Amazon Bedrock könnte aufgrund seiner erstaunlichen Fähigkeiten und der Stärke von AWS Ihre nächste Anlaufstelle sein, wenn Sie generative KI-basierte Anwendungen erstellen möchten.
Es wird auch eine große Hilfe für Unternehmen und Einzelpersonen sein, die sich darauf freuen, generative KI und ML in ihren Arbeitsabläufen zu nutzen, qualitativ hochwertige Bilder und Inhalte zu erstellen und ein besseres Kundenerlebnis zu bieten.
Laut Gartners VorhersageBis 60 wird generative KI 2026 % aller Designaufwände für mobile Anwendungen und Websites automatisieren.
Daher haben generative KI-Systeme wie Amazon Bedrock in vielen Sektoren großen Umfang und Potenzial, und es wird erwartet, dass die Nutzung weiter zunehmen wird.
In diesem Artikel werde ich über generative KI und Amazon Bedrock sprechen und wie sie Ihnen helfen können.
Lasst uns beginnen!
What Is Generative AI?
Generative Künstliche Intelligenz (Generative KI) ist ein KI-Typ, der als Reaktion auf eine Eingabeaufforderung Bilder, Text und andere Medien generieren kann.
Wenn es in einem System verwendet und anhand eines bestimmten Datensatzes trainiert wird, kann es Ihnen dabei helfen, realistische Bilder, Geschichten, Musik, Videos, Gespräche usw. zu erstellen. Generative KI-Modelle untersuchen die Struktur und Muster der eingegebenen Trainingsdaten, um neue Daten mit ähnlichen Eigenschaften zu generieren.
Große, vorab trainierte ML-Modelle werden verwendet, um generative KI voranzutreiben. Diese ML-Modelle werden Foundation Models (FMs) oder Basismodelle genannt. ML-Modelle können Millionen und Abermilliarden von Variablen oder Parametern haben.
Eine Vielzahl von Parametern befähigt FMs, komplexe Konzepte zu erfassen. Wenn Sie sie anhand großer Datensätze mit unterschiedlichen Mustern und Formen trainieren, können FMs die Erkenntnisse in verschiedenen Kontexten anwenden.
FMs können eine Vielzahl von Aufgaben erfüllen, vom Schreiben eines Blogs und der Generierung von Bildern bis hin zur Beantwortung von Fragen und der Lösung mathematischer Probleme. Aufgrund der allgemeinen Natur und Größe von FMs unterscheiden sie sich von herkömmlichen ML-Modellen, die nur bestimmte Aufgaben wie Textanalyse, Bildklassifizierung, Vorhersagen usw. ausführen können.
Einige der bekanntesten generativen KI-Systeme sind offene KIs ChatGPT, Bing Chat, Google's Bard und mehr, einschließlich DALL-E , Stabile Diffusion und Midjourney.
Applications of Generative AI
Einige Anwendungen generativer KI sind:
- Software-Entwicklung: Erstellen generativer KI-basierter Anwendungen, die mehrere Aufgaben ausführen können. Sie können es auch zur Codegenerierung, -überprüfung und -erklärung verwenden.
- Schreiben: Sie können generative KI-Systeme verwenden, um Artikel, E-Mail-Antworten, Lebensläufe, Social-Media-Profile usw. zu schreiben. Sie können auch Zusammenfassungen eines Inhaltsteils und einfach des Inhalts erstellen, indem Sie dessen Titel aufschlüsseln, Schlüsselelemente extrahieren und Gliederungen erstellen.
- Kunst: Generative KI-basierte Systeme können Ihnen dabei helfen, künstlerische Bilder, Bilder und Szenen zu generieren, die Sie in den unterschiedlichsten Bereichen verwenden können, sei es Artikel, Filme, Spiele, Videos usw. Sie können auch Musik in der gewünschten Zeit und im gewünschten Stil erstellen.
- Produktdesign: Sie können die Modelle Ihres Produkts in 2D und 3D erstellen, um zu sehen, wie es aussieht. Dies ermöglicht Ihnen eine effektive Leistung A / B-Tests um das bessere Design basierend auf Ihrem Anwendungsfall auszuwählen.
- Finanzen: Sie können FinTech-Anwendungen mit großer Rechenleistung und modernen Funktionen erstellen. Diese Apps werden skalierbar, sicher und zuverlässig sein.
