AWS Integra Cinco Innovaciones de IA Generativa, la Inteligencia Artificial Generativa se incorporó dentro de la plataforma de AWS en diversos sabores para que desarrolladores independientes y empresas de todos los tamaños puedan crear una nueva generación de soluciones de software.
Mientras en HuggingFace se suben proyectos todos los días de IA Generativa, los proveedores de infraestructura no quieren quedarse atrás para ofrecer los bloques funcionales adecuados para la construcción de una nueva generación de soluciones de IA. Ya no alcanza con la nube, sino con las plataformas de desarrollo que ésta ofrece, y en particular que tipos de IA Generativa tiene embebidos.
Las empresas entran en una era donde deben utilizar sus propios para datos pare entrenar sus IA corporativas. Y las ofertas posibles van subiendo a un impresionante ritmo de aproximadamente 20 proyectos diarios que se suben a HugginFace.
Una vista rápida de cómo AWS quiere ser una plataforma dominante en este mercado se puede ver a partir de un resumen en cinco puntos principales. Pero si quiere profundizar el tema, luego de la síntesis se amplia toda la estrategia global de la división de Amazon para este año.
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1. Amazon Bedrock para crear y escalar aplicaciones de IA generativa. Se trata de un servicio totalmente gestionado que ofrece una selección de Modelos Fundacionales (FM, por sus siglas en inglés) de alto rendimiento de empresas líderes en IA, como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI y Amazon, junto con un amplio conjunto de capacidades que los clientes necesitan para crear aplicaciones de IA generativa, simplificando el desarrollo y manteniendo la privacidad y la seguridad. Los clientes pueden experimentar fácilmente con una variedad de los mejores FM para una amplia gama de casos de uso y personalizarlas de forma privada con sus propios datos. Amazon Bedrock también cuenta con un nuevo curso digital gratuito para que más personas conozcan el servicio y puedan empezar a utilizar la IA generativa.
2. Amazon Bedrock es el primer servicio de IA generativa totalmente gestionado que ofrecerá Llama 2, el LLM (modelo de lenguaje grande) de Meta, a través de una API gestionada, y estará disponible en las próximas semanas. Los modelos Llama 2, disponibles en Amazon Bedrock, están optimizados para ofrecer una respuesta rápida en la infraestructura de AWS y son ideales para casos de uso de diálogo. Los clientes podrán construir aplicaciones generativas de IA impulsadas por los modelos Llama 2 de parámetros 13B y 70B, sin necesidad de configurar ni administrar ninguna infraestructura.
3. Los dispositivos Amazon Titan Embeddings están disponibles para todo el mundo, lo que facilitará a los clientes comenzar con la generación aumentada de recuperación (RAG) para ampliar la potencia de cualquier FM (modelo fundacional) utilizando sus propios datos. Los FM de Amazon Titan son una familia de modelos creados y entrenados previamente por AWS sobre conjuntos de datos de gran tamaño, lo que les brinda potentes capacidades de uso general diseñadas para soportar una amplia variedad de casos de uso. El primero de estos modelos disponibles para los clientes, Amazon Titan Embeddings, es un LLM que convierte texto en representaciones numéricas denominadas incrustaciones para potenciar los casos de uso de RAG.
4. Amazon CodeWhisperer tiene una nueva funcionalidad que permitirá a los clientes personalizar de forma segura las sugerencias de CodeWhisperer utilizando su base de código privada para alcanzar nuevos niveles de productividad de los desarrolladores. La nueva capacidad de personalización de Amazon CodeWhisperer desbloqueará todo el potencial de la codificación generativa basada en inteligencia artificial al aprovechar de forma segura la base de código interna y los recursos del cliente para ofrecer recomendaciones personalizadas en función de sus necesidades específicas. Los desarrolladores ahorran tiempo al mejorar la relevancia de las sugerencias de código en una variedad de tareas.
5. Amazon QuickSight contará con nuevas capacidades de creación de inteligencia empresarial generativa (BI) para ayudar a los analistas de negocios a crear y personalizar elementos visuales fácilmente mediante comandos en lenguaje natural. Las nuevas capacidades de creación de inteligencia empresarial generativa permiten a los analistas de negocios describir de forma sencilla el resultado deseado a partir de fragmentos de preguntas (p. ej., «los 10 mejores productos»), y QuickSight genera imágenes atractivas que se pueden añadir fácilmente a un panel o informe con un solo clic.
Desde Amazon Bedrock y Amazon Titan Embeddings hasta CodeWhisperer y QuickSight, estas innovaciones se suman a las capacidades que AWS proporciona a los clientes en todas las capas de la pila de IA generativa, para organizaciones de todos los tamaños y con seguridad y privacidad de nivel empresarial, selección de los mejores modelos de su clase y potentes capacidades de personalización de modelos. Para comenzar con la IA generativa desde la plataforma de AWS se puede visitar: aws.amazon.com/generative-ai/.
