巨型云供应商亚马逊云技术公司(Amazon Cloud Technology)投资40亿美元，然后加大努力，发布了五项生成性人工智能创新。“毫无疑问，生成式人工智能正在迅速改变我们的工作方式。许多开发者和企业积极拥抱这股智能浪潮，应用前沿的生成式人工智能技术来提高工作效率，创新和重塑产品和服务。
与此同时，全球科技巨头都在积极布局生成式AI。例如，亚马逊云技术最近宣布推出五项生成式AI创新，使各种规模的企业能够构建新的生成式AI应用，提高员工生产力，完成业务转型。这五项创新包括:
1.亚马逊云技术的综合托管服务Amazon基岩正式可用，通过统一的应用编程接口(API)提供来自领先AI公司的基础模型(FM)；
2.亚马逊云科技宣布亚马逊Titan Embeddings模型正式上线，为客户提供更多基础模型选择；
3.亚马逊基岩最近推出了Meta Llama 2模型，这是第一个通过API提供完全托管的Meta Llama 2模型的服务；
4.AI编程助手亚马逊code whisper的新功能即将提供预览版，可以根据企业内部代码库安全定制code whisper的代码建议，帮助开发者从生成式AI中获得更多价值；
5.亚马逊QuickSight的创成式BI创建功能已经发布预览版，可以提高业务分析师的工作效率。该功能是由云构建的统一BI服务，它使客户能够通过自然语言简单地描述他们想要的内容，从而创建可视化内容，格式化图表，执行计算等。
从亚马逊基岩、亚马逊泰坦嵌入，到亚马逊CodeWhisperer和亚马逊QuickSight，这些创新增强了亚马逊云技术在生成式AI堆栈各个层面的能力。任何规模的企业都可以选择模型并进行定制，同时获得企业级的安全性和隐私保护。
“过去一年，海量数据的爆炸、大规模弹性计算能力的部署、机器学习技术的快速进步，点燃了人们对生成式AI的热情，深刻改变了各行各业，重塑了人们的工作方式。”亚马逊云技术数据和机器学习全球副总裁Swami Sivasubramanian表示，“凭借企业级的安全和隐私保护、领先的基础模型选择、数据优先的方法论以及高性能和高性价比的基础设施，亚马逊云技术赢得了企业的信任，并在技术栈的每个级别使用生成式AI解决方案，帮助企业不断创新。这一发布是一个重要的里程碑，它为每个企业提供了生成式AI，从初创企业到大型企业的员工，从开发工程师到数据分析师。通过强大的创新，亚马逊云技术为企业带来了更强的安全性、多种选择和卓越的性能，同时帮助其紧密契合企业的数据战略，从而充分释放生成式AI的潜力。”
各行各业的企业，无论规模大小，都渴望利用生成式AI改变运营方式，重新思考解决复杂问题的方法，创造全新的用户体验。尽管生成式AI的最新发展引起了广泛关注，但许多企业未能参与到这一转型过程中。他们在渴望使用生成式AI的同时，也担心这些工具的安全性和隐私性。这些企业希望能够测试多种基础模型，从而找到最适合自己应用场景的模型。他们还希望充分利用他们已经拥有的数据，并通过定制他们的模型为最终用户提供独特的体验。最后，企业需要工具将创新快速推向市场，还需要基础设施在全球范围内部署生成式AI应用。
这就是为什么许多公司都在从亚马逊云技术中寻求生成性人工智能服务。比如阿迪达斯、阿里达、宝马集团、Genesys、Glide、GoDaddy、Intuit、LexisNexis Legal & Professional、Lonely Planet、Merck、National Westminster、performance AI、Persistent、Quext、RareJob Technologies、Rocket Mortgage、SnapLogic、Takenaka Works Store、Traeger Grills、PGA Tour、Verint、Verisk和WPS等。
亚马逊基岩正式可用，帮助更多客户构建和扩展生成式AI应用。