- Gesundheitswesen: Sie können medizinische Bilder erstellen, die zeigen, wie sich eine Krankheit in der Zukunft entwickelt. Dadurch können Sie bessere Behandlungen und Präventionspläne anbieten und Medikamente testen.
- Marketing: Marketingteams können mithilfe generativer KI-Apps nützliche Pressemitteilungen, Artikel, Werbekampagnen, E-Mails usw. erstellen.
- Kunden-Support Sie können effektiv sorgen Kunden-Support durch fortschrittliche Chatbots.
Advantages of Generative AI
- Automation: Generative KI-Modelle helfen dabei, verschiedene Aufgaben zu automatisieren, die zeitaufwändig und mühsam sind, wie das Beantworten von E-Mails, die Beantwortung ähnlicher Fragen, die Überwachung usw.
- Verbesserte Antworten: Im Vergleich zu herkömmlichen KI-Systemen liefern generative KI-Systeme relevante, präzise und korrekte Antworten. Dadurch werden Ihre Reaktionen verbessert und die Kundenerfahrung verbessert.
- Realistische Erfahrungen: Durch die Erstellung fotorealistischer Bilder und Grafiken können Sie diese in verschiedenen Bereichen Ihres Unternehmens verwenden, von Artikeln und anderen Ressourcen bis hin zu Produkten und Dienstleistungen.
- Vereinfachte Inhaltserstellung: Generative KI macht die Erstellung von Inhalten einfach und schnell statt stundenlang.
- Schnellere Produktentwicklung: Durch die Automatisierung von Aufgaben, die Optimierung der Inhaltserstellung und die Verwendung skalierbarer und leistungsstarker Anwendungen können Sie Produkte schneller entwickeln.
Prepare Data for Generative AI
Die Vorbereitung von Daten für generative KI erfordert eine sorgfältige Planung und Erfassung großer Datenmengen zum Trainieren Ihres Modells. Stellen Sie dazu sicher:
- Die Daten sind von hoher Qualität; Es muss relevant, vollständig, genau und voreingenommen sein
- Um sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten aus mehreren Quellen wie E-Mails, Datenbanken und anderen Dokumenten zu sammeln
- Daten werden beschriftet und in CSV, JSON, TFRecord usw. gespeichert.
- Die Daten werden bereinigt, indem ungenaue, unvollständige und beschädigte Daten entfernt werden
- Durchführung einer Datenvorverarbeitung mit Techniken wie Normalisierung und Formatierung
Best Practices for Implementing Generative AI
Die Gewährleistung von Transparenz und Vertrauen in die KI ist wichtig. Befolgen Sie daher die folgenden Best Practices:
- Führen Sie intern umfangreiche Tests mit vielen Anwendungsfällen durch, bevor Sie generative KI zur Erstellung von Inhalten für Endbenutzer verwenden
- Sorgen Sie mit der richtigen Kennzeichnung für Transparenz gegenüber Ihren Kunden und Mitarbeitern, wenn diese mit einer Maschine interagieren.
- Richten Sie Richtlinien und Prozesse ein, um Vorurteile zu erkennen und zu beseitigen. Validieren Sie die Ergebnisse und testen Sie kontinuierlich.
- Berücksichtigen Sie Sicherheits- und Datenschutzbedenken, indem Sie sensible Daten schützen
- Geben Sie Ihre generative KI zunächst in der Betaversion frei, um die Benutzererfahrung zu messen und Feedback zur Verbesserung einzuholen.
Challenges in Generative AI Implementation
- Es gibt keine einfache Möglichkeit, leistungsstarke FMs zu finden und darauf zuzugreifen, die für ihren Anwendungsfall geeignet sind und großartige Ergebnisse liefern können.
- Für Unternehmen ist die Integration in Apps schwierig, da hohe Kosten anfallen und eine riesige Infrastruktur verwaltet werden muss.
- Es ist für sie schwierig, das Basis-FM zu nutzen, um mit ihren Daten verschiedene Apps zu entwickeln.
- Auch die Individualisierung könnte eine Hürde darstellen.
- Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit.
Amazon hat sich diesen Herausforderungen angenommen und Bedrock entwickelt, das darauf abzielt, diese Probleme zu lösen. Hier ist wie.
What Is Amazon Bedrock?
