若您正考虑构建基于人工智能的生成式应用程序，亚马逊云科技的 Bedrock 服务或许是您的理想之选，它融合了卓越的功能与 AWS 的强大优势。
对于那些希望在工作流程中有效利用生成式人工智能和机器学习的公司与个人而言，Bedrock 同样能提供巨大帮助，助力他们创作高质量的图像和内容，并显著提升客户体验。
根据 Gartner 的预测，到 2026 年，生成式人工智能将实现移动应用和网站设计工作 60% 的自动化。
因此，像亚马逊 Bedrock 这样的生成式人工智能系统在众多领域展现出广阔的应用前景和巨大潜力，其应用范围预计还将持续扩大。
本文将深入探讨生成式人工智能以及亚马逊 Bedrock 服务，并阐述它们如何为您提供助力。
让我们开始吧！
什么是生成式人工智能？
生成式人工智能（Generative AI）是一种能够根据接收到的提示生成图像、文本以及其他形式媒体的人工智能类型。
当这类人工智能系统被部署并基于特定的数据集进行训练后，它能够帮助您创造出逼真的图像、引人入胜的故事、动听的音乐、精美的视频以及自然的对话等等。生成式 AI 模型通过分析输入训练数据的结构和模式，生成具有相似特征的全新数据。
大型预训练机器学习模型是驱动生成式人工智能的核心。 这些机器学习模型被称为基础模型 (FM)。 机器学习模型可能包含数百万个变量或参数。
大量的参数使得 FM 能够掌握复杂概念。 如果您在包含不同模式和形式的大型数据集上对其进行训练，FM 便可以将所学知识应用于各种不同的情境。
FM 可以执行各种任务，从撰写博客文章、生成图像到回答问题、解决数学难题。 考虑到 FM 的通用性和规模，它们与传统的机器学习模型截然不同，后者通常只能执行文本分析、图像分类、预测等特定任务。
一些知名的生成式人工智能系统包括 OpenAI 的 ChatGPT、Bing Chat、谷歌的 Bard，以及 DALL-E、Stable Diffusion 和 Midjourney 等。
生成式人工智能的应用
生成式人工智能的一些应用场景包括：
- 软件开发：创建能够执行多种任务的基于人工智能的生成式应用程序。 您还可以利用它来生成代码、验证代码以及提供代码解释。
- 写作：您可以使用生成式人工智能系统来撰写文章、电子邮件回复、简历、社交媒体简介等。您还可以通过分解标题、提取关键要素并创建大纲来制作内容片段和简单的内容摘要。
- 艺术创作：基于人工智能的生成系统可以帮助您创作艺术图像、图片和场景，这些素材可以广泛应用于文章、电影、游戏、视频等领域。您还可以根据需要创作音乐并选择特定的风格。
- 产品设计：您可以创建 2D 和 3D 产品模型来预览其外观。 这将使您能够进行有效的 A/B 测试，并根据您的特定使用场景选择更优的设计方案。
- 金融科技：您可以开发出具有强大计算能力和先进功能的金融科技应用程序。 这些应用程序将具有出色的可扩展性、安全性和可靠性。
- 医疗健康：您可以生成展示疾病未来发展趋势的医学图像。 这将有助于制定更有效的治疗和预防方案，并加速药物测试进程。
- 市场营销：市场营销团队可以利用生成式人工智能应用程序来创建有用的新闻稿、文章、营销活动、电子邮件等。
- 客户支持：您可以通过先进的聊天机器人提供高效的客户支持服务。
生成式人工智能的优势
- 自动化：生成式人工智能模型有助于自动执行各种耗时且重复性的任务，例如回复电子邮件、回答常见问题、监控系统等。
- 改进的响应：与传统的人工智能系统相比，生成式人工智能系统能够提供更加相关、准确和恰当的答案。 因此，它可以改善响应效果并有助于提升客户体验。
- 逼真的体验：通过生成栩栩如生的图像和图形，您可以将其应用于业务的各个领域，从文章和相关资源到产品和服务展示。
- 简化内容创作：生成式人工智能使内容创作变得更加简单快捷，省去了以往耗费大量时间的繁琐流程。
- 加快产品开发：通过实现任务自动化、简化内容创建以及使用可扩展的高性能应用程序，您可以显著加快产品开发速度。
为生成式人工智能准备数据
为生成式人工智能准备数据需要周密的规划，并收集大量高质量的数据用于模型训练。 为此，请务必确保：
- 数据质量高：数据必须是相关的、完整的、准确的，且不存在偏差
- 从电子邮件、数据库和其他文档等多个来源收集非结构化和结构化数据
- 数据经过标记，并以 CSV、JSON、TFRecord 等格式存储。
- 通过删除不准确、不完整和损坏的数据来清理数据
- 使用标准化和格式化等技术执行数据预处理
实施生成式人工智能的最佳实践
确保人工智能的透明度和可信度至关重要，因此请遵循以下最佳实践：
- 在将生成式人工智能生成的内容交付给最终用户之前，务必在内部针对多种用例进行全面测试。
- 当客户和员工与带有正确标签的机器交互时，保持流程的透明度。
