أخبار التقنية

AWS Exec يقلل من التهديد الوجودي للذكاء الاصطناعي ، ويطلق عليه “ خدعة صالة رياضية ”


انضم إلى كبار المديرين التنفيذيين في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو وتعلم كيف يتقدم قادة الأعمال بثورة الذكاء الاصطناعي التوليدية.. يتعلم أكثر


في حين أن هناك بعض الأسماء الكبيرة في عالم التكنولوجيا التي تشعر بالقلق من تهديد وجودي محتمل يمثله الذكاء الاصطناعي (AI) ، فإن Matt Wood ، نائب رئيس المنتج في AWS ، ليس واحدًا منهم.

لطالما كان Wood حاملًا قياسيًا للتعلم الآلي (ML) في AWS وهو عنصر أساسي في أحداث الشركة. على مدار الـ 13 عامًا الماضية ، كان أحد الأصوات الرائدة في AWS على AI / ML ، حيث تحدث عن التكنولوجيا وأبحاث Amazon وتقدم خدماتها في كل AWS re: Invent تقريبًا.

كانت AWS تعمل على الذكاء الاصطناعي قبل فترة طويلة من الجولة الحالية من الضجيج التوليدي للذكاء الاصطناعي مع مجموعة منتجاتها Sagemaker التي تتصدر الرسوم على مدار السنوات الست الماضية. لا تخطئ في ذلك ، على الرغم من ذلك: لقد انضمت AWS إلى عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي مثل أي شخص آخر. مرة أخرى في 13 أبريل ، أعلنت AWS عن Amazon Bedrock ، وهي مجموعة من أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية التي يمكن أن تساعد المؤسسات في بناء نماذج لغوية كبيرة (LLM) وتدريبها وضبطها ونشرها.

ليس هناك شك في أن هناك قوة كبيرة وراء الذكاء الاصطناعي التوليدي. يمكن أن تكون قوة معطلة للمشروع والمجتمع على حد سواء. قادت هذه القوة العظمى بعض الخبراء إلى التحذير من أن الذكاء الاصطناعي يمثل “تهديدًا وجوديًا” للبشرية. ولكن في مقابلة مع VentureBeat ، رفض وود بسهولة تلك المخاوف ، موضحًا بإيجاز كيف يعمل الذكاء الاصطناعي بالفعل وما الذي تفعله AWS به.

حدث

تحويل 2023

انضم إلينا في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، حيث سيشارك كبار المسؤولين التنفيذيين في كيفية دمج استثمارات الذكاء الاصطناعي وتحسينها لتحقيق النجاح وتجنب المزالق الشائعة.

سجل الان

قال وود: “ما لدينا هنا هو خدعة صالة رياضية ، قادرة على تقديم وتوليد وتوليف المعلومات بطرق تساعد البشر على اتخاذ قرارات أفضل والقدرة على العمل بكفاءة أكبر”.

القوة التحويلية للذكاء الاصطناعي التوليدي

وبدلاً من أن يمثل تهديدًا وجوديًا ، أكد وود على الإمكانات القوية التي يتمتع بها الذكاء الاصطناعي لمساعدة الشركات من جميع الأحجام. إنها قوة يتحملها العدد الكبير من عملاء AWS الذين يستخدمون بالفعل خدمات AI / ML الخاصة بالشركة.

قال وود: “لدينا أكثر من 100000 عميل اليوم يستخدمون AWS لجهود ML الخاصة بهم وقد قام العديد منهم بتوحيد معايير Sagemaker لبناء نماذجهم الخاصة وتدريبها ونشرها”.

يأخذ الذكاء الاصطناعي التوليدي الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي إلى مستوى مختلف ، وقد ولّد الكثير من الإثارة والاهتمام بين قاعدة مستخدمي AWS. مع ظهور نماذج المحولات ، قال وود إنه من الممكن الآن أخذ مدخلات معقدة للغاية في اللغة الطبيعية وتعيينها لمخرجات معقدة لمجموعة متنوعة من المهام مثل إنشاء النص والجمع وإنشاء الصور.

