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3 層の AI ケーキを作成し、中間層の Amazon Bedrock が 10,000 人以上の顧客を獲得

AWS は近年、AI に対して具体的にどのような投資を行ってきましたか? Amazon Bedrock の Generative AI Go-To-Market ディレクターである Mark Relph 氏は、比喩を使って次のように述べました。「私たちが 3 層のケーキを構築していると想像していただけます。各層には異なる目的と機能のプロジェクトがあります。」

マーク氏は、最も下位のインフラストラクチャ、つまりコンピューティング層、ネットワーク層、アーキテクチャ層について 1 つずつ説明しました。たとえば、AWS は、より多くの顧客のコスト獲得に役立つ、生成 AI をトレーニングするための 2 つのカスタマイズされたチップ、つまり AWS Trainium と AWS Inferentia を積極的に開発しています。 -効果的なコンピューティング能力。もう 1 つは、AWS がフルマネージド機械学習 (ML) サービス Amazon SageMaker を開始したことです。これにより、AI 開発者やデータサイエンティストは、大規模言語モデル (LLM) やその他の基本モデル (FM) を迅速に構築できます。

中間層はモデル層であり、AWS では Amazon Bedrock を通じて、ユーザーがセキュリティ、プライバシー、責任ある AI を備えた生成 AI アプリケーションに必要な幅広い機能を構築できるようにし、企業が使い慣れた AWS サービスを安全に使用できるようにします。生成 AI 機能をアプリケーションに統合して展開します。ケーキの最上層はアプリケーション層で、さまざまなアプリケーション向けの AI 機能が組み込まれています。一方で、開発者がプログラム処理用のツールを生成するのに役立ち、他方では、商用アプリケーションについては企業に利益をもたらします。 AI アシスタントをより効率的に作成します。

中でもAmazon Bedrockは各界から注目を集めており、「これはサーバーレスのフルマネージドサービスであるため、開発者はITインフラ設備を管理する必要がなく、Amazon Bedrock上で生成されたコードを直接利用してみることができる」と説明した。 API を介して AI モデルを作成し、そのモデルを対応するアプリケーションに安全に統合します。」

現在、10,000 人を超えるアクティブな顧客が Amazon Bedrock を利用しています。このクラウド AI モデル プラットフォームがこれほど高い粘着性を持つ重要な要素の 1 つは、複数の重要な AI モデルの「集合」です。リストには、Stable Diffusion、Mistral、Llama、AWS 独自の Amazon Titan、および AI スタートアップ Anthropic によって発売された Claude 3 シリーズのモデル (Sonnet、Haiku、Opus を含む) が含まれており、これらのモデルは顧客にさまざまな選択肢を提供し、次のことを可能にします。最適な基本モデルを見つけてください。アプリケーション シナリオには一般的なシナリオが含まれますが、これに限定されません。
テキスト、画像、メッセージを生成したり、会話、要約、ワードプロセッサタスクなどを実行したりするために使用されるアプリケーション。

AWS が Anthropic に投資し、AI モデルの「混合」をより効率的にするために Claude 3 を共同で推進

今年 3 月、Amazon は Anthropic への 40 億米ドルの投資完了を発表し、両社間の協力の機会について話し、AWS と Anthropic には高速で安全なサービスを提供するという共通の目標があると説明しました。生成 AI を探索する責任ある方法。両者の協力関係をさらに詳細に分析すると、Anthropic が AWS の Trainium および Inferentia チップを使用して AI モデルを構築、トレーニング、デプロイすること、また AWS が Anthropic の最も高度な AI モデルの権限をオープンしてアクセスすることも現時点でわかっています。アマゾンの岩盤。

Anthropic が作成した Claude 3 Opus が大きな注目を集めている理由は、より多くの人が利用できるように Amazon Bedrock に掲載されていることに加えて、Claude 3 Opus が今年 3 月にブラインド テストを実施したことです。 LMSYS チャットボット アリーナのランキングにおける大規模言語モデル (LLM) の機能 (出典:https://www.ithome.com.tw/news/162023）で“王座奪取”に成功し、優勝を果たした。

Anthropic テストによると、複雑なオープンエンド問題を扱う場合、Claude 3 Opus の精度は Claude 2.1 の約 2 倍であり、大学院レベルの専門家の推論、基本的な数学、など、理解力と習熟度がさらに高まります。 Claude 3 Opus の祝福に加えて、Mark は Amazon Bedrock が人気を保ち続ける理由について別の視点を示しました。

「ますます多くの企業が異なる AI モデルを切り替えていることがわかりました。たとえば、テキスト ファイルの要約を行うために 1 つのモデルを使用し、問題の推論と解決には別のモデルを使用する必要があるため、モデルを「連鎖」させる傾向があります。複雑なビジネス問題を一緒に解決するために、Amazon Bedrock は顧客中心で問題解決の観点を貫き、そのような状況のインフラストラクチャ環境に対応できます。これが Amazon Bedrock が顧客の共感を呼ぶ理由でもあります。」と Mark 氏は付け加えました。

