推进生成式AI创新,亚马逊云科技有哪些全新实践?
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【天极网企业频道】2022年年底以来,由ChatGPT掀起的AI浪潮席卷全球,带动人工智能产业取得空前发展。其中,生成式AI备受科技巨头与投资者的青睐,各种各样的AIGC大模型纷纷发布,并且影响力、应用范围和迭代速度也持续加快:一方面,生成式AI的数量持续激增,呈现"百花齐放"的局面;另一方面,生成式AI向长文本、文生图、文生视频多模态化深入发展。
在数量持续增加与模型能力持续强化的同时,生成式AI技术也正在加速落地应用,深入不同行业、不同场景的实践,推动千行百业加速数智化转型。"尽管大模型非常重要,但仅仅依靠大模型提高生产力是远远不够的,企业还需要一系列周边能力用来帮助企业正确、合理、安全、高效地使用大模型。"亚马逊云科技大中华区产品总经理陈晓建表示。
生成式AI爆发新潜力
生成式AI的火热程度,用"百花齐放"形容最为合适。
国家互联网信息办公室近日发布的《关于发布生成式人工智能服务已备案信息的公告》显示,目前已有117款生成式人工智能服务通过备案,其中,北京51款,上海24款,广东19款。当然,"117款"也只是通过备案的生成式AI数量,为数不少的大模型还处于考察期。
同时,生成式AI也爆发出新的潜力。根据IDC的预测,全球生成式AI市场年复合增长率将达85.7%,到2027年全球生成式AI市场规模将接近1500亿美元。可以预料的是,越来越多的企业在思考通过生成式AI创造更具竞争力的产品,最先采用的也将获得竞争力。
这一观点也得到了麦肯锡的验证。麦肯锡发布的《生成式人工智能的经济潜力》显示,从生成式AI中获益最大的是那些早已运用预测式AI的组织。其中组织愿意采用与否,主要取决于内部文化属性、是否具备相关技能,以及是否有准确的数据,可以训练大模型。
当然,决定企业采用生成式AI的关键还在于生成式AI行业化场景化落地。技术真正价值在于应用,生成式AI已经进入拼落地、拼应用的"下半场"。这也成为提供生成式AI服务厂商所思考的问题。
生成式AI如何落地应用?
陈晓建认为,从模型能力到真正的运营生产之间,企业还需要增加很多辅助能力,诸如预置吞吐功能、模型微调、大模型监管能力等,同时大模型与业务结合也需要构建强大的数据基石。"我们认为,数据基石与大模型的能力同等重要。"陈晓建如是说。
这也恰恰是亚马逊云科技系列产品提供的价值所在。陈晓建表示:"亚马逊云科技在生成式AI领域提供三层技术栈,从底层的高性能基础设施,到中间层提供最广泛的基础模型选择,客户可以在多个模型的基础上定制模型。顶层为应用 GenAI技术的开箱即用的云服务。"
在高性能基础设施所在的底层,亚马逊云科技能够为客户提供基础算力,包括英伟达最新推出的G200芯片、亚马逊云科技自研Amazon Trainium训练芯片、自研Amazon Inferentia推理芯片,以及用于训练和推理的平台——Amazon Sagemaker。在云服务所在的顶层,亚马逊云科技使其与应用充分结合,为客户提供服务。
"在中间层,亚马逊云科技提供最广泛的基础模型选择,这些模型来自多个领先的提供商,客户可以在此基础上定制模型,同时保持自身数据的私有化与安全,并与其他在亚马逊云科技上的工作负载无缝集成。"陈晓建如是说。
亚马逊云科技认为没有一个模型可以适用于所有业务场景,为此,在2023年9月份发布的生成式AI全托管服务Amazon Bedrock提供各种领先的基础模型供客户选择,既包括Stable Diffusion XL、Llama、Mistral 7B和Mixtral 8*7B等知名开源模型,又包含Anthropic Claude 3、AI21labs Jurassic、Cohere Command、Amazon Titan等非开源模型。
同时,Amazon Bedrock还能帮助企业匹配辅助能力:预置吞吐量功能以保障业务拥有稳定独享的底层资源;模型微调能够将自身的业务数据与大模型快速进行结合;Guardrails功能能够全面监管大模型。"这些工程化的能力是企业在真正上生产环境时一定会需要的"陈晓建如是说。
深化与大模型厂商合作
拥有先进且丰富的基础模型能力,主要得益于亚马逊云科技在生成式AI领域的相关布局。
以合作伙伴Anthropic为例,亚马逊与Anthropic生成式AI领域进行广泛的深度合作,此前Anthropic便将亚马逊云科技作为首选云服务提供商,利用Amazon Trainium及Inferentia芯片构建模型,承诺为全球亚马逊云科技客户提供在Amazon Bedrock上对其未来基础模型的长期访问权限。近期,亚马逊又完成对Anthropic的40亿美元投资。
拥有强大且丰富的生态伙伴也成为亚马逊云科技扎根生成式AI领域的动力。不仅如此,Anthropic在Amazon Bedrock上提供3种模型,分别是具有几乎即时响应能力且最紧凑的 Claude 3 Haiku、在技能与速度之间达到理想平衡的 Claude 3 Sonnet,以及为处理高度复杂任务设计的最智能模型 Claude 3 Opus。"客户可以根据自己的商业需求,从中选择最合适的智能、速度和价格组合。"陈晓建如是说。
在性能方面,Claude 3创造模型智能水平的新纪录,在数学问题、编程练习和科学推理等标准评估中超越了所有现有模型。客户可以借助AI驱动的响应,自动化完成任务并保证高准确率。特别是Claude 3 Opus,不仅在大多数常见的AI系统评估基准测试中表现优异,还在复杂任务中表现出优秀的理解能力和流畅性。
在多模态能力方面,Claude 3可以接收基于图像的输入,能力与其他前沿模型大致相同,并且延迟低于其他多模态模型。在准确率方面,Claude 3能够降低幻觉,在处理挑战性开放问题(100Q Hard)上准确性明显提升,并且减少错误答案。在长文本方面,Claude 3系列模型均提供200K超长上下文准确召回,甚至还能识别出测试本身的局限。
在应用场景方面,Claude 3系列可以提供内容续写、代码辅助、电商商品描述撰写、长文本知识召回总结等能力。
写在最后
在笔者看来,丰富且供客户选择的大模型定制仅仅是亚马逊云科技能力之一,在发布会上,陈晓建透露,亚马逊云科技拥有丰富的专业技术支持资源,包括架构师、产品专家、人工智能实验室、数据实验室、快速原型团队、专业服务团队,帮客户打通应用生成式AI的最后三公里的工程化挑战。
其中,解决方案架构师和客户一起寻找场景与解决方案,产品技术专家根据客户需求来提供产品构建的专业方案,人工智能实验帮客户打磨算法,数据实验室帮忙客户打造端到端的数据创新尝试,快速原型团队助力客户构建 MVP,专业服务团队提供专业的咨询到实施的全流程服务,培训与认证部门提供专业的机器学习培训。
生成式AI浪潮席卷而来。在这场浪潮下,积极拥抱生成式AI也将在激烈的竞争中赢得先机。而企业在面对生成式AI带来的挑战时,亚马逊云科技提供了丰富的技术产品和服务,也将助力企业更好地进行数智化选择。
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