asli yang membolehkan pelanggan membuat visualisasi, memformat carta, melakukan pengiraan dan banyak lagi dengan hanya menerangkan perkara yang mereka mahukan melalui bahasa semula jadi. Daripada Amazon Bedrock dan Amazon Titan Embeddings kepada Amazon CodeWhisperer dan Amazon QuickSight, inovasi ini meningkatkan keupayaan Teknologi Awan Amazon pada setiap peringkat timbunan AI generatif, memberikan perniagaan dalam sebarang saiz akses kepada keselamatan dan privasi gred perusahaan , pilih model dan sesuaikan ia.

“Pada tahun lalu, ledakan data besar-besaran, ketersediaan kuasa pengkomputeran anjal berskala besar, dan kemajuan pesat teknologi pembelajaran mesin telah mencetuskan semangat orang ramai untuk AI generatif, mengubah secara mendalam semua lapisan masyarakat dan membentuk semula Swami Sivasubramanian , Naib Presiden Global Data dan Pembelajaran Mesin di Amazon Cloud Technology, berkata, “Dengan keselamatan gred perusahaan dan perlindungan privasi, pemilihan model asas yang terkemuka, metodologi data-first dan prestasi tinggi, Dengan infrastruktur yang menjimatkan kos, Amazon Cloud Technology telah memenangi kepercayaan perusahaan dan menggunakan penyelesaian AI generatif pada setiap lapisan timbunan teknologi untuk membantu perusahaan terus berinovasi. Keluaran ini merupakan pencapaian penting yang akan menyediakan AI generatif Untuk setiap pekerja dalam setiap perniagaan, daripada syarikat permulaan hingga perusahaan besar pembangun kepada penganalisis data, Teknologi Awan Amazon membawa keselamatan, pilihan dan prestasi yang lebih baik kepada perniagaan melalui inovasi yang hebat, sambil turut membantu mereka menyelaras rapat dengan strategi data perusahaan mereka untuk mengeluarkan sepenuhnya potensi AI generatif.”

Perusahaan dalam semua industri berharap dapat menggunakan kecerdasan buatan generatif untuk mengubah cara mereka beroperasi, memikirkan semula cara untuk menyelesaikan masalah yang kompleks dan mencipta pengalaman pengguna baharu. Walaupun kemajuan terkini dalam kecerdasan buatan generatif telah menarik perhatian meluas, banyak perusahaan tidak dapat mengambil bahagian dalam proses transformasi ini. Di satu pihak, mereka tidak sabar-sabar untuk menggunakan kecerdasan buatan generatif, tetapi di sisi lain, mereka bimbang tentang isu keselamatan dan privasi alat ini. Syarikat-syarikat ini ingin dapat menguji berbilang model asas untuk mencari model yang paling sesuai dengan senario aplikasi mereka. Mereka juga ingin menggunakan sepenuhnya data yang telah mereka miliki dan memberikan pengalaman unik kepada pengguna akhir melalui model tersuai. Akhir sekali, perusahaan memerlukan alat untuk pergi ke pasaran dengan cepat dan infrastruktur untuk menggunakan aplikasi AI generatif secara global

Inilah sebabnya mengapa banyak syarikat mencari Teknologi Awan Amazon untuk perkhidmatan AI generatif, seperti Adidas, Alida, BMW Group, Genesys, Glide, GoDaddy, Intuit, LexisNexis Legal & Professional, Lonely Planet, Merck , NatWest, Perplexity AI, Persistent , Quext, RareJob Technologies, Rocket Mortgage, SnapLogic, Takenaka Works Store Co., Ltd., Traeger Grills, PGA Tour, Verint, Verisk dan WPS, dsb.

