從高準(zhǔn)確率的人臉識別系統(tǒng)到戰(zhàn)勝人類頂級棋手的圍棋 AI,再到預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的 AI…… 人工智能一直是近幾年科技領(lǐng)域的熱門主題。
特別是兩年來,預(yù)訓(xùn)練大模型技術(shù)更是使得 AI 的通用能力往前邁出了一大步。AI 有望大規(guī)模地創(chuàng)造價(jià)值。一場AI風(fēng)暴正襲來。
全球管理咨詢公司麥肯錫甚至在最近的報(bào)告《生成式人工智能的經(jīng)濟(jì)潛力:下一波生產(chǎn)力浪潮》中也指出,生成式 AI 每年可能為全球經(jīng)濟(jì)增加 2.6 萬億到 4.4 萬億美元的價(jià)值。
無獨(dú)有偶,在幾天前的亞馬遜云科技紐約峰會(huì)中,「生成式 AI」同樣也成為全場提及頻率最高的關(guān)鍵詞。
「如今,大模型可以在大量無標(biāo)注數(shù)據(jù)中進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)開箱即用,以處理各種通用性問題。此外,只需相對少量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào),它們就能用于特定領(lǐng)域的應(yīng)用?!箒嗰R遜云科技數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)全球副總裁 Swami Sivasubramanian 表示,「通過微調(diào)輕松定制預(yù)訓(xùn)練模型的能力,絕對是游戲規(guī)則的改變?!?/p>
亞馬遜云科技數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)全球副總裁 Swami Sivasubramanian 在亞馬遜云科技紐約峰會(huì)上發(fā)表主旨演講。
那么,對于廣闊的各行各業(yè),這種 AI 帶來的生產(chǎn)力變革究竟是如何一步步發(fā)生的?
憑借過去數(shù)年的客戶需求洞察和技術(shù)積累,亞馬遜云科技將大量的 AI 能力集成到了簡單易用的產(chǎn)品之中,希望以最簡潔的方式將技術(shù)進(jìn)步輸送到各行各業(yè)。在這場技術(shù)盛會(huì)上,亞馬遜云科技一口氣推出了七項(xiàng)生成式 AI 新功能。
▲最強(qiáng)的生成式 AI 大模型,在這里輕松調(diào)用
半年來,大模型之戰(zhàn)如火如荼。當(dāng) OpenAI 和谷歌你追我趕,迅速崛起的「開源」力量也不容小覷。可以預(yù)見的是,在未來的大模型競爭格局中,「沒有一個(gè)模型可以統(tǒng)治一切」。
在 ChatGPT 發(fā)布兩個(gè)月后,Anthropic 公司就迅速開發(fā)出了「最強(qiáng)競品」 Claude,又在 7 月初完成了 Claude 2 的升級。被稱為是「AI 社區(qū)內(nèi)最強(qiáng)大的開源大模型」的 LLaMa,在不久前也升級為 LLaMa 2,不斷抬高開源大模型的能力上限。
正像一些業(yè)內(nèi)人士所說,任何一家閉源的大模型提供商都沒有護(hù)城河。不管是 LLaMa 還是 Claude,開源大模型都顯示出了迭代速度更快、可定制性更強(qiáng)、更具私密性的優(yōu)勢。
而這些開源大模型的力量,正在越來越多地匯聚于亞馬遜云科技的服務(wù)之中。
今年 4 月,亞馬遜云科技發(fā)布了全托管基礎(chǔ)模型服務(wù)「Amazon Bedrock」,以「關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施提供商」的角色加入了大模型之戰(zhàn)。
從希望應(yīng)用大模型的企業(yè)角度來說,自研大模型需要數(shù)十億美元和多年的訓(xùn)練,更優(yōu)的解決方案是對一些已經(jīng)非常強(qiáng)大的開源基礎(chǔ)模型進(jìn)行定制化的微調(diào),以滿足自身的多樣化業(yè)務(wù)需求。
Amazon Bedrock 的重要價(jià)值就在于此。這項(xiàng)服務(wù)可以讓所有人都可以基于已有的大模型、專用的 AI 算力和工具,再結(jié)合自己的數(shù)據(jù)開始構(gòu)建生成式 AI 應(yīng)用。
在最新擴(kuò)展后的 Amazon Bedrock 中,匯聚了來自一批頂級大模型供應(yīng)商的最新成果:
目前,Amazon Bedrock 提供了 Anthropic 最新語言模型 Claude 2、AI21 的 JURASSIC-2、亞馬遜自研的 Amazon Titan 系列模型的訪問。Stability AI 也在 Amazon Bedrock 中首發(fā)了最新版的文生圖模型套件 Stable Diffusion XL 1.0。此外,Cohere 成為了最新加入 Amazon Bedrock 的基礎(chǔ)模型供應(yīng)商,并帶來了文本生成模型 Command 和文本理解模型 EMBED。
