亞馬遜 AWS 揭曉雄心勃勃的生成 AI 新聞，力圖與微軟競爭

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Updated on 十一月 29 2023

亞馬遜網路服務（AWS）一直以來被認為在生成性人工智慧領域落後於微軟Azure和谷歌雲服務，但近日正在改變這一敘述。在最近的AWS Re:Invent大會上，亞馬遜展示了其在企業生成性人工智慧領域領導地位的決心，並發布了一系列策略性公告。

大會重點介紹：

1. 擴展大型語言模型（LLM）選擇：AWS增強了其Bedrock服務，支持更多模型，特別是Anthropic的Claude 2.1，其擁有驚人的20萬個tokens上下文窗口以及降低的幻覺率，顯示出AWS在提供多樣化LLM方面的承諾，超越微軟對OpenAI的依賴。

2. 多模態向量嵌入：Sivasubramanian推出了Titan多模態嵌入，使使用者能夠同時使用文本和圖像來搜尋和檢索產品，幫助零售商（如家具店）透過視覺搜尋提升顧客體驗。

3. 新文本生成模型：AWS推出了Titan TextLite和Titan TextExpress。TextLite專注於總結和文案寫作，而TextExpress則著重於開放式文本生成，以滿足不同企業需求。

4. Titan圖片生成器：該工具處於預覽模式，能依據簡單提示生成真實圖片，並附有隱形水印以確保真實性。其在主旨演講中展示的先進功能包括“延伸畫面”圖像編輯功能，能無縫轉換背景。

5. 簡化的檢索增強生成（RAG）：為亞馬遜Bedrock引入KnowledgeBase，使用者可以直接將LLM指向數據位置，顯著降低設置複雜性。

6. 模型評估工具：AWS現推出了亞馬遜Bedrock上的模型評估預覽，幫助企業比較和選擇符合其需求的基礎模型。

7. DIY代理應用（RAG DIY）：這款創新應用使使用者能通過自然語言查詢執行專案，Sivasubramanian演示了該應用如何協助用戶制定詳細的專案計劃和產品清單。

8. 生成性AI創新中心：AWS通過提供專家指導，幫助企業在特別是Claude模型的基礎上構建自定義模型，進一步增強支持。

9. Sagemaker Hyperpod：目前已普遍可用，Hyperpod簡化了模型訓練過程，將時間縮短多達40%，並簡化集群管理，讓企業能專注於AI專案而無需技術負擔。

10. 數據庫集成增強：AWS打破雲數據庫之間的孤島，實現LLM的無縫訪問。與亞馬遜OpenSearch和亞馬遜S3的新集成，使全面數據分析成為可能，而無需ETL管道。

11. Redis內存數據庫的向量搜尋（預覽）：此功能滿足需要快速向量搜尋的行業，特別對金融等領域非常有利。

12. Neptune分析集成：結合向量和圖形分析，幫助企業從互聯數據中發掘更深入的見解，速度提升可達80倍。

13. 共享機器學習模型的清潔室（預覽）：AWS將允許客戶在清潔室中安全共享數據，促進第三方機器學習進行預測分析。

14. Amazon Q生成性SQL：專為企業設計的AI助手Amazon Q，現在能將自然語言提示轉換為SQL查詢，最大化在亞馬遜Redshift中的數據分析效率。

這些公告強調了AWS在生成性人工智慧領域的創新承諾，使其在雲端市場中樹立了強有力的競爭地位，並為企業的AI專案提供了穩固的基礎設施。

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