让生成式AI变得更普惠，入选2023WAIC“镇馆之宝”的Amazon Bedrock是如何做到的？
今年4月，亚马逊云科技推出一款生成式AI产品Amazon Bedrock。它就像一个平台，能让开发者在此基础上定制并生成自己所需的模型，大大降低大模型的使用门槛，也让生成式AI变得更加普惠。
在2023世界人工智能大会（WAIC）上， Amazon Bedrock也成功入选今年大会的“镇馆之宝”。
何以入选？亚马逊云科技生成AI产品研究院院长Sherry Marcus在WAIC的演讲和采访当中阐述了Amazon Bedrock的特点与其价值。
(资料图片仅供参考)
事实上，在“百模大战”一触即发的当下，从生成式AI工具角度来切入这个市场是不多见的，而之所以会有这样一款产品诞生，也是源于亚马逊云科技对企业需求的持续洞察，以及长期积累下的服务商角色经验。
在亚马逊云科技看来，企业客户对生成式AI的需求有四个关键因素：要有一流的基础模型、生成的模型要可定制且安全私密、技术成本低和延时低、切实提高工作效率。
对此，Amazon Bedrock的工作原理是，首先通过可视化界面来展示可供选择基础模型，包括多语言大预言模型AI21 Labs和用于生成高质量图像的大模型Stability AI等，企业可根据自身需求对其进行调整。
接下来是发提示词，通过Amazon Bedrock EPI可以将提示词发送到模型。最后就是接受响应，企业只需点击几次，就能让Amazon Bedrock发生作用。
Sherry说，训练大预言模型或者大型多模态模型，是非常消耗资金和时间的，绝大多数企业不需要自己从零开始来训练模型。
我们不能依赖一个万能的、单一的大语言模型来应对各种任务。
我们认为，应该在大模型的基础之上，确保以私密和安全的方式让用户能够定制自己的模型。
这种在大模型上构建小模型的方式，也能加速后续迭代。
生成式AI尽管还在发展初期，但未来价值不可估量。据Grand View Research预估，到2030年，生成式AI的市场价值可能接近1100亿美元。
不过也正因如此，外界对诸如Amazon Bedrock这样的AI工具抱有谨慎态度。大模型也刚“成型”，平台工具能好用吗？
Sherry 在采访中对记者表示，Amazon Bedrock已经在不同场景中有所应用，虽然距离推出的时间并不长，但成功案例也有不少。
比如德勤就利用Amazon Bedrock全托管服务，扩展其生成式人工智能能力。借助 Amazon Bedrock，德勤可以为客户提供更具成本效益的服务，帮助查验大量数据以定制模型，并将自然语言应用于各种用例。
在生成式AI领域，亚马逊云科技的切口不只是Amazon Bedrock，比如此前推出了基础模型Amazon Titan，通过基于不同来源的大量数据集信息进行预训练，使客户能够整合更广泛的语意，并且很好地囊括多个领域和任务。
就在6月25日，亚马逊云科技还宣布成立生成式AI创新中心，旨在帮助客户成功构建和部署生成式AI解决方案。
Sherry说，我们正处在一个令人激动的机器学习被大规模采用的转折点上。
我们也相信，生成式AI将会重塑大量客户体验和应用程序。
