Người tham dự được tìm hiểu cách trí tuệ nhân tạo sinh sáng đang biến đổi tổ chức, trong tất cả các ngành và ứng dụng.
Trong bài diễn thuyết chính, Swami Sivasubramanian, phó chủ tịch phụ trách Cơ sở dữ liệu, Phân tích và Học máy tại Amazon Web Services (AWS), cho biết ông kỳ vọng các dịch vụ và khả năng của AWS sẽ mở rộng việc sử dụng trí tuệ nhân tạo sinh sáng (generative AI) và đưa nó vào tầm kiểm soát của tất cả các loại khách hàng, trong tất cả các lĩnh vực kinh doanh - từ kỹ thuật đến marketing, dịch vụ khách hàng, tài chính và bán hàng. "Generative AI đã từng hâm mộ chúng tôi," Sivasubramanian nói. "Công nghệ này đã đạt đến điểm bùng nổ của nó." Swami Sivasubramanian, phó chủ tịch phụ trách Cơ sở dữ liệu, Phân tích và Học máy tại Amazon Web Services
Trí tuệ nhân tạo sinh sáng là gì? Đó là một loại trí tuệ nhân tạo dựa trên học máy (ML) được hỗ trợ bởi mô hình cực lớn, bao gồm các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Các mô hình này được huấn luyện trước trên một lượng lớn dữ liệu và được gọi là "mô hình nền tảng" (FMs). Trí tuệ nhân tạo sinh sáng sẽ giúp cải thiện trải nghiệm cho khách hàng khi họ tương tác với trợ lý ảo, trung tâm liên hệ thông minh của khách hàng và dịch vụ mua sắm cá nhân hóa. Một nhân viên có thể tăng năng suất làm việc của mình thông qua công cụ tìm kiếm trò chuyện, tóm tắt văn bản hoặc sinh mã thông qua trí tuệ nhân tạo sinh sáng. Hoạt động kinh doanh sẽ được cải thiện với xử lý tài liệu thông minh hoặc kiểm soát chất lượng xây dựng bằng trí tuệ nhân tạo sinh sáng. Và khách hàng sẽ có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo sinh sáng để tăng tốc sản xuất các loại nội dung sáng tạo. Sivasubramanian nhấn mạnh rằng giá trị của trí tuệ nhân tạo sinh sáng sẽ được mở khóa bằng AWS - và khách hàng AWS sẽ mang những trải nghiệm được cung cấp bởi trí tuệ nhân tạo này vào cuộc sống. Trước hết, lựa chọn mô hình sẽ rất quan trọng. Không có một mô hình nào có thể chiếm ưu thế. Thay vào đó, các tổ chức sẽ cần có khả năng lựa chọn mô hình phù hợp cho công việc phù hợp. Sau đó, khách hàng sẽ cần có khả năng tùy chỉnh an toàn các mô hình này với dữ liệu riêng của họ. Ví dụ, một công ty quảng cáo có thể muốn điều chỉnh tinh chỉnh mô hình bằng cách cho nó xem quảng cáo tốt nhất của công ty, trong khi một nhà bán lẻ trực tuyến có thể muốn cho mô hình truy cập vào thông tin hàng tồn kho của mình để nó có thể truy xuất thông tin phù hợp khi khách hàng yêu cầu. Công cụ dễ sử dụng cũng là một phần quan trọng trong việc dân chủ hóa trí tuệ nhân tạo trong tổ chức - cùng với khả năng cung cấp phản hồi với chi phí và độ trễ thấp, nhờ cơ sở hạ tầng học máy được xây dựng mục đích. Rất nhiều sáng tạo này sẽ được xây dựng bằng Amazon Bedrock, một dịch vụ do AWS cung cấp giúp các tổ chức của mọi kích cỡ và từ tất cả các ngành công nghiệp trên toàn cầu dễ dàng xây dựng và mở rộng các ứng dụng trí tuệ nhân tạo sinh sáng riêng của họ. Điều này được thực hiện bằng cách cho khách hàng truy cập dễ dàng đến một loạt mô hình nền tảng thông qua một API đơn giản và giúp dễ dàng tận dụng các cơ sở dữ liệu hiện có để tùy chỉnh chúng. Amazon đã phát triển công nghệ AI và ML trong hơn 25 năm, và những cải tiến ML gần đây đã làm cho khả năng của trí tuệ nhân tạo sinh sáng trở nên khả thi. Dưới đây là bảy cập nhật AI sinh sáng được công bố tại Hội nghị AWS tại New York.