Amazon Bedrock tersedia secara rasmi untuk membantu lebih ramai pelanggan membina dan menskalakan aplikasi AI generatif

Amazon Bedrock ialah perkhidmatan terurus sepenuhnya yang menyediakan model asas berprestasi tinggi untuk perniagaan luar negara daripada banyak syarikat AI terkemuka (termasuk AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI dan Amazon), serta perusahaan membina set AI generatif ciri yang diperlukan oleh aplikasi untuk memastikan privasi dan keselamatan sambil memudahkan pembangunan. Model asas mempunyai kebolehgunaan yang baik dan boleh memberikan sokongan untuk banyak bidang seperti carian maklumat, penciptaan kandungan dan penemuan dadah. Tetapi bagi kebanyakan perniagaan yang ingin memanfaatkan AI generatif, terdapat beberapa isu yang perlu ditangani. Pertama, mereka memerlukan pemilihan dan akses yang mudah dan intuitif kepada model asas berprestasi tinggi yang memenuhi keperluan senario mereka dan berprestasi baik kedua, pelanggan mahu aplikasi disepadukan dengan lancar tanpa perlu menguruskan kluster infrastruktur yang besar atau akhirnya menghabiskan banyak wang; pelanggan mahu Ia adalah mudah untuk membina aplikasi yang dibezakan dengan bantuan model asas dan digabungkan dengan data mereka sendiri Data yang digunakan oleh pelanggan ini untuk penyesuaian sudah pasti merupakan aset yang sangat berharga dan mempunyai hak harta intelek Oleh itu, ia mesti dilindungi sepenuhnya semasa penggunaan, sambil memastikan keselamatan dan Privasi sambil memastikan pelanggan mempunyai kawalan ke atas cara data dikongsi dan digunakan.

Dengan fungsi komprehensif Amazon Bedrock, perusahaan boleh mencuba pelbagai model asas terkemuka dan menyesuaikan model dengan lebih mudah dan mudah menggunakan data proprietari mereka sendiri. Selain itu, Amazon Bedrock menawarkan keupayaan yang berbeza seperti ejen terurus (ejen AI) yang boleh dibuat tanpa menulis sebarang kod dan boleh melaksanakan tugas yang rumit seperti tempahan perjalanan, memproses tuntutan insurans, merancang kempen pengiklanan dan mengurus inventori. Oleh kerana Amazon Bedrock adalah tanpa pelayan, pelanggan tidak perlu mengurus sebarang infrastruktur dan boleh menyepadukan dan menggunakan keupayaan AI generatif dengan selamat ke dalam aplikasi mereka menggunakan perkhidmatan awan Amazon yang biasa.

Amazon Bedrock dibangunkan dengan mengambil kira keselamatan dan perlindungan privasi untuk membantu pelanggan melindungi data sensitif. Pelanggan boleh memanfaatkan Amazon PrivateLink untuk mewujudkan sambungan yang berdedikasi dan selamat antara Amazon Bedrock dan rangkaian persendirian maya (VPC), memastikan semua pemindahan data tidak terdedah kepada rangkaian awam. Untuk pelanggan yang mempunyai keperluan kawal selia yang tinggi, Amazon Bedrock mematuhi HIPAA (Akta Kemudahalihan dan Akauntabiliti Insurans Kesihatan) dan boleh digunakan di bawah piawaian pematuhan GDPR (Peraturan Perlindungan Data Am EU), membolehkan lebih ramai pelanggan menjana data daripada Manfaat daripada AI

Amazon Bedrock mengembangkan lagi rangkaian model pilihan melalui Amazon Titan Embeddings dan Llama 2 untuk membantu setiap pelanggan mencari model yang sesuai dengan senario aplikasi

Malah, tiada model tunggal boleh sesuai untuk semua senario aplikasi. Oleh itu, untuk memanfaatkan nilai AI generatif, syarikat selalunya perlu mengakses berbilang model dan mencari model yang paling sesuai berdasarkan keperluan mereka. Untuk tujuan ini, Amazon Bedrock membenarkan pelanggan luar negara mencari dan menguji model asas terkemuka yang disediakan oleh AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI dan Amazon melalui satu API. Selain itu, Teknologi Awan Amazon baru-baru ini mengumumkan bahawa semua model asas Anthropic pada masa hadapan akan tersedia di Amazon Bedrock, dan akan memberikan pelanggan luar negara Amazon Cloud Technology dengan akses keutamaan kepada ciri khas seperti penyesuaian model dan penalaan halus. Dan mulai sekarang, Amazon Bedrock sekali lagi memperkenalkan model asas baharu untuk membawa lebih banyak pilihan:

