AWS обновляет Amazon Bedrock новыми базовыми моделями и функциями управления ИИ
Представленный в апреле прошлого года Bedrock предоставляет доступ к управляемым базовым моделям AWS и к моделям других компаний. Модели доступны через интерфейс прикладного программирования (API), который избавляет клиентов от необходимости управлять базовой инфраструктурой. В результате требуется меньше работы по интеграции моделей ИИ в корпоративные приложения.
По данным AWS, клиенты Bedrock получат возможность запускать на сервисе настраиваемые нейронные сети. Они также получат доступ к новым функциям для сравнения производительности моделей искусственного интеллекта и обеспечения их соответствия стандартам безопасности контента.
В рамках последнего обновления AWS сделает в Bedrock общедоступной модель генерации изображений. Amazon Titan Image Generator может не только создавать новые изображения, но и редактировать уэе существующие на основе инструкций на естественном языке. Модель встраивает в создаваемые ею файлы невидимый водяной знак, чтобы облегчить задачу идентификации контента, созданного при помощи ИИ.
На следующей неделе пользователи Bedrock получат доступ к еще одной новой модели под названием Amazon Titan Text Embeddings V2. Это расширенная версия существующей модели Bedrock для создания вложений, представляющих собой математической структуры, в которых нейронная сеть хранит информацию, используемую для генерации ответов.
AWS также расширяет каталог сторонних языковых моделей Bedrock. Так, например, в сервисе теперь доступна большая языковая модель Llama 3. В будущем AWS добавит модели Command R и Command R+ от компании Cohere. Более совершенная модель Cohere R+ стала доступна в начале этого месяца и поддерживает 10 языков.
«Сегодняшними объявлениями мы продолжаем быстро внедрять инновации для наших клиентов, удваивая наши обязательства по предоставлению им наиболее полного набора возможностей и выбора ведущих в отрасли моделей», — сказал Свами Сивасубраманиан. вице-президент по искусственному интеллекту и данным в AWS.
Клиенты, чьи требования не полностью удовлетворяются встроенным каталогом искусственного интеллекта Bedrock, могут загрузить в сервис свои собственные модели. По данным AWS, это стало возможным благодаря новой функции под названием Bedrock Custom Model Import. Она позволяет импортировать в Bedrock внешние модели ИИ всего лишь несколькими щелчками мыши.
Определение того, какая модель лучше всего подходит для конкретного проекта приложения, иногда требует нескольких часов ручного тестирования. Чтобы ускорить выполнение задачи, AWS сделала общедоступным инструмент под названием Model Evaluation. Он позволяет выбирать подмножество доступных в сервисе моделей и сравнивать их точность через ряд тестовых запросов.
Model Evaluation также может сравнивать нейронные сети на основе других показателей. Например, компания может проверить, насколько ответы, генерируемые ИИ, соответствуют ее рекомендациям по стилю контента. В ситуациях, когда реакцию ИИ сложно оценить с помощью автоматизированных методов, Model Evaluation предоставляет возможность оценить качество выходных данных модели специалистам-тестировщикам.
