Amazon Bedrock: Twoja Przyszłość w Generatywnej Sztucznej Inteligencji
Jeśli poszukujesz platformy do tworzenia aplikacji generatywnych opartych na sztucznej inteligencji, Amazon Bedrock może okazać się idealnym rozwiązaniem. Jego imponujące możliwości, wsparte potęgą AWS, otwierają nowe perspektywy dla innowacji.
Ta usługa stanowi istotne wsparcie dla firm i osób, które pragną wdrożyć generatywną sztuczną inteligencję oraz uczenie maszynowe w swoich procesach pracy. Umożliwia ona tworzenie wysokiej jakości treści i grafik, a także podniesienie poziomu obsługi klienta.
Zgodnie z prognozami firmy Gartner, do 2026 roku generatywna sztuczna inteligencja zautomatyzuje 60% zadań związanych z projektowaniem aplikacji mobilnych oraz stron internetowych.
Systemy generatywnej sztucznej inteligencji, takie jak Amazon Bedrock, posiadają olbrzymi potencjał w wielu sektorach, a przewiduje się dalszy wzrost ich wykorzystania.
W tym artykule przyjrzymy się bliżej generatywnej sztucznej inteligencji oraz platformie Amazon Bedrock, analizując, jak mogą one usprawnić Twoje działania.
Zacznijmy!
Czym Jest Generatywna Sztuczna Inteligencja?
Generatywna sztuczna inteligencja (Generative AI) to zaawansowana forma sztucznej inteligencji, która ma zdolność do tworzenia obrazów, tekstów i innych form mediów na podstawie wprowadzonych danych.
Wykorzystana w systemie i odpowiednio przeszkolona na konkretnym zbiorze danych, potrafi generować realistyczne obrazy, historie, utwory muzyczne, filmy wideo oraz angażujące rozmowy. Modele generatywne analizują strukturę i wzorce w danych treningowych, aby tworzyć nowe treści o podobnych cechach.
Sercem generatywnej sztucznej inteligencji są duże, wstępnie wytrenowane modele uczenia maszynowego, nazywane modelami podstawowymi (FM). Modele te mogą składać się z milionów, a nawet miliardów zmiennych lub parametrów.
Dzięki dużej liczbie parametrów, modele FM są w stanie zrozumieć złożone koncepty. Trenowane na obszernych zbiorach danych, obejmujących różnorodne wzorce i formy, są zdolne do zastosowania swojej wiedzy w odmiennych kontekstach.
Modele FM wykazują wszechstronność, realizując zadania takie jak pisanie artykułów blogowych, generowanie grafik, odpowiadanie na pytania czy rozwiązywanie problemów matematycznych. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli uczenia maszynowego, które są wyspecjalizowane w konkretnych zadaniach, jak analiza tekstu czy klasyfikacja obrazów, modele FM charakteryzują się ogólnym charakterem i szerokim spektrum zastosowań.
Do najpopularniejszych systemów generatywnej sztucznej inteligencji należą m.in. ChatGPT Open AI, Bing Chat, Google Bard, a także DALL-E, Stable Diffusion oraz Midjourney.
Zastosowania Generatywnej Sztucznej Inteligencji
Przykłady zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji:
- Tworzenie oprogramowania: budowa aplikacji generatywnych opartych na sztucznej inteligencji, które wykonują szereg zadań. Możliwość generowania, weryfikacji i objaśniania kodu.
- Pisanie: wykorzystanie systemów AI do tworzenia artykułów, odpowiedzi na wiadomości e-mail, CV, profili w mediach społecznościowych i innych tekstów. Tworzenie streszczeń treści, konspektów oraz generowanie materiałów na podstawie tytułów.
- Sztuka: generowanie artystycznych obrazów, grafik i scen, które znajdują zastosowanie w artykułach, filmach, grach i innych mediach. Tworzenie muzyki w wybranym stylu i tempie.
- Projektowanie produktu: tworzenie modeli produktów w 2D i 3D, umożliwiające testy A/B i wybór najlepszej koncepcji na podstawie analizy przypadków użycia.
- Finanse: tworzenie wydajnych i bezpiecznych aplikacji FinTech, cechujących się skalowalnością i niezawodnością.
- Opieka zdrowotna: generowanie obrazów medycznych, symulujących rozwój chorób, co wspomaga opracowanie lepszych metod leczenia i planów profilaktyki. Testowanie leków przy wsparciu generatywnej AI.
- Marketing: generowanie materiałów marketingowych, takich jak komunikaty prasowe, artykuły, kampanie reklamowe i e-maile za pomocą aplikacji AI.
- Obsługa klienta: usprawnienie obsługi klienta poprzez wykorzystanie zaawansowanych chatbotów.