- 1.
AWS mở rộng Amazon Bedrock với nhà cung cấp mô hình mới và các mô hình nền tảng bổ sung
Vì việc lựa chọn mô hình rất quan trọng, Amazon Bedrock mở rộng để bao gồm Công ty Cohere là nhà cung cấp mô hình nền tảng, và các mô hình nền tảng mới nhất từ Anthropic và Stability AI. Cohere sẽ thêm mô hình tạo ra văn bản của họ, Command, cùng như mô hình hiểu văn bản đa ngôn ngữ của họ, Cohere Embed. Ngoài ra, Anthropic đã đưa ra phiên bản mới nhất của mô hình ngôn ngữ của họ, Claude 2, trên Amazon Bedrock, và Stability AI thông báo sẽ phát hành phiên bản mới nhất của Stable Diffusion, SDXL 1.0, tạo ra chi tiết hình ảnh và sáng tạo phim ảnh, truyền hình, âm nhạc và video hướng dẫn chân thực hơn. Những mô hình này sẽ tham gia vào các sản phẩm hiện có của AWS trên Amazon Bedrock, bao gồm các mô hình từ AI21 Labs và Amazon, để đáp ứng nhu cầu của khách hàng ở mọi cấp độ chuyên môn về học máy.
- 2.
Khách hàng hiện có thể tạo ra các công cụ hỗ trợ cho Amazon Bedrock để tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp và cung cấp các câu trả lời tùy chỉnh và cập nhật cho ứng dụng của họ, dựa trên dữ liệu riêng của họ.
Mặc dù FMs rất mạnh mẽ đối với một loạt công việc như tóm tắt, nhưng để thực hiện các yêu cầu phức tạp hơn, chúng cần có lập trình bổ sung. Ví dụ, chúng không có quyền truy cập vào dữ liệu công ty, chẳng hạn như thông tin hàng tồn kho mới nhất, và chúng không thể tự động truy cập vào các API nội bộ. Nhà phát triển mất hàng giờ viết mã để vượt qua những thách thức này. Chỉ với một vài cú nhấp chuột, công cụ cho Amazon Bedrock sẽ tự động phân chia các nhiệm vụ và tạo ra kế hoạch điều dàn - mà không cần mã lập trình bằng tay, giúp người phát triển dễ dàng hơn trong việc lập trình ứng dụng AI sáng tạo. Ví dụ, để phục vụ yêu cầu của một khách hàng trả lại một đôi giày - "Tôi muốn đổi đôi giày màu đen này thành một đôi màu nâu thay vào đó" - công cụ này sẽ kết nối an toàn với dữ liệu của công ty, tự động chuyển đổi nó thành định dạng đọc được bởi máy, cung cấp thông tin liên quan cho FM, và sau đó gọi các API thích hợp để phục vụ yêu cầu này. - 3.
Hỗ trợ bộ độc lập Vector cho Amazon OpenSearch Serverless cung cấp cho khách hàng một cách đơn giản hơn để tận dụng các vector cho việc tìm kiếm.
Bộ nhúng vector cho phép máy hiểu các mối quan hệ giữa nội dung văn bản, hình ảnh, âm thanh và video theo một định dạng dễ tiếp thu bởi máy học - từ việc đề xuất sản phẩm trực tuyến đến kết quả tìm kiếm thông minh. Giờ đây, với sự hỗ trợ bộ độc lập Vector cho Amazon OpenSearch Serverless, nhà phát triển sẽ có một giải pháp đơn giản, có khả năng mở rộng và hiệu suất cao để xây dựng trải nghiệm tìm kiếm hỗ trợ bởi máy học và ứng dụng AI sáng tạo mà không cần quản lý cơ sở dữ liệu vector. 4.
