亚马逊AWS发布雄心勃勃的生成AI新动态，欲与微软竞争

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Updated on 十一月 29 2023

亚马逊网络服务（AWS）近年来被认为在生成性人工智能领域落后于竞争对手微软Azure和谷歌云，但现在这一局面正在改变。在最近举行的AWS Re:Invent大会上，亚马逊展示了其在企业生成性人工智能领域的领先决心，并发布了一系列战略公告。

会议亮点包括：

1. 扩展大语言模型（LLM）选择：AWS增强了其Bedrock服务，支持更多模型，特别是Anthropic的Claude 2.1，该模型具有200,000 token的上下文窗口和较低的虚假信息率。这一举动凸显了AWS在LLM多样性方面的承诺，超越了微软对OpenAI的依赖。

2. 多模态向量嵌入：Sivasubramanian推出Titan多模态嵌入，用户可以通过文本和图像进行产品搜索和检索。这项功能使得零售商（如家具店）能通过视觉搜索提升客户体验。

3. 新文本生成模型：AWS推出了Titan TextLite和Titan TextExpress。TextLite擅长摘要和文案创作，而TextExpress专注于开放式文本生成，满足不同企业需求。

4. Titan图像生成器：该工具处于预览模式，能够根据简单提示生成逼真的图像，并附带不可见水印以确保真实性。其先进功能在主题演讲中展示，包括“外绘”背景编辑等功能。

5. 简化检索增强生成（RAG）：亚马逊Bedrock的新知识库简化了RAG流程，用户可以直接指向数据位置，显著减少设置复杂性。

6. 模型评估工具：AWS现在提供Amazon Bedrock上的模型评估预览，帮助企业比较和选择符合其需求的基础模型。

7. DIY代理应用（RAG DIY）：这一创新应用允许用户通过自然语言查询执行项目。Sivasubramanian演示了其如何帮助用户制定详细项目计划和产品清单。

8. 生成性人工智能创新中心：AWS通过提供专家指导，加强对企业的支持，特别是在构建定制模型时，尤其是围绕Anthropic的Claude模型。

9. Sagemaker Hyperpod：现已全面推出的Hyperpod简化了模型训练过程，缩短时间高达40%，减轻集群管理负担，使企业能够专注于其AI项目。

10. 数据库集成增强：AWS打破云数据库之间的孤岛，使LLM能够无缝访问。与Amazon OpenSearch和Amazon S3的新集成使数据分析更为全面，免去ETL管道的需求。

11. Redis内存数据库的向量搜索（预览）：该功能针对需要快速向量搜索的行业，特别受金融等领域的欢迎。

12. Neptune分析集成：这一集成结合了向量和图分析，帮助企业以最多80倍的速度从互联数据中发现更深层次的见解。

13. 共享机器学习模型的清洁室（预览）：AWS允许客户在清洁室中安全共享数据，以促进第三方机器学习进行预测分析。

14. 亚马逊Q生成SQL：这一针对企业的AI助手，现可以将自然语言提示翻译成SQL查询，从而在亚马逊Redshift内最大化数据分析效率。

这些公告凸显了AWS在生成性人工智能领域的创新承诺，为云计算市场中的竞争力奠定了基础，同时为企业提供了强大的AI项目基础设施。

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