«Durante el último año, la proliferación de datos, el acceso a la computación escalable y los avances en el aprendizaje automático (ML) han llevado a un aumento del interés en la IA generativa, despertando nuevas ideas que podrían transformar industrias enteras y reimaginar cómo se hace el trabajo«, comenta Swami Sivasubramanian, vicepresidente de Datos e IA en AWS.
El punto clave de la IA Generativa para organizaciones de todos los tamaños y sectores es reimaginar la forma de resolver problemas difíciles y crear nuevas experiencias de usuario. Aunque los recientes avances en IA generativa ya tienen la atención general, muchas empresas no participan en esta transformación. Estas organizaciones quieren empezar a utilizar la IA generativa, pero les preocupa la seguridad y la privacidad de estas herramientas. También quieren tener la posibilidad de elegir entre una amplia variedad de MF, de modo que puedan probar diferentes modelos para determinar cuál funciona mejor para su caso de uso único.
Los clientes también quieren sacar el máximo partido de los datos que ya tienen personalizando en privado los modelos para crear experiencias diferenciadas para sus usuarios finales. Por último, necesitan herramientas que les ayuden a introducir rápidamente estas nuevas innovaciones en el mercado y la infraestructura necesaria para desplegar sus aplicaciones de IA generativa a escala mundial. En AWS detalla que ya tienen clientes como adidas, Alida, BMW Group, Genesys, Glide, GoDaddy, Intuit, LexisNexis Legal & Professional, Lonely Planet, Merck, NatWest Group, Perplexity AI, Persistent, Quext, RareJob Technologies, Rocket Mortgage, SnapLogic, Takenaka Corporation, Traeger Grills, el PGA TOUR, Verint, Verisk, WPS utilzando IA generativa.
Amazon Bedrock ya está disponible de forma general para ayudar a más clientes a crear y escalar aplicaciones de IA generativa
Amazon Bedrock es un servicio totalmente administrado que ofrece una selección de MF de alto rendimiento de empresas líderes en IA, como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI y Amazon, junto con un amplio conjunto de capacidades que los clientes necesitan para crear aplicaciones de IA generativa, simplificando el desarrollo y manteniendo la privacidad y la seguridad.
La flexibilidad de los MF los hace aplicables a una amplia gama de casos de uso, potenciando desde la búsqueda hasta la creación de contenidos o el descubrimiento de fármacos. Sin embargo, algunas cosas se interponen en el camino de la mayoría de las empresas que desean adoptar la IA generativa. En primer lugar, necesitan una forma sencilla de encontrar y acceder a CP de alto rendimiento que ofrezcan resultados sobresalientes y se adapten mejor a sus objetivos. En segundo lugar, los clientes quieren que la integración de las aplicaciones sea perfecta, sin tener que gestionar enormes grupos de infraestructuras ni incurrir en grandes costes. Por último, los clientes quieren formas sencillas de utilizar el CP base y crear aplicaciones diferenciadas con sus datos. Dado que los datos que los clientes quieren para la personalización son propiedad intelectual increíblemente valiosa, deben permanecer completamente protegidos, seguros y privados durante ese proceso, y los clientes quieren controlar cómo se comparten y utilizan los datos.
Gracias a las completas capacidades de Amazon Bedrock, los clientes pueden experimentar fácilmente con una variedad de los mejores FM y personalizarlos de forma privada con sus propios datos. Además, Amazon Bedrock ofrece capacidades diferenciadas como la creación de agentes administrados que ejecutan tareas empresariales complejas (desde la reserva de viajes y el procesamiento de reclamaciones de seguros hasta la creación de campañas publicitarias y la administración de inventario) sin necesidad de escribir código.
Como Amazon Bedrock no tiene servidor, los clientes no tienen que administrar ninguna infraestructura y pueden integrar e implementar de forma segura capacidades de IA generativa en sus aplicaciones utilizando los servicios de AWS con los que ya están familiarizados. Creado pensando en la seguridad y la privacidad, Amazon Bedrock facilita a los clientes la protección de datos confidenciales. Los clientes pueden utilizar AWS PrivateLink para establecer una conexión privada y segura entre Amazon Bedrock y su nube privada virtual (VPC) sin exponer ningún tráfico a la Internet pública. Y, para los clientes de sectores muy regulados, Amazon Bedrock es un servicio que cumple los requisitos de la HIPAA y puede utilizarse de conformidad con el GDPR, lo que permite que aún más clientes se beneficien de la IA generativa.
Amazon Bedrock sigue ampliando su selección de modelos con Amazon Titan Embeddings y Llama 2 para ayudar a cada cliente a encontrar el modelo adecuado para su caso de uso.
