亚马逊网络服务公司近日在生态系统中推出了五款全新的生成式人工智能产品，这些产品将帮助企业客户利用自己的数据建立人工智能应用程序，并提供更好的安全性和模型的可及性。
这些新服务包括全面推出的Amazon Bedrock、Meta Platforms Inc.的Llama 2、Amazon Titan的嵌入人工智能、Amazon CodeWhisperer的新编码功能以及QuickSight的商业智能生成式人工智能增强功能。
AWS数据与人工智能副总裁Swami Sivasubramanian表示：“过去一年中，数据的激增、可扩展计算的使用以及机器学习的进步让人们对生成式人工智能的兴趣激增，激发了可能改变整个行业并重新构思如何完成工作的新想法。”“今天的发布是一个重要的里程碑，让生成式人工智能触手可及，从初创公司到大企业，从开发人员到数据分析师，任何行业的任何员工都可以使用生成式人工智能。”
Amazon Bedrock 是该公司为生成式人工智能提供的全面托管服务，可提供对基础模型的访问。客户可以使用该服务，在亚马逊高性能基础设施的安全环境中，利用自己的专有数据发现、训练和调整自己的模型，无需操心管理其他。
现在，客户可以立即使用来自AI21 Labs、Anthropic、Cohere Inc.、Meta Platforms Inc.、Stability AI Ltd.等领先人工智能公司的高性能模型以及亚马逊的定制模型。该服务还提供了大量功能，客户可以利用这些功能构建自己的人工智能应用，这些应用可以与客户对话、汇总文档、生成图像以及提供人工智能驱动的搜索。
亚马逊宣称，Bedrock 是首个通过应用编程接口提供Meta的Llama 2大型语言模型的全面托管服务。在接下来的几周内，开发人员将能够使用 Llama 2 构建人工智能应用，它通过Bedrock（基于130亿和700亿参数模型）针对AWS基础架构进行了优化。
Titan Embeddings现已全面上市，允许客户快速创建基于大型数据集的人工智能应用。Amazon Titan基础模型是一系列基于大型数据集的模型，可将文本转换为被称为嵌入的数字表示，然后可将这些表示用于基于语义的上下文增强搜索。这可用于增强人工智能驱动的搜索、提供更好的个性化服务以及其他用例。
由于建立嵌入模型需要大量数据和丰富的机器学习专业知识，因此许多企业很难实现这一功能。现在，有了Titan Embeddings，企业客户就可以通过托管服务随心所欲地实现这一功能。AWS上的这项功能支持25种以上的语言，上下文长度为8,192个标记，这意味着它可以处理从单词到超长文档在内的任何内容。
Amazon CodeWhisperer是开发人员的人工智能编码伴侣，通过建议代码片段、重写代码和解释代码与开发人员配合。它的模型是在数十亿行公开源代码的基础上训练出来的，这使它能够为开发人员提供这些功能。亚马逊已经对其进行了升级，企业客户可以使用内部代码库中的私有代码对其进行定制，这样它就可以根据企业的独特需求提供建议。
在更新之前，开发人员可能会使用该工具来帮助他们编写通用代码，但CodeWhisperer并不了解公司的具体内部需求或编码要求。开发人员可能仍然需要花费数小时的时间来检查之前编写的代码，以确保其符合公司的要求。
有了新的定制功能，CodeWhisperer能够将开发人员的工具统一起来，在现有代码的基础上，与开发人员一起维护已经非常优质的代码。亚马逊表示，它将以一种不会泄露机密信息的方式实现这一点，并且不会从客户的开发环境中存储或记录任何客户信息。
Persistent Systems Ltd.的首席技术官Pandurang Kamat表示：“我们正在用Amazon CodeWhisperer装备我们16000多名工程技术人员，以便以负责任的方式更快、更安全地构建和交付行业应用。”“一些团队已经开始利用CodeWhisperer的新定制功能，帮助最大限度地发挥生成式人工智能驱动的代码建议的价值，我们已经看到了很好的效果。”
Persistent与AWS合作进行的一项最新研究发现，开发人员利用新功能完成编码任务的速度平均提高了28%。
企业用户通过Amazon QuickSight获得了新的生成式人工智能功能，这是一种基于云构建的统一商业智能服务，可提供交互式面板、报告和嵌入式分析。QuickSight具有使用 QuickSight Q进行自然语言查询的功能，任何用户只需键入一个结构化的问题，即可获得结果。
亚马逊正在为QuickSight Q引入新功能，扩展其自然语言功能，这样分析师就可以更宽松地使用语言从分析引擎获取信息和见解。在更新之前，它要求分析师的问题结构清晰，如“亚利桑那州排名前十的产品是什么？”但是有了生成式人工智能的强大功能，它现在可以处理复杂得多的想法。
现在，分析人员只需描述他们想要的结果，就能获得想要的可视化效果，并根据生成的报告提出后续问题，以完善复杂的计算。完成后，只需单击一下，即可将答案和图表快速添加到面板或报告中。
例如，现在分析师可以要求人工智能为“2022年和2023年柑橘销售的月度趋势”创建可视化图表，人工智能会选择最符合该要求的图表格式，如折线图或柱状图。如果分析师喜欢不同的聊天方式，后续可以要求将其更改为电子表格。
如果问题模棱两可，查询可以匹配多个数据字段，新的生成式人工智能功能还能让QuickSight Q为分析师提供相关问题。