Amazonas Grundgestein ist ein vollständig verwalteter Dienst, der eine einfachere Möglichkeit bietet, generative KI-Apps zu entwickeln und diese mit Foundation Models (FM) zu skalieren.
Mit diesem Tool können Sie FMs von Amazon und führenden KI-Startups über eine API verfügbar machen. Dadurch stehen Ihnen zahlreiche FM-Optionen zur Auswahl und Sie können das für Ihre Anforderungen am besten geeignete Modell finden. Zu diesen Optionen gehören FMs von Amazon, Anthropic, Stability AI und AI21 Labs.
Bedrock bietet Ihnen ein wirklich serverloses Erlebnis, das Ihnen den schnellen Einstieg und die private Anpassung von FMs unter Verwendung Ihrer Daten erleichtert. Mithilfe der AWS-Funktionen und -Tools, die Sie verwenden, ohne dass Sie eine Infrastruktur verwalten müssen, wird es für Sie einfacher, sichere, zuverlässige und skalierbare FMs in Ihre Anwendungen zu integrieren und bereitzustellen. Dies beschleunigt die generative KI-App-Entwicklung.
Features and Capabilities of Amazon Bedrock
# 1. Eine große Auswahl an FMs
Kunden von Amazon Bedrock erhalten eine große Auswahl an FMs, die fortschrittlich und leicht zugänglich sind. Das beinhaltet:
- Klaus: LLM von Anthropic, das zahlreiche Textverarbeitungs- und Konversationsaufgaben ausführen kann. Es basiert auf der umfangreichen Forschung von Anthropic zur Ausbildung verantwortungsvoller und ehrlicher KI-Systeme.
- Jura-2: Die mehrsprachigen Jurassic-2-LLMs von AI21 Labs nutzen natürliche Sprachbefehle, um einzigartige Texte in Deutsch, Französisch, Spanisch, Italienisch, Niederländisch und Portugiesisch zu generieren.
- Stabile Diffusion: Mit Stability AI können Sie problemlos auf viele Text-zu-Bild-FMs zugreifen, einschließlich Stable Diffusion. Diese FMs können realistische, hochwertige und einzigartige Designs, Logos, Kunstwerke und Bilder generieren.
- Amazon Titan: Mit Bedrock können Sie auf viele leistungsstarke FMs von Amazon Titan zugreifen, um Bilder und Text zu erstellen. Es wird zwei neu erstellte LLMs geben, um das Benutzererlebnis viel interessanter zu gestalten.
Indem Sie aus dieser Liste Ihre bevorzugten FMs auswählen, können Sie schnell mit Ihrem Projekt beginnen, sei es die App-Entwicklung oder die Bild- und Textgenerierung.
# 2. Titan FMs
Amazon hat seine neuesten Titan FMs mit einigen Kunden vorab getestet, bevor sie sie allgemein verfügbar gemacht haben. Sie haben zunächst zwei Titan FMs:
- Generatives LLM: Es ist für Aufgaben wie Textgenerierung, Textzusammenfassung, offene Fragen und Antworten, Informationsextraktion und Klassifizierung vorgesehen.
- Einbettungen LLM: Es kann Texteingaben wie große Texteinheiten, Phrasen, Wörter usw. in Einbettungen oder numerische Darstellungen übersetzen, die die semantische Bedeutung des Textes enthalten.
Obwohl LLM keinen Text generiert, wird es in vielen Anwendungen wie Suche, Personalisierung usw. verwendet. Der Grund dafür ist, dass der Vergleich von Einbettungen es Modellen ermöglicht, kontextbezogenere und relevantere Antworten zu erzeugen als nur die Wortübereinstimmung. Außerdem wird die Suche nach Produkten einfacher und schneller.
# 3. Anpassung
Amazon Bedrock bietet ein hohes Maß an Individualisierung. Es ist mühelos, ein bestimmtes KI-Modell mit Ihren Daten anzupassen, um es für Ihr Projekt geeignet zu machen.
Sie müssen Bedrock lediglich auf einige gekennzeichnete Beispiele in S3 verweisen, damit Ihr Modell für Ihren spezifischen Anwendungsfall optimiert werden kann. Selbst 20 beschriftete Beispiele reichen aus, um die Arbeit zu erledigen. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, große Datenmengen mit Anmerkungen zu versehen, und Sie sparen viel Zeit und Mühe.