Ningún modelo está optimizado para todos los casos de uso y, para desbloquear el valor de la IA generativa, los clientes necesitan tener acceso a una variedad de modelos para descubrir qué funciona mejor en función de sus necesidades. Por ello, Amazon Bedrock facilita a los clientes la búsqueda y prueba de una selección de los principales MF, incluidos los modelos de AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI y Amazon, a través de una única API. Además, como parte de una colaboración estratégica anunciada recientemente, todos los futuros MF de Anthropic estarán disponibles en Amazon Bedrock con acceso anticipado a características únicas para la personalización de modelos y capacidades de ajuste. Con el anuncio de hoy, Amazon Bedrock sigue ampliando su selección de MF con acceso a nuevos modelos:
Amazon Titan Embeddings ya está disponible de forma general: Los FM de Amazon Titan son una familia de modelos creados y preentrenados por AWS en grandes conjuntos de datos, lo que los convierte en potentes capacidades de uso general para respaldar una gran variedad de casos de uso. Amazon Titan Embeddings, el primero de estos modelos disponible de forma general para los clientes, es un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) que convierte texto en representaciones numéricas denominadas incrustaciones para potenciar casos de uso de búsqueda, personalización y generación aumentada de recuperación (RAG).
Los MF son muy adecuados para una amplia variedad de tareas, pero sólo pueden responder a preguntas basadas en el aprendizaje de los datos de entrenamiento y la información contextual de una consulta, lo que limita su eficacia cuando las respuestas requieren conocimientos puntuales o datos propios. Para aumentar las respuestas de los MF con datos adicionales, muchas organizaciones recurren a la RAG, una popular técnica de personalización de modelos en la que el MF se conecta a una fuente de conocimientos a la que puede hacer referencia para aumentar sus respuestas. Para empezar con la RAG, los clientes deben acceder primero a un modelo de incrustación para convertir sus datos en incrustaciones que permitan al MF comprender más fácilmente el significado semántico y las relaciones entre los datos.
La creación de un modelo de incrustación requiere grandes cantidades de datos y recursos, así como profundos conocimientos de ML, lo que hace que sea poco práctico para muchos clientes crearlo ellos mismos y pone a RAG fuera del alcance de muchas organizaciones. Amazon Titan Embeddings facilita a los clientes comenzar con RAG para ampliar la potencia de cualquier FM utilizando sus datos propios. Amazon Titan Embeddings admite más de 25 idiomas y una longitud de contexto de hasta 8 192 tokens, lo que lo hace idóneo para trabajar con palabras sueltas, frases o documentos completos en función del caso de uso del cliente. El modelo devuelve vectores de salida de 1.536 dimensiones, lo que le confiere un alto grado de precisión, al tiempo que se optimiza para obtener resultados rentables y de baja latencia.
Llama 2 llegará en las próximas semanas: Amazon Bedrock es el primer servicio de IA generativa totalmente gestionado que ofrece Llama 2, el LLM de próxima generación de Meta, a través de una API gestionada. Los modelos Llama 2 incorporan mejoras significativas con respecto a los modelos Llama originales, incluido el entrenamiento con un 40% más de datos y una mayor longitud de contexto de 4.000 tokens para trabajar con documentos de mayor tamaño. Optimizados para ofrecer una respuesta rápida en la infraestructura de AWS, los modelos Llama 2 disponibles a través de Amazon Bedrock son ideales para casos de uso de diálogo. Los clientes podrán crear aplicaciones de IA generativa impulsadas por los modelos Llama 2 de 13B y 70B parámetros, sin necesidad de configurar y administrar ninguna infraestructura.
La nueva capacidad de Amazon CodeWhisperer permitirá a los clientes personalizar de forma segura las sugerencias de CodeWhisperer utilizando su código privado para desbloquear nuevos niveles de productividad de los desarrolladores.
Entrenado en miles de millones de líneas de código de Amazon y de código público, Amazon CodeWhisperer es un compañero de codificación basado en IA que mejora la productividad de los desarrolladores. Aunque los desarrolladores utilizan con frecuencia CodeWhisperer para el trabajo diario, a veces necesitan incorporar el código privado interno de su organización (por ejemplo, API internas, bibliotecas, paquetes y clases) en una aplicación, ninguno de los cuales está incluido en los datos de entrenamiento de CodeWhisperer.
Sin embargo, el código interno puede ser difícil de trabajar porque la documentación puede ser limitada, y no hay recursos públicos o foros donde los desarrolladores puedan pedir ayuda. Por ejemplo, para escribir una función para un sitio web de comercio electrónico que elimine un artículo de un carrito de la compra, un desarrollador debe entender primero las API existentes, las clases y otro código interno utilizado para interactuar con la aplicación. Anteriormente, un desarrollador podría haber pasado horas examinando código interno escrito previamente para encontrar la información que necesita y entender cómo funciona. Incluso después de encontrar los recursos adecuados, deben inspeccionar el código de cerca para asegurarse de que se adhiere a las mejores prácticas de codificación de la empresa y no repite ningún fallo o vulnerabilidad presente en el código de referencia.
La nueva capacidad de personalización de Amazon CodeWhisperer desbloqueará todo el potencial de la codificación generativa impulsada por IA al aprovechar de forma segura la base de código y los recursos internos de un cliente para proporcionar recomendaciones personalizadas según sus requisitos exclusivos. Los desarrolladores ahorran tiempo gracias a la mejora de la relevancia de las sugerencias de código en toda una serie de tareas. Para empezar, un administrador se conecta a su repositorio de código privado desde una fuente, como GitLab o Amazon S3, y programa un trabajo para crear su propia personalización. Según publicó: Forbesargentina
