18个月326项能力,这家大厂猛猛上新生成式AI,如今纯靠Prompt就搞定企业级应用了

构建生成式 AI 应用,现在只需要几分钟。「生成式 AI 的半衰期只有六个月,」亚马逊云科技全球 AI 产品副总裁 Matt Wood 说道。2024 开启下半年,人们发现,生成式技术和落地之间的距离,已经不能用「远」或「近」完全概括。狂热的百模大战之后,即使生成式 AI 技术展现出了前所未有的能力,为何一部分企业还没有投身到新技术的变革之中?技术门槛和高昂的研发投入、应用成本是它们保持谨慎态度的主要影响因素。今天凌晨,亚马逊云科技给全世界带来了解决方案。一系列生成式 AI 技术的重磅发布,将全球最先进的大模型技术

构建生成式 AI 应用,现在只需要几分钟。

「生成式 AI 的半衰期只有六个月,」亚马逊云科技全球 AI 产品副总裁 Matt Wood 说道。

2024 开启下半年,人们发现,生成式技术和落地之间的距离,已经不能用「远」或「近」完全概括。

狂热的百模大战之后,即使生成式 AI 技术展现出了前所未有的能力,为何一部分企业还没有投身到新技术的变革之中?技术门槛和高昂的研发投入、应用成本是它们保持谨慎态度的主要影响因素。

今天凌晨,亚马逊云科技给全世界带来了解决方案。一系列生成式 AI 技术的重磅发布,将全球最先进的大模型技术与千万企业用户的需求巧妙连接了起来。

从 2023 年到现在,不到两年的时间里,亚马逊云科技已经发布了多达 326 个生成式 AI 功能。横向对比一下,过去十八个月,亚马逊云科技正式发布的机器学习和生成式 AI 功能的数量是其他主要供应商总和的两倍多,用一骑绝尘来形容也不为过。

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在这其中,既有顶尖创业公司的基础模型,也有能给非技术人员带来大模型开发能力的实用工具。每款都是生成式 AI 落地应用中的神器。而且,这些模型和能力的数字还在不断增加。

现在,很多复杂的企业级工作,仅用一段 Prompt,AI 就能自己完成了。

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没错,这家长期以来为无数企业提供数字基础设施的公司,让生成式 AI 技术的应用门槛一降再降。企业用户需要花在「学习使用大模型」上的时间,也越来越少了。

在这场亚马逊云科技纽约峰会上,从基础设施层的 GPU 算力、基础模型的工具层再到应用层,亚马逊云科技的三层生成式 AI 技术栈迎来了一次焕新升级。

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大模型微调实现深层定制

Amazon Bedrock 全面升级

一直以来,为了实现基础模型与企业用户需求的「双向奔赴」,亚马逊云科技通过基础模型平台 Amazon Bedrock 不断地「做加法」,在模型能力、安全隐私、负责任的 AI 等方面向企业用户靠拢。

迄今,Amazon Bedrock 支持的基础模型数量已有 33 个,分别出自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 、Mistral AI 等全球顶级大模型厂商以及亚马逊自己。鉴于 Amazon Bedrock 允许企业用户通过微调来定制模型,强大的基础模型有了自定义的加持,更能实现与企业用户需求的紧密结合。

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在今天这场年度峰会上,亚马逊云科技宣布了最新成果:「Claude 3 Haiku 微调」发布了预览版。作为 Claude 3 系列模型中的「小杯」,Claude 3 Haiku 的速度最快、最紧凑,而 Amazon Bedrock 是第一个能让用户对 Claude 3 Haiku 模型进行微调的完全托管服务。

纵观当前的大模型赛道,Claude 系列是对 OpenAI 旗下大模型追得最紧的竞争对手。基于亚马逊云科技与 Anthropic 的深度合作关系,企业用户们可以期待在 Amazon Bedrock 上与更强大的 Claude 模型很快见面。