- 建立相应的指导方针和流程，以检测和消除偏见。 定期验证结果并进行持续测试。
- 通过保护敏感数据，妥善解决安全和数据隐私问题
- 首先发布生成式人工智能的测试版本，以便评估用户体验并收集反馈进行改进。
生成式人工智能实施的挑战
- 找到高性能的基础模型 (FM) 并访问适用于特定用例且能提供良好结果的 FM 并非易事。
- 组织发现将 FM 集成到应用程序中十分困难，因为这需要承担高昂的成本并管理庞大的基础设施。
- 他们很难利用基础 FM 以及自身的数据来开发各种应用程序。
- 定制化可能也是一个障碍。
- 对数据隐私和安全的担忧。
亚马逊已经注意到这些挑战，并推出了旨在解决这些问题的 Bedrock 服务。 以下是详细介绍。
什么是亚马逊 Bedrock？
亚马逊 Bedrock 是一项完全托管的服务，它提供了一种更便捷的方式来开发生成式 AI 应用程序，并通过基础模型 (FM) 对其进行扩展。
该工具允许您通过 API 获取来自亚马逊以及顶级人工智能初创公司的 FM。 因此，您将有多种 FM 可供选择，并找到最适合您需求的模型。 这些选项包括来自亚马逊、Anthropic、Stability AI 和 AI21 Labs 的 FM。
Bedrock 将为您提供真正的无服务器体验，帮助您快速入门并使用您的数据私下定制 FM。 借助您熟悉的 AWS 功能和工具，您可以更轻松地将安全、可靠且可扩展的 FM 集成和部署到您的应用程序中，而无需管理任何基础设施。 这显著加快了生成式人工智能应用程序的开发进程。
Amazon Bedrock 的特性和功能
#1. 多样化的 FM 选择
Amazon Bedrock 的用户可以获得各种先进且易于访问的 FM。 这其中包括：
- Claude：Anthropic 的大型语言模型 (LLM)，擅长执行大量的文本处理和对话任务。它基于 Anthropic 在训练负责任和诚实的人工智能系统方面的广泛研究。
- Jurassic-2：AI21 Labs 的多语种 Jurassic-2 大型语言模型 (LLM) 利用自然语言指令生成德语、法语、西班牙语、意大利语、荷兰语和葡萄牙语的独特文本。
- Stable Diffusion：您可以轻松通过 Stability AI 访问众多文本转图像 FM，包括 Stable Diffusion。这些 FM 可以生成逼真、高质量且独特的设计、徽标、艺术作品和图像。
- Amazon Titan：Bedrock 将允许您访问 Amazon Titan 提供的各种强大的 FM 来创建图像和文本。 它将提供两种新创建的 LLM，以进一步提升用户体验。
通过从列表中选择您偏好的 FM，您可以快速启动您的项目，无论是应用程序开发还是图像和文本生成。
#2. Titan FM
亚马逊在广泛推出之前，一直在与部分客户预览其最新的 Titan FM。 他们最初提供了两种 Titan FM：
- 生成式大型语言模型 (LLM)：适用于文本生成、文本摘要、开放式问答、信息提取和分类等任务。
- 嵌入式大型语言模型 (LLM)：它可以将文本输入（例如，大型文本单元、短语、单词等）转换为包含文本语义的嵌入式或数字表示形式。
虽然嵌入式 LLM 不会直接生成文本，但它被广泛应用于搜索、个性化等多种应用。 这是因为通过比较嵌入式内容，模型能够产生比单纯的单词匹配更具上下文和相关性的响应。 它还使得产品查找过程更加便捷高效。
＃3. 高度定制化
Amazon Bedrock 提供了高度的定制化功能。 您可以轻松地利用自己的数据来定制指定的人工智能模型，使其更好地满足您的项目需求。
您只需将 Bedrock 指向 S3 中存储的一些标记示例，即可让它针对您的特定用例对模型进行微调。 即使仅有 20 个带标签的示例也足以完成微调。 这将显著减少对大量数据进行注释的需求，并为您节省大量的时间和精力。
举例说明：假设您是一位在服装品牌工作的内容营销人员。 您希望创建一份营销文案来吸引潜在买家购买即将推出的衬衫系列。
为此，您可以向 Amazon Bedrock 提供一些过去表现最佳的营销文案和描述的标记示例。 接下来，Bedrock 将创建基础模型的一个单独且私有的副本，只有客户才能访问并训练该模型。 然后，它将自动为新款衬衫生成有效的营销文案。
＃4. 安全和隐私
为了训练基础模型，Amazon Bedrock 绝不会使用客户的数据。 此外，它会对所有数据进行加密，并且永远不会离开客户的虚拟私有云 (VPC)。 通过这种方式，Amazon Bedrock 致力于维护客户的信任。 因此，客户可以确信他们的数据是安全且保密的。