Trí tuệ kinh doanh sinh tạo (BI) trong Amazon QuickSight tạo ra thông tin kinh doanh dựa trên các câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên, làm cho thông tin hiểu được hơn.
Amazon QuickSight là dịch vụ thông tin kinh doanh thống nhất giúp nhân viên của tổ chức dễ dàng tìm thấy câu trả lời cho các câu hỏi về dữ liệu. Bây giờ, QuickSight kết hợp các sáng kiến ML hiện có của mình với khả năng LLM mới được cung cấp thông qua Amazon Bedrock để cung cấp khả năng AI sáng tạo - gọi là trí tuệ kinh doanh sinh tạo. Những khả năng này sẽ giúp phá vỡ các vách ngăn, làm cho việc cộng tác dữ liệu trong toàn bộ tổ chức dễ dàng hơn và làm tăng tốc quyết định dựa trên dữ liệu. Sử dụng những câu hỏi tự nhiên hàng ngày, các nhà phân tích sẽ có thể viết hoặc điều chỉnh tổng hợp bảng điều khiển, và người dùng kinh doanh sẽ có thể chia sẻ thông tin với các hình ảnh lôi cuốn chỉ trong vài giây.- 6.
Các mẫu Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) P5 mới sử dụng các đơn vị xử lý đồ họa NVIDIA H100 để tăng tốc việc đào tạo và dự đoán thông qua trí tuệ nhân tạo sinh tạo.
Các mẫu Amazon EC2 P5 - hiện đã phổ biến - được cung cấp bởi các đơn vị xử lý đồ họa Tensor Core NVIDIA H100, được tối ưu hóa cho việc đào tạo các LLM và phát triển các ứng dụng AI sinh tạo. (Một "mẫu" trong ngôn ngữ đám mây là quyền truy cập ảo vào nguồn tài nguyên tính toán - trong trường hợp này, tính toán được cung cấp bởi GPU H100.) AWS là nhà cung cấp đám mây hàng đầu đầu tiên đưa GPU H100 của NVIDIA được đánh giá rất cao vào sử dụng chung sản xuất. Các mẫu này lý tưởng cho việc huấn luyện và thực thi đối với LLMs ngày càng phức tạp và các ứng dụng AI sinh tạo tính toán tăng, bao gồm việc trả lời câu hỏi, tạo mã, tạo video và hình ảnh, nhận dạng giọng nói và nhiều hơn nữa. Với quyền truy cập vào GPU H100, khách hàng sẽ có thể tạo ra LLMs và FMs của riêng họ trên AWS nhanh hơn bao giờ hết.
AWS cung cấp bảy khóa đào tạo kỹ năng miễn phí và giá rẻ để giúp bạn sử dụng trí tuệ nhân tạo sinh sản.
Hơn 75% tổ chức dự định áp dụng dữ liệu lớn, điện toán đám mây và trí tuệ nhân tạo trong năm năm tới, theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới. Để giúp mọi người đào tạo cho công việc trí tuệ nhân tạo và học sâu trong tương lai, AWS đã phát hành các khóa đào tạo kỹ năng on-demand để hỗ trợ những người muốn hiểu, triển khai và bắt đầu sử dụng trí tuệ nhân tạo sinh sản. Amazon đã thiết kế các khóa đào tạo đặc biệt dành cho các nhà phát triển muốn sử dụng Amazon CodeWhisperer, kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu muốn tận dụng trí tuệ nhân tạo sinh sản bằng cách huấn luyện và triển khai Máy Tạo Sản Phẩm, các nhà quản lý mong muốn hiểu cách trí tuệ nhân tạo sinh sản có thể giải quyết các thách thức kinh doanh của họ, và các Đối tác AWS giúp khách hàng của họ tận dụng tiềm năng của trí tuệ nhân tạo sinh sản.
