從購物網站到語音助手,AWS如何讓生成式AI全民化?
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DIGITIMES
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台北
- 2024-06-24 18:11:29
生成式人工智慧(AI)近年來發展迅速,已經開始在我們的生活中無所不在。AWS是這波浪潮的先驅,不僅自己廣泛應用生成式AI,也推出了像Amazon Bedrock等產品,讓更多客戶能夠使用這些強大工具。本文將探討AWS在生成式AI領域的發展,以及企業如何善用雲端科技,打造出安全、高效的生成式AI應用。
雲端基礎讓生成式AI能量爆發
亞馬遜早在多年前就已經開始在旗下的電商網站上使用生成式AI。例如產品搜索功能就利用了大規模語言模型,能夠準確理解用戶查詢意圖。Alexa語音助手也是運用深度學習技術,才能與用戶進行自然流暢的對話。
這些成功經驗讓亞馬遜看到了雲端運算基礎設施在推動生成式AI發展的重要性。AWS雲服務為生成式AI提供了三大關鍵要素:
- 完善全面數據平台:AWS提供眾多的向量資料庫與資料服務,是訓練及運用生成式AI模型的絕佳平台。
- 彈性計算:訓練大型語言模型需要消耗大量運算資源,AWS的雲端伺服器具備無限擴充能力。
- 經濟高效:以用量計費的雲端計算模式,比起建立自己的機器更具成本效益。
有了這些優勢,AWS早在2017年即推出了Amazon SageMaker機器學習服務,為生成式AI奠定了堅實的技術基礎。
資料與組織才是關鍵
雖然算力重要,但生成式AI的成敗關鍵還是在於資料的質量與組織度。亞馬遜經年累月打造的購物平台,為他們積累了大量高品質的資料,這些用戶行為數據都是模型訓練的珍貴資產。
相較之下,許多企業的資料仍然存在以下問題:
- 資料質量不佳:缺少標記、含有雜訊與錯誤。
- 資料碎片化:重要資訊分散在不同系統,缺乏整合。
- 資料孤島:各部門只有有限的資料可用,無法整體運用。
- 資料應用不足:資料存在但沒有充分運用到業務需求。
要充分發揮雲端計算的優勢,企業需要先從資料治理做起,整合不同來源的資料,並進行清理與標記,才能產出高品質的訓練資料集。同時也需要注重提升員工的資料素養,鼓勵數據運用的文化。
技術外也要考慮道德與安全
生成式AI能夠完成許多人類無法辦到的任務,但也可能產生非預期的負面影響。因此在發展過程中,我們需要建立道德與安全的使用準則。
具體來說,企業需要考量的面向包括:
- 道德:避免算法偏見,建立公平合理的AI。
- 透明度:增加模型解釋能力,方便檢驗。
- 資料歸屬:明確規範資料使用權限。
- 安全性:防範資料洩漏風險。
- AI隱私:保護個人隱私。
要落實這些原則,需要多元團隊共同參與生成式AI的開發過程,從不同背景檢視可能的盲點與偏差。AWS自己的Alexa團隊就是一個很好的典範,團隊成員涵蓋了工程師、語言學家、設計師、心理學家等。
Amazon Bedrock倡導生成式AI的普及化
隨著生成式AI漸趨成熟,AWS在2022年底推出了Amazon Bedrock,進一步降低企業應用AI的門檻。
Bedrock提供了多個預訓練好的基礎模型,涵蓋文生文、文生圖和圖生文等領域。客戶可以使用自己的私有資料微調這些模型,即可快速建立起客製化的AI應用。此外,Bedrock後端也深度優化,可以充分發揮AWS Inferentia等自家設計的AI晶片的算力,大幅提升模型的效能與速度。
透過這種開放共享的模式,生成式AI不再只是少數科技巨頭的專利,而是被廣泛應用在各行各業,推動創新,造福社會。
結語
生成式AI正在快速崛起,AWS透過雲端基礎設施與開放平台,讓這項技術的威力被充分釋放。企業要善用這股東風,就需要先打造良好的資料治理,並謹記技術應用的道德考量。在雲端科技與負責任的管理下,我們有理由相信生成式AI將造就一個更美好的世界。想培養更多具備AI技能的員工嗎?歡迎
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