Zalety Generatywnej Sztucznej Inteligencji
- Automatyzacja: modele generatywne AI automatyzują zadania czasochłonne i monotonne, takie jak odpowiadanie na e-maile czy monitorowanie.
- Udoskonalone odpowiedzi: w porównaniu do tradycyjnych systemów AI, generatywne systemy dostarczają trafniejsze, bardziej precyzyjne i poprawne odpowiedzi, co znacząco poprawia jakość obsługi klienta.
- Realistyczne wrażenia: generowanie fotorealistycznych obrazów i grafik, znajdujących szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach działalności.
- Uproszczone tworzenie treści: generowanie treści staje się szybkie i proste, w przeciwieństwie do tradycyjnego, czasochłonnego podejścia.
- Szybszy rozwój produktu: dzięki automatyzacji zadań, usprawnieniu tworzenia treści i wykorzystaniu skalowalnych aplikacji, proces opracowywania produktów ulega znacznemu przyspieszeniu.
Przygotowanie Danych do Generatywnej Sztucznej Inteligencji
Przygotowanie danych do generatywnej AI wymaga starannego planowania oraz zgromadzenia dużych ilości wysokiej jakości danych. Należy zadbać o to, aby:
- Dane były wysokiej jakości, odpowiednie, kompletne, dokładne i wolne od uprzedzeń.
- Dane były zbierane z różnych źródeł (e-maile, bazy danych, dokumenty) w formie ustrukturyzowanej i nieustrukturyzowanej.
- Dane były oznaczane i przechowywane w odpowiednich formatach (CSV, JSON, TFRecord).
- Dane były oczyszczane z błędów, niekompletnych informacji i uszkodzeń.
- Dane były wstępnie przetwarzane przy użyciu technik normalizacji i formatowania.
Najlepsze Praktyki Wdrażania Generatywnej Sztucznej Inteligencji
Aby zapewnić przejrzystość i zaufanie w kontekście sztucznej inteligencji, warto przestrzegać poniższych zasad:
- Przeprowadzenie kompleksowych testów wewnętrznych przed udostępnieniem generatywnej AI użytkownikom końcowym.
- Zapewnienie przejrzystości w komunikacji z klientami i pracownikami, poprzez odpowiednie oznaczenia i informacje o interakcjach z maszyną.
- Ustalenie wytycznych i procesów wykrywania i eliminowania uprzedzeń, w tym regularne monitorowanie i testowanie.
- Rozwiązanie kwestii bezpieczeństwa i prywatności danych, poprzez skuteczną ochronę poufnych informacji.
- Udostępnienie generatywnej AI w fazie beta, aby zebrać opinie użytkowników i dokonać koniecznych ulepszeń.
Wyzwania Związane z Implementacją Generatywnej Sztucznej Inteligencji
- Trudności w znalezieniu wydajnych i odpowiednich modeli FM, które zapewniają oczekiwane rezultaty.
- Wysokie koszty i złożoność zarządzania infrastrukturą, niezbędną do integracji z aplikacjami.
- Trudności w dostosowywaniu bazowych modeli FM do różnorodnych aplikacji, wykorzystujących własne dane.
- Wyzwania związane z personalizacją i dostosowaniem modeli do konkretnych potrzeb.
- Obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych.
Firma Amazon, dostrzegając te wyzwania, stworzyła Bedrock – platformę, która ma na celu rozwiązanie tych problemów.
Czym Jest Amazon Bedrock?
Amazon Bedrock to w pełni zarządzana usługa, która upraszcza proces tworzenia generatywnych aplikacji AI, umożliwiając jednocześnie ich skalowanie za pomocą modeli podstawowych (FM).
Platforma udostępnia modele FM od Amazon oraz wiodących startupów AI poprzez API. Daje to szeroki wybór modeli, spośród których można wybrać ten, który najlepiej spełnia dane wymagania. Oferta obejmuje modele FM od Amazon, Anthropic, Stability AI i AI21 Labs.
Bedrock zapewnia bezserwerowe środowisko, umożliwiające szybkie rozpoczęcie pracy i dostosowanie modeli FM do własnych danych. Dzięki funkcjom i narzędziom AWS, integracja i wdrażanie bezpiecznych, niezawodnych i skalowalnych rozwiązań FM w aplikacjach staje się prostsze, bez konieczności zarządzania infrastrukturą. Usprawnia to proces tworzenia generatywnych aplikacji AI.
Funkcje i Możliwości Amazon Bedrock
# 1. Szeroka Gama Modeli FM
Użytkownicy Amazon Bedrock mają dostęp do szerokiego wachlarza zaawansowanych i łatwo dostępnych modeli FM. Wśród nich znajdują się:
- Claude: LLM od Anthropic, specjalizujący się w zadaniach przetwarzania tekstu i konwersacji. Opiera się na zaawansowanych badaniach firmy Anthropic w zakresie tworzenia odpowiedzialnych i etycznych systemów AI.