亚马逊基岩是一个完全托管的服务，它为许多领先的AI公司(包括AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI和亚马逊)的海外业务提供高性能的基础模型，以及企业构建生成式AI应用所需的一系列功能，这些功能可以简化开发，并确保隐私和安全。基本模型具有良好的适用性，可以为信息搜索、内容创建和药物发现等许多领域提供支持。然而，对于许多想要使用生成式AI的企业来说，仍然有一些问题需要解决。首先，他们需要简单直观地选择和访问高性能的基本模型，以满足他们的场景需求并表现良好；其次，客户希望应用程序无缝集成，而无需管理庞大的基础架构集群或花费大量资金；最后，客户希望借助基础模型和自己的数据轻松构建差异化的应用，而这些客户用于定制的数据无疑是一笔非常有价值的拥有知识产权的资产，因此在使用过程中必须对其进行充分保护，确保安全性和隐私性，同时确保客户对数据共享和使用的控制权。
借助亚马逊基岩的完善功能，企业可以更加方便、轻松地尝试各种领先的基础机型，并利用自己的专有数据定制机型。此外，亚马逊基岩还提供了差异化能力，例如无需编写任何代码就可以创建的AI代理。它可以执行复杂的任务，如旅行预订、处理保险索赔、策划广告活动和管理库存。由于亚马逊基岩采用了无服务器技术，客户可以使用已经熟悉的亚马逊云技术服务安全地将生成性AI能力集成和部署到应用程序中，而无需管理任何基础设施。
Amazon基岩开发时考虑到了安全性和隐私，以帮助客户保护敏感数据。客户可以使用亚马逊PrivateLink在亚马逊基岩和虚拟专用网络(VPC)之间建立特殊的安全连接，以确保任何数据传输都不会暴露在公共网络中。对于监管需求高的客户，亚马逊基岩符合HIPAA(健康保险流通与责任法案)的要求，可以在GDPR(欧盟通用数据保护法规)合规标准下使用，让更多客户受益于生成式AI。
Amazon基岩通过Amazon Titan嵌入和Llama 2进一步扩大了可选模型的范围，帮助每个客户找到适合应用场景的模型。
事实上，没有一个单一的模型可以适用于所有的应用场景。因此，为了挖掘生成式AI的价值，企业往往需要根据自己的要求，走访多个模型，寻找最合适的一个。为此，亚马逊基岩允许客户通过单个API找到并测试AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI和亚马逊提供的领先基础模型。此外，亚马逊云技术最近宣布，未来Anthropic的所有基本模型都将在亚马逊基岩上提供，并为亚马逊云技术客户提供优先访问模型定制和微调等特殊功能。从现在开始，亚马逊基岩再次推出新的基本模式，带来更多选择:
亚马逊Titan Embeddings现已正式上线:亚马逊Titan基本模型是亚马逊云技术在大型数据集上创建并预训练的一系列模型，可以支持各种应用场景。作为这些模型中第一个正式可用的模型，Amazon Titan Embeddings是一个大型语言模型(LLM)，它将文本转换为一种称为嵌入向量的数值表示，以支持检索增强生成(RAG)的应用场景。虽然基本模型适用于多种任务，但它只能根据从训练数据和提示的上下文中了解到的信息来回答问题。一旦这些答案需要使用高度时间敏感的知识或专有数据，其有效性就会受到限制。为了通过扩展数据来提高基本模型的答案，很多企业将目光投向了RAG，这是一种流行的模型定制技术，可以将基本模型连接到可引用的知识库中，从而提高响应效果。要开始使用RAG，客户必须首先访问一个嵌入式模型，并将数据转换为嵌入式向量，这使得基本模型更容易理解数据之间的语义和关系。但是构建一个嵌入式模型需要大量的数据和资源，以及深厚的机器学习专业知识，很多客户很难自己完成构建，也无法实现RAG。Amazon Titan Embeddings使客户能够更容易地让RAG利用专有数据扩展各种基本模型的功能。Amazon Titan Embeddings支持超过25种语言，多达8192个token，非常适合基于企业的应用场景处理单个单词、短语或整个文档。该模型可以返回1536维的输出向量，这确保了高精度，并针对更低的延迟和更好的性价比进行了优化。