相比于其他的一站式的大模型服務(wù)平臺(tái),Amazon Bedrock 的優(yōu)勢在于,用戶可將其與亞馬遜云科技平臺(tái)的其余部分集成在一起,更輕松地訪問存儲(chǔ)在 Amazon S3 對象存儲(chǔ)服務(wù)中的數(shù)據(jù),并能夠從 亞馬遜云科技訪問控制和治理策略中受益。
生成式 AI 讓云計(jì)算服務(wù)的競爭格局發(fā)生了改變,除了原有的存儲(chǔ)、計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施,模型、框架和應(yīng)用層面的能力提供變得更為重要。在過去一段時(shí)間,我們見到了「模型即服務(wù)」這種全新商業(yè)的誕生。如同 Amazon Bedrock 這樣的一系列平臺(tái),正在將大模型變?yōu)橹苯涌捎玫姆?wù),幫助各行各業(yè)的用戶接入生成式 AI,撬動(dòng)了一個(gè)全新的藍(lán)海市場。
▲推動(dòng)生成式 AI 走完落地的「最后一公里」
在今天,即使生成式 AI 模型的功能已經(jīng)如此強(qiáng)大,它們?nèi)匀粺o法代替人類「執(zhí)行」一部分關(guān)鍵的、個(gè)性化的任務(wù)。
比如一位顧客想咨詢換貨,電商平臺(tái)的 AI 客服當(dāng)然可以迅速地告知顧客想要的款式、尺碼、顏色是否還有庫存,但無法完成接下來的訂單更新或交易管理的操作
這恰恰是「生成式 AI」轉(zhuǎn)化為「生產(chǎn)力」過程中非常關(guān)鍵的一步。
問題并非不能解決:模型通??梢愿郊?API、插件、數(shù)據(jù)庫以擴(kuò)展功能,為用戶自動(dòng)完成某些特定的任務(wù)。比如 ChatGPT 此前就推出了插件機(jī)制,還為開發(fā)者提供了開放平臺(tái),允許更多用戶根據(jù)自己的需求、想法和專業(yè)能力進(jìn)行擴(kuò)展。
為了簡化這一環(huán)節(jié)所需的工作,亞馬遜云科技正式推出了 Amazon Bedrock Agents。
Amazon Bedrock Agents 可以擴(kuò)展基礎(chǔ)模型以理解用戶請求,將復(fù)雜任務(wù)分解為多個(gè)步驟,開展對話以收集更多信息,并采取行動(dòng)來滿足用戶請求。開發(fā)者只需點(diǎn)擊幾下,就能創(chuàng)建完全托管的 Agents:
該功能創(chuàng)建的對話式智能體可根據(jù)專有數(shù)據(jù)提供個(gè)性化的最新答案并執(zhí)行操作,幫助企業(yè)加速交付生成式 AI 應(yīng)用程序,推動(dòng)解決生成式 AI 落地的「最后一公里」問題。比如,企業(yè)可以使用 Amazon Bedrock Agents 創(chuàng)建一個(gè)可以處理訂單的客戶服務(wù)聊天機(jī)器人,利用其內(nèi)部信息(包括客戶資料和退貨政策)來定制化服務(wù)于每個(gè)訂單。
如果做個(gè)比喻的話,Amazon Bedrock Agents 就像是一個(gè)得力的助手?;蛟S在不久的將來,我們就能享受這一功能所提供的用戶端服務(wù):不只是顯示有哪些合適的航班、推薦口碑好的餐廳,還能直接幫忙預(yù)訂、跟進(jìn)。
▲生成式 AI 時(shí)代的搜索技術(shù)變革
在解決大模型落地挑戰(zhàn)的火熱討論中,「向量搜索」和「向量數(shù)據(jù)庫」的概念開始被越來越多的人熟知。這是檢索技術(shù)層面在生成式 AI 時(shí)代正在發(fā)生的變革。
首先,伴隨數(shù)據(jù)規(guī)模的增長,關(guān)鍵詞檢索已經(jīng)不能滿足需求,向量檢索可作對傳統(tǒng)搜索技術(shù)的補(bǔ)充。通過將數(shù)據(jù)表示為向量,模型可以快速分析和理解大量信息,準(zhǔn)確地識別和匹配相似的項(xiàng)目。
其次,經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的大模型固然能力出眾,但也存在一些不足,比如缺乏領(lǐng)域知識、缺乏長期記憶、缺乏事實(shí)一致性的問題。而在數(shù)據(jù)規(guī)模不斷增長、算力日益珍貴的現(xiàn)狀下,向量數(shù)據(jù)庫可作為大模型的「超級大腦」,打一份小抄,相對較低的成本補(bǔ)充動(dòng)態(tài)知識,滿足用戶不斷增長的需求。
與向量數(shù)據(jù)庫的結(jié)合,讓大模型的綜合實(shí)力增色不少。此外,向量數(shù)據(jù)庫為任何希望接入大模型的企業(yè)用戶提供了一種規(guī)避核心數(shù)據(jù)泄露問題的方法。
可以說,向量數(shù)據(jù)庫會(huì)成為未來大模型研發(fā)、落地必不可少的基礎(chǔ)設(shè)施之一。
對于這一方向,亞馬遜云科技早早發(fā)力,此前已上線多項(xiàng)支持向量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù),包括 Amazon Aurora PostgreSQL 兼容版關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,兼容 PostgreSQL 的 Amazon RDS(Amazon Relational Database Service)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫等。