微调让大模型更加灵活,而检索增强生成(RAG)则能进一步使模型专业化和个性化。利用 RAG,企业用户能够使用未见过的数据对模型进行专业化和个性化设置,这些数据可以是机密信息、最新数据、模型训练后生成的信息以及天气等实时数据。

这时,提升将这些数据引入模型的能力变得至关重要。在这方面,亚马逊云科技的利器是 Amazon Bedrock 上的知识库(Knowledge bases)。

过去数月,亚马逊云科技持续向知识库加入嵌入模型、向量存储和基础模型。现在,知识库有了 Expanded Data Connectors(预览版)。除了 Amazon S3 对象存储服务之外,企业用户可以将自定义 web 域、Confluence、SharePoint、Salesforce 等作为数据源连接到 RAG 应用,从而可以提供更相关、更准确、更定制的响应。

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大模型除了好用、个性化,另一个人们关注的热点话题是「安全」。Amazon Bedrock 平台上的「Guardrails」正是为解决这一需求而设的。亚马逊云科技全球 AI 产品副总裁 Matt Wood 表示,Guardrails for Amazon Bedrock 可以阻止高达 85% 的有害内容。

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如今,Guardrails for Amazon Bedrock 又迎来了两项更新

一个是「上下文基础检查」(Contextual Grounding Checks),它根据参考源和用户查询来检测模型响应中的幻觉,最高可以过滤掉 75% 的 RAG 幻觉响应和摘要工作负载。

另一个是「Guardrails API」,企业用户可以在任何基础模型中使用 Guardrails,即使是 Amazon Bedrock 不支持的模型。这也意味着企业用户还可以利用该 API 在生成式 AI 应用的不同阶段独立评估用户输入和模型响应,为应用开发提供更强的灵活性。

最后还有智能体,Agents for Amazon Bedrock 能力也是本场峰会的焦点,它是生成式 AI 应用跨不同系统和数据源运行多步骤任务的关键。

数月来,亚马逊云科技都在对 Agent 的创建和配置进行简化,Agents for Amazon Bedrock 预览版这次引入了两个全新的功能。

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第一个新功能是「Memory retention for Agents」,可以在多次交互中保留记忆。有了该功能, Agent 现在可以保留与每个用户的对话摘要,并提供流畅、自适应的体验。以后,对于预定航班或处理保险索赔这类复杂的多步骤任务,可以自动化高效地处理了。

第二个新功能是「Code interpretation for Agents」,它允许 Agent 在安全的沙盒环境中动态生成并运行代码片段,高效地解决数据分析、数据可视化、文本处理、求解方程等复杂用例。同时为了使客户使用起来更轻松,现在还可以直接将文档上传给 Agent 了。

一番新功能看下来,Amazon Bedrock 已经构筑起了从基础模型、自定义、检索增强、智能体,到安全防护于一体的完整服务体系, 为接下来更深入的应用落地打好了基础。

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                                                  即刻起飞 —— 基于Amazon Bedrock 构建生成式 AI 应用 

大模型应用开发速度,进入分钟级 

如果你有机会对比不同厂商的云服务,就会发现亚马逊云科技对企业应用场景的划分非常细致,且非常注重提供定制化解决方案。

在实践中,面对每个企业的需求之间并不存在通解,这意味着基础设施供应商需要面对实际情况提供个性化的服务。另一方面,开发出能够让用户简单快捷地应用新技术打造应用的产品,也是一条重要的路。

在企业的运营中,通常会有一些面向具体业务的定制应用程序。打造这些应用程序的初衷是提供方案帮助企业解决问题,但随之而来的是较高的开发及维护成本。在生成式 AI 时代到来之后,这项任务的成本有望大幅下降。

在这场峰会上,亚马逊云科技宣布推出 Amazon App Studio 公开预览版,一款精准 匹配 IT 项目经理、数据工程师和企业架构师等专业人员需求的生产力神器。