Amazon Titan Embeddings kini tersedia secara rasmi: Model asas Amazon Titan ialah satu siri model yang dicipta dan dilatih terlebih dahulu oleh Amazon Cloud Technology pada set data yang besar, yang boleh menyokong pelbagai senario aplikasi. Model pertama daripada model ini tersedia secara rasmi, Amazon Titan Embeddings ialah model bahasa besar (LLM) yang menukarkan teks kepada perwakilan berangka yang dipanggil pembenaman untuk menyokong senario aplikasi penjanaan ditambah perolehan (RAG). Model asas, walaupun sesuai untuk pelbagai tugas, hanya boleh menjawab soalan berdasarkan maklumat yang dipelajari daripada data latihan dan konteks perkataan kiu. Keberkesanan respons ini terhad apabila ia memerlukan penggunaan pengetahuan sensitif masa atau data proprietari. Untuk menambah baik respons daripada model asas dengan memanjangkan data, banyak syarikat beralih kepada RAG, teknologi penyesuaian model popular yang menghubungkan model asas kepada pangkalan pengetahuan yang boleh dirujuk untuk meningkatkan respons. Untuk mula menggunakan RAG, pelanggan mesti terlebih dahulu mengakses model pembenaman, yang menukar data kepada vektor pembenaman, menjadikannya lebih mudah untuk model asas memahami semantik dan hubungan antara data. Walau bagaimanapun, membina model pembenaman memerlukan sejumlah besar data dan sumber, serta kepakaran pembelajaran mesin yang mendalam, menyukarkan ramai pelanggan untuk membinanya sendiri dan dengan itu tidak dapat melaksanakan RAG. Amazon Titan Embeddings memudahkan pelanggan untuk membolehkan RAG memperluaskan keupayaan pelbagai model asas dengan data proprietari. Amazon Titan Embeddings menyokong lebih 25 bahasa dan panjang konteks sehingga 8192 token, menjadikannya sesuai untuk senario aplikasi berasaskan perusahaan yang memproses satu perkataan, frasa atau keseluruhan dokumen. Model ini mengembalikan vektor keluaran 1536 dimensi, memastikan ketepatan yang tinggi sambil dioptimumkan untuk kependaman yang lebih rendah dan harga/prestasi yang lebih baik.

Llama 2 akan datang dalam beberapa minggu akan datang: Amazon Bedrock ialah perkhidmatan AI generatif terurus sepenuhnya pertama dalam industri yang menawarkan Llama 2, model bahasa besar generasi seterusnya Meta, melalui API terurus. Model Llama 2 menawarkan peningkatan yang ketara berbanding model Llama sebelumnya, termasuk menggunakan 40% lebih banyak data latihan daripada yang asal dan mempunyai panjang konteks yang lebih panjang (4000 token) untuk mengendalikan dokumen yang lebih besar. Model Llama 2 yang disediakan oleh Amazon Bedrock telah dioptimumkan untuk memberikan respons pantas pada infrastruktur teknologi awan Amazon, menjadikannya sesuai untuk senario aplikasi perbualan. Pelanggan boleh membina aplikasi AI generatif yang didorong oleh 13 bilion dan 70 bilion parameter model Llama 2 tanpa perlu menyediakan dan mengurus sebarang infrastruktur.

