تغيرت سيرة Amazon Web Services (AWS)، التي اعتُبرت لفترة طويلة متأخرة عن منافسيها Microsoft Azure وGoogle Cloud في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي. خلال مؤتمر AWS Re:Invent الأخير، قدمت أمازون سلسلة من الإعلانات الاستراتيجية، مؤكدة التزامها بالريادة في هذا المجال.
أبرز النقاط من المؤتمر:
1. توسيع خيارات النماذج اللغوية الكبيرة: حسّنت AWS خدمة Bedrock لدعم مزيد من النماذج، بما في ذلك Claude 2.1 من Anthropic، الذي يتمتع بقدرة سياق تصل إلى 200 ألف وحدة نصية ومعدلات هلاوس منخفضة. هذه الخطوة تعكس التزام AWS بتقديم نماذج لغوية متنوعة بعيداً عن اعتماد Microsoft على OpenAI.
2. تضمينات متعددة الأنماط: قدم Sivasubramanian تضمينات Titan متعددة الأنماط، مما يمكّن المستخدمين من البحث واسترجاع المنتجات باستخدام النصوص والصور. هذه الميزة تدعم تجار التجزئة، مثل متاجر الأثاث، في تحسين تجربة العملاء من خلال البحث المرئي.
3. نوافذ جديدة لتوليد النصوص: أطلقت AWS نماذج Titan TextLite وTitan TextExpress. يبرع TextLite في التلخيص وكتابة المحتوى، بينما يركز TextExpress على توليد نصوص مفتوحة، لتلبية احتياجات المؤسسات المتنوعة.
4. مولد الصور Titan: في وضع المعاينة، يقوم هذا الأداة بإنشاء صور واقعية بناءً على طلبات بسيطة، مع علامات مائية غير مرئية لضمان الأصالة. تتضمن ميزاته المتطورة، المعروضة خلال الكلمة الرئيسية، أدوات لتحرير الصور مثل "outpainting" لتغيير الخلفيات بسلاسة.
5. تبسيط توليد المعلومات المعزز بالاسترجاع (RAG): يقدم KnowledgeBase ل Amazon Bedrock حلاً لتبسيط عمليات RAG، مما يسمح للمستخدمين بتوجيه نماذجهم اللغوية مباشرةً إلى مواقع البيانات، مما يقلل من تعقيد الإعداد.
6. أدوات تقييم النماذج: تقدم AWS الآن معاينة لأداة تقييم النماذج على Amazon Bedrock، مما يمكّن الشركات من مقارنة واختيار النماذج الأساسية المناسبة لاحتياجاتها.
7. تطبيق DIY Agent (RAG DIY): يتيح هذا التطبيق المبتكر للمستخدمين تنفيذ المشاريع باستخدام استفسارات باللغة الطبيعية. أظهر Sivasubramanian كيف يساعد المستخدمين في إعداد خطط مشروع تفصيلية وقوائم المنتجات.
8. مركز ابتكار الذكاء الاصطناعي: تعزز AWS دعمها للمؤسسات من خلال تقديم إرشادات متخصصة في بناء نماذج مخصصة، لا سيما فيما يتعلق بنماذج Claude من Anthropic.
9. Sagemaker Hyperpod: متاحة الآن بشكل عام، تسهل Hyperpod عملية تدريب النماذج، حيث تقلل الوقت بنسبة تصل إلى 40% وتخفف إدارة العناقيد، مما يمكّن الشركات من التركيز على مبادرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها دون أعباء تقنية.
10. تحسينات تكامل قواعد البيانات: تعمل AWS على إزالة الحواجز بين قواعد بياناتها السحابية، مما يتيح وصولاً سلسًا للنماذج اللغوية الكبيرة. تتيح التكاملات الجديدة مع Amazon OpenSearch وAmazon S3 تحليل البيانات بشكل شامل دون الحاجة إلى خطوط ETL.
11. بحث عن طبقات بيانات سريعة باستخدام Redis (معاينة): تخدم هذه الميزة الصناعات التي تحتاج إلى بحث سريع عن الوحدات، مما يفيد بشكل خاص قطاعات مثل المالية.
12. تكامل تحليلات Neptune: يجمع هذا بين التحليلات المتجهة والتحليل البياني، مما يساعد الشركات على استكشاف رؤى أعمق من بياناتها المترابطة بسرعة تصل إلى 80 مرة.
13. غرف النظافة لتبادل نماذج التعلم الآلي (معاينة): ستسمح AWS للعملاء بمشاركة البيانات بأمان في غرف نظيفة، مما يسهل التعلم الآلي من قبل الأطراف الثالثة للتحليلات التنبؤية.
14. Amazon Q للغة SQL التوليدية: مساعد ذكاء اصطناعي مصمم للشركات، يمكن الآن ل Amazon Q تحويل الطلبات باللغة الطبيعية إلى استعلامات SQL، مما يزيد من كفاءة تحليل البيانات ضمن Amazon Redshift.
تؤكد هذه الإعلانات التزام AWS بالابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يضعها كمنافس قوي في عالم الحوسبة السحابية ويقدم للمؤسسات بنية تحتية قوية لمشاريعها في الذكاء الاصطناعي.
قائمة الترتيب