仅需要自然语言作为输入,Amazon App Studio 几分钟就能创建出一款企业级应用程序,省去了传统软件开发的绝大部分流程 —— 这在此前至少需要几天时间。某种意义上说,生成式 AI 技术让传统的「学习曲线」失效了,在真正的无代码工具面前,用户只需要提升自己的专业知识即可。

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                               注:出于演示目的,Demo 进行了加速。

Amazon App Studio 会按照提供的命令运行,使用定向数据源,在几分钟内生成所需的应用程序之后,还会处理所有关键的编码相关工作,比如从测试和部署到操作和维护。从整体设计来看,Amazon App Studio 不仅优于传统开发工具,而且优于大多数低代码开发工具,毕竟后面两者无法生成符合企业隐私和安全政策的应用程序。

这正好回应了人们对于大模型技术的期望:让 AI 帮我们处理琐碎劳动,让人专注于专业内的事,才是正确的发展方向。

在亚马逊云科技的生成式 AI 技术栈中,Amazon Q 站在最顶层。从零技术经验、拥有技术专长到具备专业开发经验的企业用户,Amazon Q 都提供了根据其需求量身打造的生产力工具,消解了企业使用复杂 AI 工具的最后技术壁垒。

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此外,对于亲自参与开发过程的技术人员,亚马逊云科技将此前推出的 Amazon Q Developer 的应用范围进一步拓展,现在它同样可以在 SageMaker Studio 中使用了。

用户可以借助聊天的方式,要求 Amazon Q Developer 推荐工具并建议用于构建机器学习模型的代码,避免了花费太多时间在寻找合适的工具、文档或方法上,让复杂的机器学习模型开发过程变得相对简化。

即使是没有一丁点开发能力的用户,也能通过 Amazon Q Apps 在几秒或几分钟内创建自己的应用程序。作为 Amazon Q Business 的一项功能,Amazon Q Apps 现在已正式可用。

与此前的预览版相比,亚马逊云科技又为 Amazon Q Apps 增加了「在卡片级别指定数据源」的功能。用户可以指定要从中生成输出的数据源,如果有需要,也可以不使用任何数据源,而是将文本输出卡配置为使用 LLM 知识。

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                                                          生成式AI助手 Amazon Q 初体验 

冲刺生成式 AI 落地赛道

还得看亚马逊云科技

不到两年时间,人工智能技术的进展颠覆了全世界的认知。

最近一段时间,大模型领域热度不减,不过人们谈论它的话题已经逐渐从模型技术,转向了解决方案。

这并不是一件比新技术突破更容易的事。要想实现新技术的大规模落地,人们面临着一系列新的挑战 —— 不仅需要大模型服务背后的 AI 算法能力必须优秀,而且还是一场从算力到数据,框架到模型,开发到部署的全流程技术体系的考验。

这份略显「沉重」的压力,最终还是被亚马逊云科技扛住了。

从 AI 基础设施的角度看,如果说生成式 AI 时代,英伟达是卖铲子公司里最火的,亚马逊云科技就是使用英伟达芯片的基础设施里面效率最高的,高效率的应用为更多企业引入新技术打开了大门。

从模型部署和应用开发的角度来看,能够让企业用户感觉「面面俱到」的选择其实并不多。亚马逊云科技提供的生成式 AI 体系因为拥有广泛的部署实践和成熟的生态,一直排名前列。有 Amazon Bedrock 的 30 多个顶尖大模型,企业用户能以极地的试错成本拓展业务赛道,有了 Amazon Q 这样的 AI 助手和 320 多项生成式 AI 能力的加持,企业的生产力提升显得「易如反掌」。

短短一年多时间,亚马逊云科技的三层技术栈已经「枝繁叶茂」。当然,这种从简单到复杂的迅速成长,与大模型在各行各业的落地经验反哺是分不开的。而在生成式 AI 技术栈持续迭代的基础上,先进 AI 技术的潜力会被充分挖掘,最终转化出的生产力,推动着各行各业向前走进价值增长的「快车道」。

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