世界熱推薦:亞馬遜的大語言模型產品露面 CEO稱正加大投資生成式AI
【TechWeb】4月14日消息,亞馬遜CEO安迪?賈西(Andy Jassy)發布了2022年度股東信,信中強調公司正在大力投資大型語言模型(LLM)和生成式人工智能。
【資料圖】
就在CEO發布股東信的同時,亞馬遜云科技也干了幾件大事:同時推出了生成式AI工具Amazon Bedrock和Titan基礎模型,一件讓碼農們欣喜的事——AI編程工具CodeWhisperer正式可用并向個人開發者免費開放啦。
CEO談關閉部分業務 大力投資LLM
這是賈西出任CEO以來發布的第二封股東信。在信中,賈西談到盡管2022年是近年來宏觀經濟形勢最艱難的一年,亞馬遜自身也面臨一些運營挑戰,但亞馬遜仍然找到了增加需求的方法實現了前所未有的增長。
在過去的幾個月里,亞馬遜對公司對業務和創新業務進行了逐個深入評估,關閉了部分業務。不再追求像亞馬遜書店和4星線下體驗店這樣的實體商店概念,關閉了Amazon Fabric和Amazon Care,并放棄了一些沒有潛力的新型設備。亞馬遜重新確定了優先業務,并最終決定裁員約27000人。
作為曾經的亞馬遜云科技的一把手,賈西在信中再次表達了對云業務的信心。他寫道,2022年,亞馬遜云服務的年營收達到850億美元同比增長29%,但該項業務目前仍處于普及的早期階段。從長遠來看,專注于客戶所需是至關重要的。
同時,在股東信中,賈西也重點提到目前亞馬遜正在大力投資的領域是大型語言模型(LLM)和生成式人工智能。LLM和生成式AI將具有變革性,對客戶、股東和亞馬遜來說將是一件大事。
就在賈西發出股東信的同時,亞馬遜云科技數據庫、數據分析和機器學習全球副總裁Swami Sivasubramanian也發布了博文,宣布推出生成式AI工具Amazon Bedrock、Amazon Titan基礎模型,并向個人開發者免費開放AI編程工具Amazon CodeWhisperer。
亞馬遜云科技LLM產品露面
據介紹,Amazon Bedrock這項新服務允許用戶通過API訪問來自AI21 Labs、Anthropic、Stability AI和亞馬遜的基礎模型,包括最新發布的Amazon Titan基礎模型。目前Bedrock提供有限預覽。
此次推出的Amazon Titan基礎模型目前包括兩個全新的大語言模型。第一個是針對總結、文本生成(如原創博客)、分類、開放式問答和信息提取等任務的生成式大語言模型。第二個是文本嵌入(embeddings)大語言模型,能夠將文本輸入(字詞、短語甚至是大篇幅文章)翻譯成包含語義的數字表達(即embeddings 嵌入編碼)。
博文提到,憑借Bedrock所帶來的無服務器體驗,用戶可以輕松找到適合自身業務的模型,快速上手,在確保數據安全和隱私保護的前提下,使用自有數據基于基礎模型進行定制,并使用他們已經熟悉的亞馬遜云科技工具和能力,將定制化模型集成并部署到他們的應用程序中,同時無需管理任何基礎設施。比如,客戶可以將基礎模型與Amazon SageMaker機器學習功能集成,使用Experiments測試不同模型和使用Pipelines大規模管理基礎模型等。
用戶也可使用Bedrock訪問一些當前最領先的可用基礎模型,包括AI21 Labs開發的Jurassic-2多語種大語言模型系列,能夠根據自然語言指令生成文本內容,目前支持西班牙語、法語、德語、葡萄牙語、意大利語和荷蘭語。還有Anthropic開發的大語言模型Claude,它是基于Anthropic對于訓練誠實和負責任的AI(responsible AI)系統的大量研究,能夠執行多種對話和文本處理任務。
用戶還可以通過Bedrock輕松訪問Stability AI開發的文生圖基礎模型Stable Diffusion,這是文生圖領域目前最流行的模型,能夠生成獨特、寫實、高清的圖像、藝術作品、商標和其它設計圖。
據介紹,Bedrock最重要的能力之一是極其容易定制模型。用戶只需向Bedrock展示Amazon S3中的幾個標注好的數據示例,Bedrock就可以針對特定任務微調模型,最少僅需20個示例即可,而無需標注大量數據。
亞馬遜云科技強調,任何規模的企業都可以通過Bedrock訪問基礎模型,加速機器學習在組織內部的應用,并憑借其輕松上手的特性,構建自己的生成式AI應用程序。
AI編程工具CodeWhisperer可免費用了
可預見的是,編程將是生成式AI技術得到快速應用的領域之一。亞馬遜云科技宣布AI編程工具Amazon CodeWhisperer正式可用,面向個人提供免費服務。
Amazon CodeWhisperer是一款 AI 編程助手,通過內嵌的基礎模型,可以根據開發者用自然語言描述的注釋和集成開發環境(IDE)中的既有代碼實時生成代碼建議,從而提升開發者的生產效率。
使用時,開發人員只需要向 CodeWhisperer 提出任務命令,例如“解析一個含有歌曲信息的 CSV 字符串”,并要求它返回一個基于藝術家、標題和排行榜最高排名等數據的結構化列表,CodeWhisperer 就可以解析字符串并返回指定的列表。
事實上,亞馬遜云科技去年就推出了 Amazon CodeWhisperer 預覽版。在預覽期間,亞馬遜云科技進行的生產力測試顯示,與未使用 CodeWhisperer 的參與者相比,使用 CodeWhisperer 的參與者完成任務的速度平均快57%,成功率高 27%。
現在,亞馬遜云科技宣布 Amazon CodeWhisperer正式可用,在適用 Python、Java、JavaScript、TypeScript 和 C#之外,新增支持Go、Kotlin、Rust、PHP 和 SQL等10 種開發語言。
開發者可以通過在VS Code、IntelliJ IDEA、Amazon Cloud9等集成開發環境中的Amazon Toolkit 插件訪問 CodeWhisperer。CodeWhisperer 也可在Amazon Lambda控制臺中使用。
除了從數十億行公開代碼中學習之外,CodeWhisperer 也基于亞馬遜的代碼進行了訓練。因此,CodeWhisperer具有兩大優勢特征,一是帶有安全掃描功能,能自動掃描代碼中的安全漏洞并幫用戶修復;二是負責任的AI,可對生成的代碼進行溯源,對疑似開源代碼建議進行過濾和標記。
目前,CodeWhisperer對所有個人用戶免費,不設任何資質或使用時長限制。這意味著任何人都可以通過郵箱賬戶注冊 CodeWhisperer進行使用,而無需亞馬遜云服務賬號。
對于企業用戶,則提供了CodeWhisperer 專業版,專業版包括更多高級管理功能,如更高限額的安全掃描等。
責任編輯:hnmd003
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