Så ska AWS göra det lättare att nå AI-målen
Hem E-HANDELAMAZON Så här ska AWS göra det enklare, säkrare och mer effektivt att nå AI-målen

Så här ska AWS göra det enklare, säkrare och mer effektivt att nå AI-målen

Publicerat av: Redaktionen

Generativ AI är här för att stanna – den stora utmaningen nu är hur man bäst ska använda tjänsterna.

Det är också fokus för Amazon Web Services nya AI-plattform Bedrock; Hur kan vi göra det enklare, säkrare och mer effektivt att använda AI?

Den främsta orsaken till att generativ AI skapat enorm uppmärksamhet under de senaste månaderna är det snabba och breda genomslaget för avancerade basmodeller som är öppna för allmänheten – som till exempel den textbaserade ChatGPT, och bildgenereringstjänsterna DALL-E och Midjourney.

De generativa AI-tjänsterna bygger på så kallade Foundation Models, basmodeller, som via maskininlärning tränas på gigantiska mängder strukturerad och ostrukturerad data som sedan kan finjusteras och anpassas till att utföra mer specifika uppgifter – exempelvis att förstå och generera text, eller skapa avancerade bilder baserat på skrivna instruktioner.

Men basmodellerna är också en utmaning för företag som ser möjligheterna med AI. De är för stora och kräver för mycket tid och datorkraft för att det ska vara ekonomiskt hållbart för de flesta att bygga, träna och driva en egen modell, och om man använder en av de publika tjänsterna riskerar man att tappa kontrollen över sina data.

Alla basmodeller har också specifika styrkor – det finns ingen enskild modell som är bäst på allt.

AWS mål är därför att demokratisera tillgången till kraftfulla AI-tjänster och sänka trösklarna för att använda dem, skriver Phil Le-Brun, Enterprise Strategist på AWS, i ett blogginlägg:

”Med Bedrock erbjuder vi bred tillgång till förtränade modeller som kan skräddarsys med organisationens egen information, säkerställer att informationen skyddas och hålls privat och drar nytta av den kraft och tillgänglighet som molnet erbjuder för att leverera med trygghet och i rätt skala. Användare behöver inte tänka på drift, träning och övervakning utan kan i stället fokusera på de resultat de vill uppnå.”

AWS Bedrock, som presenterades i april 2023, är en plattform som ger tillgång till flera av de mest kraftfulla basmodellerna på marknaden via en API, däribland modeller från AI21 Labs, Anthropic och Stability AI. Plattformen låter kunder snabbt hitta rätt modeller för deras behov och i en säker miljö bygga, skräddarsy och integrera anpassningarna i applikationer. Tjänsten erbjuder enkla verktyg för anpassning och kan skapa kraftfulla resultat även med ett begränsat dataunderlag.

I Bedrock integreras även två egenutvecklade basmodeller från Amazon, döpta till Titan, som förväntas bli brett tillgänglig senare under 2023. Den ena Titan-modellen är en generativ språkmotor för att summera och skapa texter, klassificering, dialog och informationsinsamling. Den andra Titan-modellen översätter text till numeriska värden som representerar den språkliga betydelsen, vilket exempelvis kan användas för att personanpassa tjänster, analysera tonläge och skapa mer relevanta sökresultat.

För de beslutsfattare som nu överväger hur man bäst kan tillämpa generativ AI i verksamheten har Phil Le-Brun ett antal råd. Det viktigaste:

”Försök inte göra det här utan molnet. Du vill att dina medarbetare ska fokusera på problemlösning och innovation, istället för att hantera underliggande komplexitet samt kostnader för infrastruktur och olika licenser. Molnet gör generativ AI möjligt, eftersom det tillgängliggör kostnadseffektiva så kallade ”data lakes”, hållbar beräkningskraft, höghastighetsnätverk och användningsbaserade prismodeller.”

För att nå bästa möjliga resultat rekommenderar han också att man genomför en översyn över hur verksamhetens data lagras och kategoriseras, att organisationen tänker igenom etiska frågor kring hur man vill använda tekniken och investerar i utbildning samt börjar fundera på vilka tänkbara användningsområden som finns för tekniken.

Så ska AWS göra det lättare att nå AI-målen

”Sist men inte minst, var förväntansfull men ha fötterna på jorden. Vi är vid ett skifte och ibland känns det som att ju mer vi lär oss om AI, desto mindre vet vi. Närma dig generativ AI med ett öppet och nyfiket sinne men undvik hajpen, behåll ett kritiskt förhållningssätt och tro inte att det finns en modell som är bäst på allt”.

 

 

 

 

 

 

 

Relaterade Artiklar