Llama 2将在未来几周内推出:亚马逊基岩是业内第一个通过托管API提供Llama 2(Meta的下一代大语言模型)的完全托管的生成式AI服务。Llama 2模型比以前的Llama模型有了显著的改进，包括使用比原始训练多40%的训练数据，以及具有更长的上下文长度(4000个令牌)来处理更大的文档。亚马逊基岩提供的Llama 2模型已经过优化，可以在亚马逊云技术基础设施上提供快速响应，非常适合对话式应用场景。客户可以构建由具有130亿和700亿个参数的Llama 2模型驱动的生成式AI应用程序，而无需设置和管理任何基础设施。
亚马逊code Whisperer的新功能将允许客户使用私有代码库安全地定制code Whisperer代码建议，进一步提高开发者的效率。
亚马逊CodeWhisperer是一款基于AI的编程助手，它通过训练来自亚马逊和公开可用的数十亿行代码来提高开发者的生产力。虽然开发人员在日常工作中频繁使用code whisper，但有时需要将他们内部的私有代码库(如内部API、代码库、软件包和类)集成到他们的应用中，而这些代码并不是code whisper的训练数据。内部代码的使用也是一个问题，因为文档是有限的，并且没有可供开发人员求助的公共资源或论坛。
例如，要编写一个从购物车中移除商品的函数，开发人员必须首先了解用于与应用程序交互的API、集合和其他内部代码。在过去，可能需要一个开发人员花费数小时来检查之前编写的内部代码，以便找到所需的信息并了解其工作原理。即使他们找到了正确的资源，他们仍然需要仔细检查代码，以确保它符合公司编码的最佳实践，并且不会重复引用代码中的任何缺陷或漏洞。
亚马逊CodeWhisperer的新定制功能将释放生成式AI编程的全部潜力，并通过安全利用客户的内部代码库和资源来提供定制建议。这使得开发人员可以在各种任务中更准确地获得代码建议，从而节省时间。首先，管理员需要从一个来源(如GitLab或亚马逊S3)连接到他们的私有代码库，并安排一个任务来创建他们自己的定制内容。在创建定制内容时，CodeWhisperer使用各种模型和上下文定制技术，从客户的代码库中学习并改进实时代码建议，使开发者可以花更少的时间寻找无差别问题的正确答案，花更多的时间创建新的差异化体验。管理员可以集中管理所有定制功能，查看评估指标，估计每个定制功能的性能，并有选择地将其部署到公司的特定开发人员，以限制对敏感代码的访问。
通过选择高质量的存储库，管理员可以确保CodeWhisperer提供的定制建议不包含废弃的代码，从而满足企业质量和安全标准。考虑到企业级的安全性和隐私性，该功能可以保证定制内容的完全私密性，而支持CodeWhisperer的底层基础模型在训练过程中不使用定制内容，可以保护客户宝贵的知识产权。这个自定义功能将很快作为CodeWhisperer企业版的一部分在预览版中提供给客户。此外，CodeWhisperer的自定义设置在默认情况下确保了安全性。无论客户使用亚马逊CodeWhisperer专业版还是企业版，亚马逊云技术在处理来自开发者IDE的请求时，都不会存储或记录任何客户内容。
Amazon QuickSight的新生成式BI创作功能可以帮助业务分析师使用自然语言命令轻松创建和定制数据可视化。
亚马逊QuickSight是为云构建的统一BI服务，可以创建交互式仪表盘、分页报表和嵌入式分析，并具有使用QuickSight Q进行自然语言查询的能力，因此企业中的每个用户都可以以他们首选的格式获得他们所需的洞察。
通常，业务分析师需要花费数小时使用BI工具来探索各种数据源，添加计算，创建和改进可视化效果，然后在仪表板中向业务利益相关者呈现它们。要创建一个简单的图表，分析师首先要找到正确的数据源，确定数据字段，设置过滤器，并进行必要的个性化设置，以实现良好的可视化。
如果数据可视化需要新的计算(如年销售额)，分析师还必须确定所需的参考数据，然后创建、验证并向报告添加视觉效果。企业还可以从减少业务分析师手动创建和调整图表和计算的时间中受益，让他们将更多时间投入到高价值的任务中。