Ciri baharu Amazon CodeWhisperer akan membolehkan pelanggan menggunakan repositori kod peribadi dengan selamat untuk menyesuaikan pengesyoran kod CodeWhisperer, meningkatkan lagi kecekapan pembangun

Amazon CodeWhisperer ialah pembantu pengaturcaraan berasaskan AI yang meningkatkan produktiviti pembangun dengan melatih berbilion baris Amazon dan kod yang tersedia untuk umum. Walaupun pembangun sering menggunakan CodeWhisperer dalam kerja harian mereka, kadangkala mereka perlu menyepadukan pangkalan kod peribadi dalam perusahaan (seperti API dalaman, perpustakaan kod, pakej dan kelas) ke dalam aplikasi, yang bukan sebahagian daripada data latihan CodeWhisperer . Penggunaan kod dalaman juga merupakan satu cabaran kerana dokumentasi adalah terhad dan tiada sumber awam atau forum yang boleh digunakan oleh pembangun

Sebagai contoh, untuk menulis fungsi yang mengalih keluar item daripada troli beli-belah, pembangun mesti terlebih dahulu memahami API, koleksi dan kod dalaman lain yang digunakan untuk berinteraksi dengan aplikasi. Sebelum ini, pembangun boleh menghabiskan berjam-jam memeriksa kod dalaman yang ditulis sebelum ini untuk mencari maklumat yang mereka perlukan dan memahami cara ia berfungsi. Walaupun mereka menemui sumber yang betul, mereka masih perlu menyemak semula kod untuk memastikan ia mematuhi amalan terbaik pengekodan syarikat dan tidak berulang kali merujuk sebarang kecacatan atau kelemahan dalam kod.

Keupayaan penyesuaian baharu Amazon CodeWhisperer akan membuka kunci potensi penuh pengaturcaraan AI generatif, menyampaikan pengesyoran tersuai dengan memanfaatkan asas dan sumber kod dalaman pelanggan dengan selamat. Ini membolehkan pembangun mendapatkan cadangan kod yang lebih tepat pada pelbagai tugas, menjimatkan masa. Pertama, pentadbir perlu menyambung ke repositori kod peribadi mereka daripada sumber (seperti GitLab atau Amazon S3) dan menjadualkan kerja untuk mencipta kandungan tersuai mereka. Apabila mencipta kandungan tersuai, CodeWhisperer memanfaatkan pelbagai model dan teknik penyesuaian kontekstual untuk belajar daripada asas kod pelanggan dan menambah baik cadangan kod masa nyata, membolehkan pembangun menghabiskan lebih sedikit masa mencari jawapan yang tepat kepada soalan yang tidak dibezakan sambil menyepadukan lebih banyak Masa yang dilaburkan dalam mencipta pengalaman baharu yang berbeza. Pentadbir boleh mengurus secara berpusat semua ciri tersuai dalam Amazon Console, melihat metrik penilaian, menganggar prestasi setiap ciri tersuai dan secara selektif menggunakan ciri tersebut kepada pembangun tertentu dalam syarikat untuk mengehadkan akses Kod sensitif.

Dengan memilih repositori berkualiti tinggi, pentadbir boleh memastikan bahawa pengesyoran tersuai yang disediakan oleh CodeWhisperer tidak mengandungi kod yang tidak digunakan untuk memenuhi piawaian kualiti dan keselamatan perusahaan. Dengan mengambil kira keselamatan dan privasi gred perusahaan, ciri ini memastikan bahawa kandungan tersuai adalah peribadi sepenuhnya, manakala model asas asas yang memberi kuasa kepada CodeWhisperer tidak menggunakan kandungan tersuai semasa latihan, melindungi harta intelek berharga pelanggan. Ciri penyesuaian ini tidak lama lagi akan tersedia kepada pelanggan dalam pratonton sebagai sebahagian daripada CodeWhisperer Enterprise Edition. Selain itu, tetapan tersuai CodeWhisperer memastikan keselamatan secara lalai Tidak kira sama ada pelanggan menggunakan Amazon CodeWhisperer Professional atau Enterprise Edition, Amazon Cloud Technology tidak akan menyimpan atau log sebarang kandungan pelanggan semasa memproses permintaan daripada IDE pembangun

.