Beispiel: Angenommen, Sie sind Content-Vermarkter und arbeiten bei einer Textilmarke. Sie möchten eine Kampagnenkopie erstellen, um potenzielle Käufer für eine kommende Hemdenlinie zu gewinnen.
Zu diesem Zweck können Sie Amazon Bedrock einige gekennzeichnete Beispiele Ihrer erfolgreichsten Kampagnenkopien und Beschreibungen aus der Vergangenheit zur Verfügung stellen. Als Nächstes erstellt Bedrock eine separate, private Kopie des Foundation-Modells, auf die nur Kunden zugreifen können, und trainiert dieses Modell dann. Anschließend wird automatisch eine wirksame Kampagnenkopie für neue Shirts erstellt.
# 4. Sicherheit und Privatsphäre
Für das Training der Basismodelle verwendet Amazon Bedrock niemals Kundendaten. Darüber hinaus verschlüsselt es alle Daten und hinterlässt niemals eine Virtuelle Private Cloud (VPC) eines Kunden. Auf diese Weise ist Amazon Bedrock bestrebt, das Vertrauen der Kunden aufrechtzuerhalten. So können Kunden sicher sein, dass ihre Daten sicher und vertraulich sind.
Darüber hinaus sind die Titan FMs von Amazon so konzipiert, dass schädliche Daten schneller erkannt und entfernt werden können. Es kann auch unangemessene Inhalte in der Eingabe eines Benutzers erkennen und diese ablehnen. Darüber hinaus kann es die Ausgabe des KI-Modells filtern, die unangemessene Inhalte wie Gewalt, Obszönitäten, Hassreden usw. enthält.
# 5. Zugänglichkeit
Amazon Bedrock ermöglicht eine bessere Zugänglichkeit von FMs für Unternehmen aller Formen und Größen, unabhängig davon, ob Sie ein Startup, ein kleines Unternehmen, ein mittelständisches Unternehmen oder ein Konzern sind. Sie werden in der Lage sein, die Leistungsfähigkeit von FMs in Ihrem gesamten Unternehmen zu erleben. Sie können die ML-Nutzung beschleunigen und Ihren Entwicklern die Möglichkeit geben, ganz einfach eigene generative KI-Apps zu erstellen.
Unternehmen wie Infosys, Accenture, Deloitte usw. entwickeln Praktiken, um Unternehmen dabei zu unterstützen, bei der Nutzung generativer KI schneller voranzukommen.
# 6. Skalierbarkeit
Mit AWS können Benutzer eine zuverlässigere und skalierbarere Erfahrung bei der Entwicklung moderner KI-Anwendungen machen. Sie können Ihre ausgewählten und angepassten FMs ganz einfach in skalierbare Anwendungen integrieren und sie mithilfe der von AWS angebotenen und von Ihnen verwendeten Funktionen und Tools schneller bereitstellen.
Dadurch entfällt die Notwendigkeit, jegliche Infrastruktur zu verwalten. Sie müssen beispielsweise keine Integrationen mit SageMaker ML-Funktionen (z. B. Experimente) zum Testen verschiedener Modelle, Pipelines zur Handhabung von FMs im großen Maßstab usw. verwalten.
Wenn Ihre Daten bereits auf AWS gespeichert sind, wird es einfacher, Ihre Daten zu skalieren und generative KI mit Bedrock mit mehr Datenschutz und Sicherheit zu nutzen.
Integrations
Amazon Bedrock lässt sich in viele Softwaretools und -dienste integrieren:
- Amazon Web Services (AWS) für Datenbankspeicher, Rechenleistung, Inhaltsbereitstellung und mehr
- Claude AI von Anthropic zur Generierung und Verarbeitung von menschenähnlichem Text
- Stabilitäts-KI zum Entwerfen und Implementieren von Lösungen mithilfe erweiterter Technologie und kollektiver Intelligenz
- Stabile Diffusion zur Erzeugung realistischer Bilder
- Amazon Titan soll FMs über eine API zugänglich machen
Use Cases of Amazon Bedrock
Chatbots
Mit Amazon Bedrock können Sie Konversationsbenutzeroberflächen wie virtuelle Assistenten entwickeln Chatbots. Diese Anwendungen können dazu beitragen, das Kundenerlebnis zu verbessern, indem sie ihnen helfen, ihre Fragen zu beantworten, das Gesuchte auf Ihrer Website zu finden und vieles mehr.