在這一次的峰會(huì)上,亞馬遜云科技又推出了適用于 Amazon OpenSearch Serverless 的向量引擎。該向量引擎支持簡單的 API 調(diào)用,可用于存儲(chǔ)和查詢數(shù)十億個(gè) Embeddings。
該引擎由 Amazon OpenSearch 項(xiàng)目中的 k 最近鄰 (kNN) 搜索功能提供支持,為客戶提供無服務(wù)器環(huán)境下的語義搜索服務(wù)。即使向量從原型設(shè)計(jì)期間的幾千個(gè)增長到數(shù)億甚至更多,引擎也能無縫擴(kuò)展,無需重新索引或重新加載數(shù)據(jù)來擴(kuò)展基礎(chǔ)設(shè)施。
順應(yīng)大模型時(shí)代的廣泛需求,亞馬遜云科技還正式宣布,平臺(tái)上所有的數(shù)據(jù)庫未來都將具有向量功能,幫助客戶簡化運(yùn)營,方便集成數(shù)據(jù)。
▲讓生成式 AI 落地多重加速
在這些重磅發(fā)布之外,為了加速生成式 AI 的訓(xùn)練和應(yīng)用,亞馬遜云科技已推出了一系列服務(wù)和工具。
最新動(dòng)態(tài)是,兩項(xiàng)關(guān)鍵服務(wù)已正式可用:
其中一項(xiàng)服務(wù)是關(guān)于計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施,基于英偉達(dá) H100 Tensor Core GPU 的 Amazon EC2 P5 實(shí)例已正式可用,滿足客戶在運(yùn)行工作負(fù)載時(shí)對高性能和高擴(kuò)展性的需求。
很多業(yè)界知名的生成式 AI 模型同時(shí)涵蓋問題回復(fù)、代碼生成、視頻和圖像生成、語音識別等功能,規(guī)模通常有千億或萬億參數(shù),訓(xùn)練時(shí)間甚至長達(dá)數(shù)月。這勢必會(huì)成為普遍影響生成式 AI 落地速度的因素之一。
與上一代基于 GPU 的實(shí)例相比,Amazon EC2 P5 實(shí)例使得訓(xùn)練最高提速 6 倍,曾經(jīng)的幾天訓(xùn)練時(shí)間可縮短到幾小時(shí),幫助客戶降低高達(dá) 40% 的訓(xùn)練成本。
另外一項(xiàng)服務(wù)是有關(guān)于開發(fā)工具。去年,亞馬遜云科技推出了 AI 編程助手 Amazon CodeWhisperer 預(yù)覽版,獲得了開發(fā)者的高度關(guān)注。數(shù)據(jù)表明,與未使用該編程助手的開發(fā)者相比,使用者完成任務(wù)的速度平均快 57%。
現(xiàn)在,Amazon CodeWhisperer 已經(jīng)正式可用,并且實(shí)現(xiàn)了與 Amazon Glue 的集成。
從此以后,開發(fā)者可以用自然語言編寫特定任務(wù),Amazon CodeWhisperer 會(huì)直接在 Amazon Glue Notebooks 中推薦一個(gè)或多個(gè)可完成此任務(wù)的代碼片段,用戶可以選擇「接受最推薦的建議」、「查看更多建議」或「繼續(xù)自己編寫代碼」。
也就是說,即使完全不會(huì)寫代碼,你也可以嘗試用「說人話」的方法構(gòu)建出完整的應(yīng)用程序。
寫在最后
技術(shù)的發(fā)展往往超乎人們的預(yù)設(shè)。曾幾何時(shí),研究者們還需要花費(fèi)數(shù)月的時(shí)間進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練,不得不投入極其高昂的成本,只為了完成某一項(xiàng)特定的任務(wù)。
今天,生成式 AI 已經(jīng)能夠給出與人類創(chuàng)作無法區(qū)分的內(nèi)容,處理此前 AI 并不擅長的知識性工作和創(chuàng)造性工作。行業(yè)的壁壘在某種程度上被打破、重構(gòu),一場由生成式 AI 引發(fā)的生產(chǎn)力革命正在發(fā)生。
通用人工智能(AGI)是否真能實(shí)現(xiàn)?想必現(xiàn)在,已經(jīng)不會(huì)有人再站出來表示質(zhì)疑。
在這場浪潮中,亞馬遜云科技選擇的路線是做好「關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施提供商」的工作。它的優(yōu)勢在于過去 20 年在人工智能技術(shù)上的深厚積累,在于對于超過 10 萬家客戶的深刻理解,在于打磨多年的高可用、強(qiáng)大的基礎(chǔ)設(shè)施。這些都會(huì)有力地推動(dòng)亞馬遜云科技加快生成式 AI 落地的征程,幫助到每一位開發(fā)者或創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)。
這場生產(chǎn)力革命,已經(jīng)在加速過程之中了。深處其中的企業(yè),唯有迎風(fēng)而上,方能傲立潮頭。
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