Keupayaan pengarangan BI generatif baharu Amazon QuickSight membantu penganalisis perniagaan dengan mudah mencipta dan menyesuaikan visualisasi data menggunakan arahan bahasa semula jadi

Amazon QuickSight ialah perkhidmatan BI bersatu yang dibina untuk awan yang boleh mencipta papan pemuka interaktif, laporan bernombor muka surat dan analitis terbenam, serta keupayaan untuk menggunakan QuickSight Q untuk pertanyaan bahasa semula jadi, jadi setiap pengguna dalam perusahaan boleh Dapatkan cerapan yang mereka perlukan dalam format pilihan mereka.

Lazimnya, penganalisis perniagaan menghabiskan berjam-jam menggunakan alat risikan perniagaan (alat BI) untuk meneroka pelbagai sumber data, menambah pengiraan, mencipta dan memperhalusi visualisasi, dan kemudian membentangkannya dalam papan pemuka untuk digunakan Digunakan oleh pihak berkepentingan perniagaan. Untuk membuat carta ringkas, seorang penganalisis mesti mencari sumber data yang betul, mengenal pasti medan data, menyediakan penapis dan membuat pemperibadian yang diperlukan untuk visualisasi yang baik

Jika memvisualisasikan data memerlukan pengiraan baharu (seperti jualan tahunan), penganalisis juga mesti mengenal pasti data rujukan yang diperlukan dan kemudian mencipta, mengesahkan dan menambah visual pada laporan. Perniagaan juga mendapat manfaat jika mereka dapat mengurangkan masa yang diluangkan oleh penganalisis perniagaan secara manual untuk mencipta dan mengubah suai carta dan pengiraan, membolehkan mereka menumpukan lebih banyak masa untuk tugasan bernilai tinggi.

Keupayaan pengarangan BI generatif baharu memanjangkan keupayaan pertanyaan bahasa semula jadi QuickSight Q untuk menjawab soalan yang dirumus dengan jelas (mis., "Apakah 10 produk terlaris di California?" Bantu penganalisis dengan cepat membuat visual yang boleh disesuaikan daripada coretan soalan (cth., "10 produk terlaris"), jelaskan niat pertanyaan dengan mengajukan soalan susulan, memperhalusi visual dan menyelesaikan pengiraan yang rumit. Penganalisis perniagaan hanya menerangkan hasil yang ingin mereka capai dan QuickSight menjana visual yang kelihatan baik. Penganalisis boleh menambahkannya dengan mudah pada papan pemuka atau laporan dengan hanya beberapa klik.

Sebagai contoh, seorang penganalisis boleh meminta QuickSight Q untuk membuat visualisasi untuk "Trend Bulanan dalam Jualan Sneaker pada 2022 dan 2023" dan perkhidmatan akan memilih data yang sesuai secara automatik dan menggunakan format carta yang paling munasabah berdasarkan permintaan ( seperti graf garis atau graf bar) untuk memplot maklumat yang diperlukan. QuickSight Q juga akan menyediakan soalan segera pratetap untuk membantu penganalisis menjelaskan kekaburan yang mungkin timbul apabila berbilang medan data sepadan dengan pertanyaan (seperti sama ada carta harus memasukkan jumlah dolar jualan kasut atau bilangan unit yang dijual).

Selepas penganalisis memperoleh kandungan visualisasi awal, mereka juga boleh menggunakan bahasa semula jadi untuk menambah pengiraan yang rumit, menukar jenis carta atau mengoptimumkan kesan visualisasi. Keupayaan pengarangan BI generatif baharu dalam QuickSight Q membolehkan penganalisis perniagaan dengan cepat dan mudah mencipta visual hebat yang lebih cepat memberikan maklumat berharga untuk keputusan yang dipacu data berskala besar.