- Jurassic-2: Wielojęzyczne modele LLM firmy AI21 Labs, wykorzystujące język naturalny do generowania tekstów w języku niemieckim, francuskim, hiszpańskim, włoskim, holenderskim i portugalskim.
- Stable Diffusion: zaawansowane modele FM do generowania obrazów, oferowane przez Stability AI, umożliwiają tworzenie realistycznych, wysokiej jakości grafik, logo, obrazów i innych materiałów wizualnych.
- Amazon Titan: Platforma umożliwia dostęp do potężnych modeli FM Amazon Titan do generowania obrazów i tekstów, w tym dwa nowo utworzone modele LLM.
Szeroki wybór modeli FM pozwala na szybkie rozpoczęcie pracy nad różnorodnymi projektami, od tworzenia aplikacji po generowanie tekstu i grafik.
#2. Titan FM
Amazon udostępnił w fazie testowej swoje najnowsze modele Titan FM. Początkowo dostępne są dwa modele:
- Generative LLM: Model służy do generowania i podsumowywania tekstu, odpowiadania na pytania, ekstrakcji informacji i klasyfikacji.
- Embeddings LLM: Model przekształca wprowadzane teksty w reprezentacje liczbowe, zawierające semantyczne znaczenie tekstu.
Model ten, mimo że nie generuje tekstu, znajduje zastosowanie w wielu aplikacjach, takich jak wyszukiwanie i personalizacja. Umożliwia porównywanie osadzeń, co pozwala modelom generować bardziej kontekstowe i trafne odpowiedzi. Przyspiesza również wyszukiwanie produktów.
#3. Dostosowywanie
Amazon Bedrock zapewnia wysoki poziom personalizacji. Istnieje możliwość dostosowania wybranego modelu AI do własnych danych, co pozwala na dopasowanie go do specyficznych potrzeb projektu.
Wystarczy wskazać Bedrockowi kilka oznaczonych przykładów w S3, aby dostroić model do konkretnego zastosowania. Już 20 oznaczonych przykładów pozwala na osiągnięcie zamierzonego efektu. Eliminuje to konieczność oznaczania ogromnych ilości danych, oszczędzając czas i wysiłek.
Przykład: Załóżmy, że działasz w branży odzieżowej i chcesz utworzyć tekst kampanii, promującej nową linię koszulek. Możesz dostarczyć Amazon Bedrock kilka oznaczonych przykładów swoich najlepszych tekstów i opisów. Bedrock utworzy prywatną kopię modelu podstawowego i na jej podstawie wygeneruje skuteczny tekst kampanii dla nowych koszulek.
#4. Bezpieczeństwo i Prywatność
Amazon Bedrock nigdy nie wykorzystuje danych klientów do szkolenia modeli podstawowych. Ponadto, wszystkie dane są szyfrowane i nie opuszczają wirtualnej chmury prywatnej (VPC) klienta, co gwarantuje bezpieczeństwo i poufność.
Modele Titan FM od Amazon są zaprojektowane tak, aby szybko wykrywać i usuwać szkodliwe treści. Potrafią również wykrywać nieodpowiednie treści w danych wejściowych użytkownika i je odrzucać. Dodatkowo, filtrują wyniki działania modeli AI, eliminując treści nieodpowiednie, takie jak przemoc, wulgaryzmy i mowa nienawiści.
#5. Dostępność
Amazon Bedrock udostępnia modele FM firmom różnej wielkości, niezależnie od tego, czy są startupami, małymi, średnimi przedsiębiorstwami, czy korporacjami. Dzięki temu, moc modeli FM staje się dostępna dla całej organizacji, przyspieszając korzystanie z uczenia maszynowego i umożliwiając programistom łatwe tworzenie własnych generatywnych aplikacji AI.
Firmy takie jak Infosys, Accenture i Deloitte pomagają organizacjom w szybszym wykorzystaniu potencjału generatywnej sztucznej inteligencji.
#6. Skalowalność
Dzięki platformie AWS, użytkownicy mogą liczyć na niezawodne i skalowalne doświadczenie w tworzeniu nowoczesnych aplikacji AI. Wybrane i dostosowane modele FM można łatwo zintegrować w skalowalnych aplikacjach i wdrażać szybciej dzięki narzędziom i funkcjom oferowanym przez AWS. Eliminuje to konieczność zarządzania infrastrukturą. Nie trzeba również zarządzać integracjami z funkcjami SageMaker ML, co upraszcza proces testowania modeli.
Jeśli dane są już przechowywane w AWS, łatwiej je skalować i wykorzystywać generatywną sztuczną inteligencję z Bedrock, przy zachowaniu wyższego poziomu bezpieczeństwa i prywatności.