AWS は、有用なクラウド プラットフォーム環境を構築することに加えて、2023 年から 1 億米ドルの予算で「ジェネレーティブ AI イノベーション センター」を設立し、AWS プラットフォーム上の AI および機械学習の専門家と世界中の顧客を結び付け、アイデア出しを支援します。 , 新しい生成 AI 製品、サービス、プロセスを設計して立ち上げます。 AWS と Anthropic の内部連携では、Generative AI イノベーション センターのリソースも利用して、より多くのお客様が Claude 3 シリーズ モデルの恩恵を受けられるようにし、AI をあらゆる階層に真に普及させます。

ジェネラリスト AI を会社の専門秘書に変え、責任ある AI が企業データの安全性を確保します

潜在的な新興企業、有力な成功企業、政府機関など、AWS はさまざまな業界での生成 AI 利用シナリオの実際の導入を次々と見てきました。 マーク氏は、たとえば、顧客サービス部門が Claude 3 のサポートを受けていることで、顧客サービスの同僚が AI ツールからテキスト プロンプトを取得して、顧客のニーズを即座に把握できるようになりました。顧客への回答を要約することで、通話時間を短縮し、会話の価値を高めることができます。

さらに、生成型 AI は、製造業 (例: メンテナンスマニュアルを分析して機械の次回メンテナンスが必要な時期を提供する)、医療業界 (例: 帰宅後の服薬に関する注意事項を顧客に提供する) などでも活用できます。 、金融業界（例：顧客の融資状況や提出された財務書類などの分野で貢献し、事業内容の次の段階を迅速に示す）。

しかし、上記の状況から、この種の回答にはより専門的で適切な回答が必要であることが多く、質問者は簡単に「騙される」ことができないことがわかります。この点に関して、AWS 台湾のサービススペシャリストチームのリーダー、Cathy Lai 氏は、Amazon Bedrock には責任ある AI (責任ある AI) と RAG (検索拡張生成) の検索拡張生成機能が組み込まれており、大規模な言語モデルを「 「ゼネラリスト」から「プロフェッショナル」への育成。

ただし、AI を専門家にトレーニングするには、もちろん、RAG モデルの情報取得コンポーネントが新しいデータ ソースから情報を抽出できるように、トレーニング マニュアル、技術文書、主要なデータ、その他の情報を含む社内のナレッジ データベース コンテンツが必要です。 。これにより、LLM に新しい知識とそのトレーニング データが提供され、より良い応答を構築し、データを数値表現に変換してベクトル データベースに保存します。このプログラムは、生成 AI モデルによって理解できる知識ベースを構築し、数学的なベクトル計算と表現を使用して相関関係を計算して確立します。したがって、大規模な言語モデルでは、より専門的な内容と論理的な回答を提供できます。ただし、企業内の重要な情報は、モデルのトレーニングのために AI プラットフォームに置く場合、当然ながらセキュリティがより重要になります。

これに対し、Mark 氏は真剣な口調で、「AWS が常に最も懸念し、最も気にかけているプロジェクトはプライバシーとセキュリティです。現在、Amazon Bedrock は、コンテンツ フィルタリング条件のしきい値を設定して、ヘイトを含むコンテンツをフィルタリングできる保護メカニズムを導入しています。」虐待、犯罪行為や攻撃を促すような有害なコンテンツ。同時に、Amazon Bedrock は、カスタマイズされたセキュリティ対策を効果的に実装するための Guardrails 機能も提供します。これにより、大規模な言語モデルが経済的損失を引き起こす可能性のある投資アドバイスやその他の情報を提供することが制限されます。さらに、保護メカニズムは、ユーザー入力や FM 応答に含まれる個人を特定できる情報 (PII) などの機密コンテンツも検出し、プライバシーを保護します。 「最後に強調したいのは、各企業のデータが AI モデルのサプライヤーに戻されることはなく、AWS が顧客のデータを自由に取得することは決してないということです。」

AWS は将来を見据えて、給与に恵まれていない人々が AI のメリットを享受できる、さらには独自の専用 AI アプリケーションを作成できる、より簡単な方法を見つけるために懸命に取り組んでいきます。 マークは「PartyRock」ウェブサイトがあると言いました (https://partyrock.aws/）、最下層は Amazon Bedrock によって駆動され、一般の人々が自分のニーズに応じて Web サイト上で独自の AI アプリケーションをカスタマイズできるようになります（たとえば、自分の YouTube チャンネル用のスクリプトを作成したい場合）。 「確かなことは、AWS がお客様に最高の AI ツールを提供することを保証するということです。これは永遠の約束です!」と Mark は言いました。

一般の人々に Amazon Bedrock プラットフォームの Claude 3 およびその他の大規模言語モデル (LLM) を体験する機会を提供するために、この AWS ウェブページで開設されたすべてのテストアカウントを期間限定で無料で試すことができます。クレジット カードをバインドする必要がなく、24 時間アクセスできるため、ワンクリックで簡単に実験環境を作成できます。

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