Pelanggan merentas beribu-ribu industri memanfaatkan perkhidmatan AI generatif Amazon Cloud Technology untuk mencipta aplikasi baharu, meningkatkan kecekapan pembangun dan membantu penganalisis memperoleh cerapan dengan lebih pantas# 🎜🎜#

Adidas ialah salah satu jenama sukan terbesar di dunia. “Kami teruja untuk mengambil bahagian dalam pratonton Amazon Bedrock dan merasai perkhidmatan secara langsung Amazon Bedrock telah memainkan peranan penting dalam membina alatan AI generatif kami dengan melaksanakan kerja pengurusan infrastruktur yang berat untuk membina aplikasi AI generatif, membolehkan Kami dapat melakukannya. fokus pada aspek teras projek model bahasa besar,” kata Daniel Eichten, Naib Presiden Seni Bina Perusahaan di adidas “Kami telah membangunkan penyelesaian AI generatif menggunakan Amazon Bedrock yang membolehkan pelbagai jurutera adidas bekerja melalui satu. antara muka perbualan, anda boleh mendapatkan semua maklumat dan jawapan yang anda perlukan dari pangkalan pengetahuan untuk menjawab pelbagai soalan teknikal dari peringkat permulaan hingga kompleks "Merck ialah syarikat biofarmaseutikal R&D yang komited untuk penemuan dan R&D untuk. lebih daripada 130 tahun Ubat dan vaksin inovatif untuk menyelamatkan nyawa dan meningkatkan kesihatan. "Banyak proses manual dan memakan masa wujud di seluruh rantaian nilai farmaseutikal, yang menghalang kerja yang lebih bernilai daripada dijalankan sambil gagal menggunakan data secara berkesan untuk meningkatkan pengalaman pekerja, pelanggan dan pesakit." Pengarah Eksekutif Sains Data di Merck Suman Giri berkata, “Dengan Amazon Bedrock, kami dengan cepat membina keupayaan AI generatif untuk menjadikan kerja seperti perlombongan pengetahuan dan penyelidikan pasaran lebih cekap Dalam aliran kerja analisis pesakit A.S. kami, kami boleh memanfaatkan keupayaan ini untuk memberikan cerapan tentang penjagaan pesakit kualiti hidup, dan meluaskan impak perniagaan sambil mengisi jurang dalam perkongsian data dan mewujudkan ekosistem tadbir urus data untuk AI generatif yang bertanggungjawab.” Kumpulan BMW ialah salah satu pengeluar kereta dan motosikal terkemuka dunia. "Pakar serantau BMW berusaha mengoptimumkan inventori di sepanjang keseluruhan rantaian bekalan. Mereka sering menerima permintaan daripada pihak berkepentingan seperti ahli lembaga pengarah atau pakar rantaian bekalan untuk mencipta paparan papan pemuka baharu supaya mereka boleh menganalisis trend terkini BMW Group Christoph Albrecht , data pakar kejuruteraan dan analitik, berkata, "Pengalaman mengarang QuickSight Q menjimatkan masa yang ketara dengan membuat pengiraan tanpa rujukan, membina visual dengan cepat, dan kemudian membuat pelarasan tepat pada persembahan visual melalui bahasa semula jadi. Perkembangan pesat pakar serantau Maklum balas menarik perhatian perniagaan kami pengguna, membolehkan mereka membuat keputusan penting dengan lebih pantas ”

Ringkasan

Melalui perkhidmatan kecerdasan buatan generatif yang diurus sepenuhnya oleh Amazon Cloud Technology, perusahaan dalam sebarang saiz boleh membina infrastruktur dengan cepat, memilih model secara fleksibel dan memulakan penyesuaian dengan pantas, dengan itu membantu perusahaan memanfaatkan sepenuhnya nilai data dan mempromosikan inovasi perniagaan

Isi kandungan yang perlu ditulis semula ialah: TAMAT

Atas ialah kandungan terperinci Selepas melabur AS$4 bilion dalam Anthropic, Amazon Cloud Technology secara rasmi mengumumkan lima inovasi AI generatif. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
Artikel ini dikembalikan pada:sohu.com. Jika ada pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn Padam