新的创成式BI创作功能扩展了QuickSight Q的自然语言查询功能，因此它不仅可以回答明确陈述的问题(例如，“加州排名前10的产品是什么？”)，还可以帮助分析师从问题片段中快速创建可定制的视觉效果(例如“销量前10的产品”)，通过提出后续问题来明确查询意图，优化视觉效果，完成复杂的计算。业务分析师只需要描述想要的结果，QuickSight就可以生成印象良好的视觉对象。分析师可以通过简单的操作轻松地将其添加到仪表板或报告中。
例如，分析师可以要求QuickSight Q为“2022年和2023年运动鞋销售月度趋势”创建可视化内容，服务将根据请求自动选择合适的数据，并使用最合理的图表格式(如折线图或条形图)绘制所需信息。QuickSight Q还将提供预设的提示问题，以帮助分析师在多个数据字段与他们的查询匹配时澄清可能的歧义(例如，图表是否应包括以美元计的运动鞋总销售额或售出的数量)。
在获得初始可视化内容后，分析人员还可以使用自然语言添加复杂的计算，改变图表类型，或者优化可视化效果。QuickSight Q中新增的创成式BI创作功能，使业务分析师能够轻松快速地创作出良好的视觉效果，更快地为大规模数据驱动的决策提供有价值的信息依据。
各行各业的客户都在使用亚马逊云技术的生成式人工智能服务来创建新的应用程序，提高开发人员的效率，并帮助分析师更快地获得洞察力。
阿迪达斯是世界上最大的运动品牌之一。“我们很高兴能够参与亚马逊基岩预览版的试用，亲身体验这项服务。亚马逊基岩对我们生成式AI工具的构建大有裨益。亚马逊基岩承担了构建生成式人工智能应用的繁重基础设施管理工作，使我们能够专注于大语言模型项目的核心方面。”阿迪达斯企业架构副总裁丹尼尔·艾希顿(Daniel Eichten)表示，“我们使用亚马逊基岩开发了一个生成式AI解决方案，使阿迪达斯的工程师能够通过单一的对话界面从知识库中找到他们需要的各种信息和答案，并回答从入门到复杂的各种技术问题。”
默克是一家R&D密集型生物制药公司，130多年来一直致力于发现和开发创新药物和疫苗，以拯救生命和改善健康。“在完整的制药价值链中有许多手动和耗时的流程，这些流程阻碍了更有价值的工作的发展，并且未能有效地利用数据来改善员工、客户和患者的体验。”默克数据科学公司的执行董事苏曼·吉里说，“通过亚马逊基岩，我们迅速建立了一个生成式人工智能功能，使知识挖掘和市场研究更加高效。在我们的美国患者分析工作流程中，我们可以使用这些功能来提供对患者治疗的见解，提高生活质量，扩大商业影响力，并填补数据共享的空白，以创建负责任的生成式AI的数据治理生态系统。”
宝马集团是世界顶级汽车和摩托车制造商之一。“宝马的区域专家致力于优化整个供应链的库存。他们经常收到董事会成员或供应链专家等利益相关方的请求，要求他们创建新的仪表板视图，以便分析最新趋势。”宝马集团数据工程和分析专家Christoph Albrecht表示，“QuickSight Q创意体验可以显著节省时间。你可以在没有参考的情况下创建计算和快速构建视觉效果，然后通过自然语言精确调整视觉呈现。区域专家的快速反馈给我们的企业用户留下了深刻的印象，使他们能够更快地做出重要决策。”
成千上万的客户正在使用亚马逊云技术的生成式人工智能服务来创建新的应用程序。你还在观望吗？
10月24日，亚马逊云技术生成式AI Builder大会即将召开。在这里，我们将聚焦生成式AI的前沿技术，分享如何便捷安全地访问一级基础模型，保护企业隐私数据的安全和隐私；展示丰富的人工智能产品和工具，帮助企业降低生成式AI应用的开发门槛，加速端到端生成式AI应用的构建；本文探讨了企业如何通过选择合适的应用场景，提升客户体验，提高员工效率，激发内容创造力，帮助业务运维。为开发者提供尝试和实践新工具的机会，帮助开发者应对生成式AI带来的机遇和挑战，确保开发者能够轻松构造创新应用，在AI时代保持竞争力！
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