Textgenerierung
Amazon Bedrock hilft Ihnen bei der Erstellung von Originalinhalten, einschließlich Essays, Webseitentexten, Social-Media-Beiträgen und Kurzgeschichten. Mit Amazon Bedrock können Sie Texte für Ihre Inhalte generieren. So werden Sie aus keinem Grund zurückgeblieben, sei es aufgrund der Grammatik, der Wortfähigkeit oder aus anderen Gründen. Sie können Inhalte ganz einfach erstellen und veröffentlichen, wo immer Sie möchten.
Personalisierung
Moderne Kunden lieben personalisierte Dienstleistungen statt vager, irrelevanter Produkte und Dienstleistungen, die ihre Zeit und Geduld kosten.
Mit Amazon Bedrock können Sie personalisierte Dienstleistungen und Produkte anbieten. Es hilft Ihren Kunden, die gesuchten Dinge zu finden, was dazu beiträgt, ihr Erlebnis auf Ihrer Website zu verbessern. Die Empfehlungen werden im Vergleich zum Wortvergleich kontextbezogener und relevanter sein.
Textzusammenfassung
AWS Bedrock kann Ihnen eine Zusammenfassung textbasierter Inhalte wie Blogs, Artikel, Bücher und andere Dokumente bereitstellen. Dies hilft Ihnen, in kurzer Zeit den Kern eines Inhalts zu erfassen, ohne Stunden oder Tage damit verbringen zu müssen, den Inhalt zu lesen.
Suche
Wenn ein Kunde eine Frage stellt, ist es wichtig, ihm auf der Grundlage der verfügbaren Daten umgehend eine Antwort zu geben, um eine bessere Lösung zu gewährleisten Kundenerlebnisse.
Anstatt sie warten zu lassen, können Sie ihnen mithilfe von Amazon Bedrock relevante und genaue Antworten liefern. Das Tool kann in einem großen Datenpool die erforderlichen Informationen suchen, synthetisieren und finden. Auf diese Weise können Sie Kunden schnell antworten und ihnen helfen, das Gesuchte zu finden.
Bilderzeugung
Mit der generativen KI-Plattform von Amazon Bedrock können Sie mithilfe von Sprachansagen künstlerische und realistische Bilder von Objekten, Motiven, Szenen, Umgebungen usw. erstellen.
Dies ist für Unternehmen nützlich, um Bilder zu erstellen und diese zu ihren Produkten, Dienstleistungen, Blogs und Artikeln, Katalogen und anderen Dokumenten hinzuzufügen. Dadurch können Sie Ihr Publikum stärker in Ihre Angebote einbeziehen und Ihr Geschäft stärker ausbauen.
Unterstützung und Training
Derzeit bietet Bedrock seinen Benutzern Online-Support. Da es sich um Amazon handelt, können Sie einen besseren Support erwarten und Ihre Fragen werden schneller beantwortet. Unabhängig davon, ob Sie einem kleinen, mittleren oder großen Unternehmen oder einer freiberuflichen, staatlichen oder gemeinnützigen Organisation angehören, erhalten Sie qualitativ hochwertige Unterstützung.
Darüber hinaus stellt Bedrock Dokumentation für Schulungsbenutzer bereit.
Die Zukunft von Amazon Bedrock
Amazon Bedrock verfügt über ein enormes Potenzial und kann Ihren Anwendungen hervorragende Leistung, Skalierbarkeit und Qualität verleihen. Amazon kündigte Bedrock am 13. April 2023 an. Obwohl sich dieser generative KI-Dienst noch in der begrenzten Vorschauphase befindet, haben einige seiner Kunden frühen Zugang, um den Dienst auszuprobieren und ihr Feedback zu geben.
Zunächst planen sie die Veröffentlichung von zwei Titan FM-Modellen – generativem LLM und eingebettetem LLM; Beide sind in der Lage, eine Vielzahl von Aufgaben zu erfüllen, von der Generierung von Texten, Bildern usw. bis hin zur Suche und Personalisierung.
Bedrock wird ein großer Schritt in Richtung FM-Demokratisierung sein und Unternehmen dabei helfen, die ML-Nutzung mit besserer Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Leistung zu beschleunigen. Es wird erwartet, dass Bedrock in den kommenden Monaten umfassend eingeführt wird. Behalten Sie bis dahin die neuesten Nachrichten im Auge.
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