Integracje
Amazon Bedrock integruje się z różnorodnymi narzędziami i usługami, m.in.:
- Amazon Web Services (AWS) do przechowywania danych, obliczeń, dostarczania treści i innych.
- Claude AI firmy Anthropic do generowania i przetwarzania tekstu, naśladującego ludzką komunikację.
- Stability AI do projektowania i wdrażania rozwiązań wykorzystujących technologię rozszerzoną i inteligencję zbiorową.
- Stable Diffusion do tworzenia realistycznych obrazów.
- Amazon Titan, aby udostępnić modele FM przez API.
Przykłady Zastosowań Amazon Bedrock
Chatboty
Amazon Bedrock umożliwia tworzenie interfejsów konwersacyjnych, takich jak wirtualni asystenci i chatboty. Te aplikacje mogą poprawić jakość obsługi klienta, poprzez szybkie odpowiadanie na pytania, pomoc w znalezieniu potrzebnych informacji i wsparcie w procesie zakupowym.
Generowanie Tekstu
Amazon Bedrock pomaga w tworzeniu oryginalnych treści, takich jak eseje, teksty na strony internetowe, posty w mediach społecznościowych i opowiadania. Pozwala na generowanie tekstów o wysokiej jakości, co eliminuje problemy związane z gramatyką, stylem i doborem słownictwa. Tworzenie i publikowanie treści staje się prostsze i szybsze.
Personalizacja
Współcześni klienci oczekują spersonalizowanych usług i produktów, które są dopasowane do ich potrzeb i preferencji.
Amazon Bedrock umożliwia oferowanie spersonalizowanych usług i produktów, które pomagają klientom w znalezieniu tego, czego szukają, co zwiększa ich zadowolenie z korzystania z danej witryny. Rekomendacje stają się bardziej kontekstowe i trafne.
Podsumowanie Tekstu
AWS Bedrock umożliwia podsumowywanie tekstów, takich jak blogi, artykuły, książki i inne dokumenty, co pozwala na szybkie zapoznanie się z najważniejszymi informacjami, bez konieczności poświęcania długich godzin na ich lekturę.
Wyszukiwanie
Szybkie i dokładne odpowiadanie na pytania klientów jest kluczowe dla zapewnienia wysokiej jakości obsługi. Zamiast kazać klientom czekać, można dostarczyć im szybkie i precyzyjne odpowiedzi dzięki Amazon Bedrock. Narzędzie to potrafi wyszukiwać, syntetyzować i odnajdywać potrzebne informacje z dużych zbiorów danych, co pozwala na błyskawiczne udzielanie odpowiedzi i pomaganie w znalezieniu potrzebnych informacji.
Generowanie Obrazu
Dzięki generatywnej platformie sztucznej inteligencji Amazon Bedrock, można tworzyć realistyczne i artystyczne obrazy obiektów, przedmiotów, scen i środowisk na podstawie podpowiedzi językowych. Umożliwia to firmom tworzenie grafik i dodawanie ich do produktów, usług, blogów, artykułów, katalogów i innych dokumentów, co zwiększa zaangażowanie odbiorców i wspomaga rozwój firmy.
Wsparcie i Szkolenia
Platforma Bedrock zapewnia wsparcie online dla swoich użytkowników. Firma Amazon gwarantuje szybkie rozwiązywanie problemów i wysoki poziom obsługi klienta. Wsparcie jest dostępne dla firm każdej wielkości, niezależnie od tego, czy są to małe, średnie przedsiębiorstwa, korporacje, freelancerzy czy organizacje non-profit.
Bedrock zapewnia również dokumentację dla użytkowników, która ułatwia korzystanie z platformy.
Przyszłość Amazon Bedrock
Amazon Bedrock ma ogromny potencjał i może zapewnić wysoką wydajność, skalowalność i jakość aplikacji. Platforma została ogłoszona 13 kwietnia 2023 roku. Usługa ta jest nadal dostępna w ograniczonej wersji zapoznawczej, a wybrane firmy mają wcześniejszy dostęp, aby przetestować platformę i przekazać opinie.
Planowane jest udostępnienie dwóch modeli Titan FM – generatywnego LLM i wbudowanego LLM. Oba są w stanie wykonywać różnorodne zadania, od generowania tekstu i obrazów, po wyszukiwanie i personalizację.
Bedrock stanowi istotny krok w kierunku demokratyzacji modeli FM, wspierając firmy w przyspieszeniu wykorzystania uczenia maszynowego z większą niezawodnością, skalowalnością i wydajnością. Oczekuje się, że platforma Bedrock zostanie szeroko udostępniona w nadchodzących miesiącach. Do tego czasu warto śledzić najnowsze wiadomości.
Zachęcamy również do przeczytania artykułu o tym, jak generatywne wyszukiwanie AI zmienia wyszukiwarki.