此外，亚马逊的 Titan FM 在设计时考虑了更快地检测和删除有害数据的需求。 它还可以识别用户输入中的不当内容并拒绝处理。 此外，它还可以过滤人工智能模型的输出，其中包含暴力、脏话、仇恨言论等不当内容。
＃5. 易于访问
Amazon Bedrock 有助于各种类型和规模的企业更好地访问 FM，无论您是初创公司、小型企业、中型企业还是大型企业。 您将能够在整个组织中体验 FM 的强大功能。 您可以加速机器学习的应用，并让您的开发人员能够轻松构建自己的生成式人工智能应用程序。
Infosys、埃森哲、德勤等公司正在积极开发相关实践，以帮助各企业更快地使用生成式人工智能。
＃6. 可扩展性
借助 AWS，用户可以获得更可靠、更可扩展的现代化人工智能应用程序开发体验。 您可以轻松地将您选择的定制 FM 集成到可扩展的应用程序中，并借助 AWS 提供的以及您使用的功能和工具更快地部署它们。
这将消除管理任何基础设施的需求。 例如，您无需管理与 SageMaker ML 功能（如实验）的集成来测试各种模型、管理大规模处理 FM 的管道等。
如果您的数据已存储在 AWS 上，那么扩展数据并利用具有更高隐私性和安全性的 Bedrock 生成式人工智能将变得更加容易。
集成
Amazon Bedrock 与许多软件工具和服务集成：
- Amazon Web Services (AWS)，提供数据库存储、计算能力、内容交付等服务
- Anthropic 的 Claude AI，用于生成和处理类人文本
- Stability AI，利用增强技术和集体智慧来设计和实施解决方案
- Stable Diffusion，用于生成逼真的图像
- Amazon Titan，通过 API 提供 FM 访问
亚马逊 Bedrock 的用例
聊天机器人
借助 Amazon Bedrock，您可以开发对话式用户界面，例如虚拟助手和聊天机器人。 这些应用程序可以帮助客户回答查询、在您的网站上查找所需内容等，从而显著提升客户体验。
文本生成
Amazon Bedrock 将帮助您创作原创内容，包括论文、网页文案、社交媒体帖子和短篇故事。 借助 Amazon Bedrock，您可以为内容片段生成文本。 因此，无论是在语法、用词，还是其他方面，您都能保持领先。 您可以轻松创建内容并将其发布到任何您想发布的地方。
个性化服务
现代客户更倾向于个性化的服务，而不是那些模糊、无关且耗时耗力的产品和服务。
借助 Amazon Bedrock，您将能够提供高度个性化的服务和产品。 它将帮助您的客户快速找到他们正在寻找的内容，从而提升他们在您网站上的体验。 与传统的单词匹配相比，这些推荐建议将更具上下文和相关性。
文本摘要
AWS Bedrock 可以为您提供基于文本的内容的摘要，例如博客、文章、书籍和其他文档。 这可以帮助您在短时间内掌握内容的要点，而无需花费数小时甚至数天的时间来阅读全文。
搜索功能
当客户提出问题时，根据可用数据及时做出回应至关重要，这有助于提升客户体验。
因此，您可以在 Amazon Bedrock 的帮助下为他们提供相关且准确的答案，而不是让他们长时间等待。 该工具可以从大量数据中搜索、整合并找到所需的信息。 这样，您可以快速回复客户并帮助他们找到需要的内容。
图像生成
借助 Amazon Bedrock 的生成式 AI 平台，您可以使用语言提示来创建对象、主题、场景、环境等方面的艺术且逼真的图像。
这对于企业创建图像并将其添加到产品、服务、博客和文章、目录以及其他文档中非常有用。 如此一来，您可以让受众更多地参与到您的产品中来，并进一步拓展业务。
支持和培训
目前，Bedrock 为其用户提供在线支持。 由于它由亚马逊提供支持，因此您可以获得更优质的支持，并快速解决疑问。 无论您属于小型、中型或大型企业，还是自由职业者、政府或非营利组织，您都将获得高质量的支持。
此外，Bedrock 还为用户提供培训文档。
亚马逊 Bedrock 的未来展望
Amazon Bedrock 具有巨大的潜力，可以为您的应用程序带来出色的性能、可扩展性和高质量。 亚马逊于 2023 年 4 月 13 日宣布推出 Bedrock。尽管这项生成式 AI 服务目前仍处于有限预览阶段，但部分客户可以提前试用该服务并提供反馈。
最初，他们计划发布两种 Titan FM 模型：生成式 LLM 和嵌入式 LLM； 两者都能够执行各种任务，包括生成文本、图像，以及支持搜索和个性化等应用。
Bedrock 将是向 FM 民主化迈出的重要一步，它将帮助企业以更好的可靠性、可扩展性和性能加速机器学习的应用。 Bedrock 预计将在未来几个月内广泛推出。 在此之前，请密切关注最新的动态。
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