قال وود: “لم أر هذا المستوى من المشاركة والإثارة من العملاء ، ربما منذ الأيام الأولى جدًا للحوسبة السحابية”.

بالإضافة إلى القدرة على إنشاء نصوص وصور ، يرى Wood العديد من حالات استخدام المؤسسات للذكاء الاصطناعي التوليدي. في أساس جميع LLMs هي حفلات الزفاف المتجهية العددية. وأوضح أن حفلات الزفاف تمكن المؤسسة من استخدام التمثيل الرقمي للمعلومات لتحقيق تجارب أفضل عبر عدد من حالات الاستخدام ، بما في ذلك البحث والتخصيص.

قال وود: “يمكنك استخدام هذه التمثيلات العددية للقيام بأشياء مثل التصنيف الدلالي والترتيب”. “لذلك ، إذا كان لديك محرك بحث أو أي نوع من الأساليب الداخلية التي تحتاج إلى جمع وترتيب مجموعة من الأشياء ، يمكن أن تحدث LLM فرقًا حقًا من حيث كيفية تلخيص شيء ما أو تخصيصه.”

Bedrock هو أساس AWS للذكاء الاصطناعي التوليدي

تعد خدمة Amazon Bedrock محاولة لتسهيل استفادة مستخدمي AWS من قوة LLMs المتعددة.

بدلاً من مجرد توفير LLM واحد من بائع واحد ، يوفر Bedrock مجموعة من الخيارات من AI21 و Anthropic و Stability AI ، بالإضافة إلى مجموعة Amazon Titan من الطرز الجديدة.

قال وود: “لا نعتقد أنه سيكون هناك نموذج واحد يحكمهم جميعًا”. لذلك أردنا أن نكون قادرين على توفير اختيار النموذج.

بالإضافة إلى توفير اختيار النموذج فقط ، يمكن أيضًا استخدام Amazon Bedrock جنبًا إلى جنب مع Langchain ، والتي تمكن المؤسسات من استخدام LLMs متعددة في نفس الوقت. قال وود إنه باستخدام Langchain ، يتمتع المستخدمون بالقدرة على تسلسل المطالبات وتسلسلها عبر نماذج مختلفة متعددة. على سبيل المثال ، قد ترغب إحدى المؤسسات في استخدام Titan لشيء واحد ، Anthropic لشيء آخر و AI21 لشيء آخر. علاوة على ذلك ، يمكن للمؤسسات أيضًا استخدام نماذج مضبوطة خاصة بها بناءً على البيانات المتخصصة.

“نحن نرى بالتأكيد [users] قال وود: “تحلل المهام الكبيرة إلى مهام أصغر ثم توجيه تلك المهام الصغيرة إلى نماذج متخصصة ويبدو أن ذلك يمثل طريقة مثمرة للغاية لبناء أنظمة أكثر تعقيدًا”.

مع تحرك المنظمات لاعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي ، علق وود أن التحدي الرئيسي هو ضمان أن الشركات تتعامل مع التكنولوجيا بطريقة تمكنها من الابتكار بالفعل.

“أي تحول كبير يمثل 50٪ تقنية و 50٪ ثقافة ، لذلك أشجع العملاء حقًا على التفكير حقًا في كل من القطعة الفنية حيث يوجد الكثير من التركيز في الوقت الحالي ، ولكن أيضًا الكثير من الأجزاء الثقافية حول كيفية دفعك للابتكار باستخدام التكنولوجيا ، “قال.

مهمة VentureBeat هو أن تكون ساحة المدينة الرقمية لصناع القرار التقنيين لاكتساب المعرفة حول تكنولوجيا المؤسسات التحويلية والمعاملات. اكتشف إحاطاتنا.

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى