aws それをもたらすことによって銀行に銀行に銀行を貸しています 自動化された推論チェック 岩盤の一般的な可用性により、より多くの企業と規制された業界に、より多くのAIアプリケーションとエージェントを使用および展開する自信が得られます。
また、数学ベースの検証を利用して基本真理を決定する自動化された推論などの方法を導入することで、企業が神経協調論的AIの世界に緩和されることを望んでいます。
自動化された推論チェックにより、エンタープライズユーザーは応答の精度を確認し、モデルの幻覚を検出できます。 AWSは、12月の毎年恒例のRE：発明会議中に岩盤の自動化された推論チェックを発表し、すべての幻覚のほぼ100％を捕まえる可能性があると主張しています。限られた数のユーザーは、Amazon Bedrock Guardrailsを介して機能にアクセスできます。ここでは、組織が責任あるAIポリシーを設定できます。
AWSの自動化された推論グループの著名な科学者であり副社長であるバイロンクックは、ベンチャービートにインタビューで、プレビューロールアウトはエンタープライズ設定でこの作業のようなシステムが証明されたことを語り、組織が生成AIのニューラルネットワークの性質と象徴的または構造化された考え方を混合できるAIの価値を理解するのに役立ちます。
AIスケーリングは限界に達します
パワーキャップ、上昇するトークンコスト、および推論の遅延は、エンタープライズAIを再構築しています。排他的なサロンに参加して、トップチームがどのようになっているかを発見してください。
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「この神経相互共同AIという概念があります。それは、自動化された推論を呼び出すかもしれない一種のモニカです」とクックは言いました。 「神経協調反体調AIに対する関心の高まりにより、人々はツールを使用している間、この作業がどれほど重要かを認識しました。」
クックは、一部の顧客はAWSが自分のデータをレビューすることを許可し、回答に正しいか間違っているかを注釈するために使用されるドキュメントを許可し、ツールによって生成された作業は、人間と同様に実行されたことを発見しました。彼は、真実または正しい概念はしばしば解釈の対象となる可能性があると付け加えました。自動化された推論にはまったく同じ問題がありません。
「それは本当に驚くべきことでした。論理の背景を持つ人々が内部コミュニケーションチャネルで真実かどうかについて議論しているのは驚くべきことでした。5、6のメッセージでツールを指して、それは正しいことを認識しています」と彼は言いました。
AWSは、一般的なリリースのための自動化された推論チェックに新機能を追加しました。これらには以下が含まれます：
- 最大80Kトークンまたは最大100ページの大きなドキュメントを追加するためのサポート
- 繰り返し実行するために検証テストを保存することによるよりシンプルなポリシー検証
- 事前に保存された定義からの自動シナリオ生成
- 政策フィードバックのための自然言語の提案
- カスタマイズ可能な検証設定
クックは、自動化された推論チェックは、モデルが解決策や応答を幻覚化しなかったことを証明することにより、AIシステムの真実または正確性を検証すると述べました。これは、規制当局と規制された企業に、生成的AIの非決定的な性質が誤った応答をより自信を返すことができることを心配できることを意味します。
神経共和生AIと真実を証明します
Cookは、自動化された推論チェックが神経症AIの多くの概念を証明するのに役立つという考えを持ち出しました。
神経症性AI 組み合わせを指します 言語モデルで使用されるニューラルネットワークの象徴的な思考と象徴的なAIの論理。ニューラルネットワークがデータからパターンを認識する場合、シンボリックAIは明示的なルールとロジックの問題を使用します。基礎モデルはしばしばニューラルネットワークや深い学習に依存していますが、モデルはパターンに基づいて反応するため、幻覚を起こしやすいため、企業に懸念を抱き続けています。しかし、象徴的なAIは、手動の指示なしにはあまり柔軟ではありません。
AIの著名な声、 ゲイリー・マーカスは言った その神経共役AIは、人工的な一般情報にとって重要です。
クックとAWSは興奮しています 神経共生体AIのアイデアをもたらします 企業に。 VentureBeatのMatt Marshallは、AWSが自動化された推論チェックや数学と論理を組み合わせて生成AIを組み合わせて幻覚を削減するなどの方法に焦点を当てていることについて話しました ポッドキャストで。
現在、製品化された神経反応性AIを提供する企業はほとんどありません。これらには含まれます kognitos、 Franz Inc。そして は。
数学を検証にもたらします
自動化された推論は、クエリに応じて数学的証明をモデルに適用することにより機能します。
それは、記号が事前に定義された意味を持っている満足度モジュロ理論と呼ばれる方法を採用し、ロジック（if、then、および、、、、および数学の両方を含む問題を解決します。自動化された推論はその方法を取り、モデルによる応答に適用し、回答を複数回テストする必要なく、一連のポリシーまたはグラウンドトゥルースデータに対してチェックします。
たとえば、エンタープライズの設定では、金融監査が正しいことを証明したいと考えています。モデルは、レポートには承認されていない支払いが含まれていることに応じています。自動化された推論チェックは、これをロジック文字列に分解します。
（forall（（r Report））
（=>（containsunapprovedvendorpayments r）
（肩）r）））
次に、ユーザーがBedrock Guardrailsで設定した定義、変数、およびタイプに入り、方程式を解決して、モデルが正しく真実に基づいて応答したことを証明します。
エージェントを実現することは、確かに正しいものになります
クックは、エージェントのユースケースが自動化された推論チェックから恩恵を受ける可能性があると述べ、ベッドロックを介して機能へのより多くのアクセスを許可すると、その有用性を示すことができます。しかし、彼は、自動化された推論、および他の神経反応性AI技術はまだ非常に初期の段階にあると警告しました。
「もちろん、エージェントのAIに影響を与えると思いますが、もちろん、エージェントの作業は現在非常に推測的です」とクックは言いました。 「声明のあいまいさを発見し、可能な翻訳の間に重要なデルタのようなものを見つけてから、あなたに戻ってそれについて洗練されるというようないくつかのテクニックがあります。それは、顧客が数年前に生成AIで遊んでいた感情的な旅の観点から重要だと思います。」
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