Bir makine öğrenimi (ML) paradigması değişiminin tohumları on yıllardır var, ancak ölçeklenebilir bilgi işlem kapasitesinin hazır bulunması, verilerin muazzam bir şekilde çoğalması ve makine öğrenimi teknolojilerinin hızla gelişmesiyle, farklı sektörlerden müşteriler işlerini dönüştürüyor. Kısa bir süre önce, ChatGPT gibi üretken yapay zeka uygulamaları geniş çapta ilgi ve hayal gücü topladı. Makine öğreniminin yaygın olarak benimsenmesinde gerçekten heyecan verici bir dönüm noktasındayız ve çoğu müşteri deneyiminin ve uygulamasının üretken yapay zeka ile yeniden keşfedileceğine inanıyoruz.
Yapay zeka ve makine öğrenimi, 20 yılı aşkın bir süredir Amazon'un odak noktası olmuştur ve müşterilerin Amazon ile kullandığı özelliklerin çoğu makine öğrenimi tarafından yönlendirilmektedir. E-ticaret önerileri motorumuz makine öğrenimi tarafından yürütülür; sipariş karşılama merkezlerimizde robotik toplama rotalarını optimize eden yollar makine öğrenimi tarafından yönlendirilir; ve tedarik zincirimiz, tahminlerimiz ve kapasite planlamamız Makine Öğrenimi tarafından bilgilendirilir. Prime Air (dronlarımız) ve Amazon Go'daki bilgisayarla görme teknolojisi (tüketicilerin raftan ürünleri seçip resmi olarak kontrol etmek zorunda kalmadan mağazadan ayrılmalarına olanak tanıyan fiziksel perakende deneyimimiz) derin öğrenmeyi kullanıyor. 30'dan fazla farklı makine öğrenimi sistemiyle desteklenen Alexa, müşterilerin akıllı evleri yönetmesine, alışveriş yapmasına, bilgi ve eğlence almasına ve daha fazlasına her hafta milyarlarca kez yardımcı oluyor. Amazon'da makine öğrenimine kendini adamış binlerce mühendisimiz var ve bu, mirasımızın, mevcut değer yargımızın ve geleceğimizin büyük bir parçası.
AWS'de makine öğreniminin demokratikleştirilmesinde ve her boyuttan ve sektörden 100,000'den fazla müşteri dahil olmak üzere onu kullanmak isteyen herkes için erişilebilir hale getirilmesinde kilit bir rol oynadık. AWS, yığının her üç katmanında da en geniş ve en derin yapay zeka ve makine öğrenimi hizmetleri portföyüne sahiptir. Uygun maliyetli makine öğrenimi eğitimi ve çıkarım için en performanslı, ölçeklenebilir altyapıyı sunmak üzere yatırım yaptık ve yenilik yaptık; tüm geliştiriciler için model oluşturmanın, eğitmenin ve devreye almanın en kolay yolu olan Amazon SageMaker'ı geliştirdi; ve müşterilerin basit bir API çağrısıyla uygulamalara görüntü tanıma, tahmin ve akıllı arama gibi yapay zeka yetenekleri eklemesine olanak tanıyan çok çeşitli hizmetler başlattı. Bu nedenle Intuit, Thomson Reuters, AstraZeneca, Ferrari, Bundesliga, 3M ve BMW gibi müşterilerin yanı sıra dünya çapında binlerce startup ve devlet kurumu kendilerini, sektörlerini ve misyonlarını ML ile dönüştürüyor. Üretken yapay zeka için aynı demokratikleştirici yaklaşımı benimsiyoruz: Bu teknolojileri araştırma ve deneyler alanından çıkarmak ve kullanılabilirliklerini bir avuç yeni şirketin ve büyük, iyi finanse edilen teknoloji şirketlerinin çok ötesine genişletmek için çalışıyoruz. Bu nedenle bugün, müşterilerimizin işlerinde üretken yapay zekayı kullanmasını kolay ve pratik hale getirecek birkaç yeni yeniliği duyurmaktan heyecan duyuyorum.
Üretken yapay zeka ve temel modeller
Generative AI, konuşmalar, hikayeler, resimler, videolar ve müzik dahil olmak üzere yeni içerik ve fikirler oluşturabilen bir AI türüdür. Tüm yapay zeka gibi, üretken yapay zeka da makine öğrenimi modelleri tarafından desteklenir; çok büyük miktarda veri üzerinde önceden eğitilmiş ve genellikle Temel Modeller (FM'ler) olarak adlandırılan çok büyük modeller. Makine öğrenimindeki son gelişmeler (özellikle trafo tabanlı sinir ağı mimarisinin icadı), milyarlarca parametre veya değişken içeren modellerin yükselişine yol açmıştır. Ölçekteki değişikliği anlamak için 2019'daki en büyük önceden eğitilmiş model 330M parametreydi. Şimdi, en büyük modeller 500 milyardan fazla parametreden oluşuyor; bu, yalnızca birkaç yıl içinde 1,600 katlık bir boyut artışı. Büyük dil modelleri (LLM'ler) GPT3.5 veya BLOOM gibi günümüzün FM'leri ve Stability AI'dan metinden görüntüye modeli Stable Diffusion, blog gönderileri yazmak, oluşturmak gibi birden çok alanı kapsayan çok çeşitli görevleri gerçekleştirebilir. görüntüler, matematik problemleri çözme, diyalog kurma ve bir belgeye dayalı soruları yanıtlama. FM'lerin boyutu ve genel amaçlı doğası, onları tipik olarak duyarlılık için metin analizi, görüntüleri sınıflandırma ve trendleri tahmin etme gibi belirli görevleri yerine getiren geleneksel makine öğrenimi modellerinden farklı kılar.
FM'ler, karmaşık kavramları öğrenmelerini sağlayan çok sayıda parametre içerdikleri için çok daha fazla görevi gerçekleştirebilirler. FM'ler, tüm çeşitli biçimlerde ve sayısız modelde internet ölçeğindeki verilere eğitim öncesi maruz kalmaları sayesinde, bilgilerini çok çeşitli bağlamlarda uygulamayı öğrenirler. Önceden eğitilmiş bir FM'nin yetenekleri ve ortaya çıkan olasılıkları inanılmaz olsa da, müşteriler gerçekten heyecanlanıyor çünkü bu genel olarak yetenekli modeller, aynı zamanda, verinin yalnızca küçük bir kısmını kullanarak işlerinde farklılık gösteren alana özgü işlevleri gerçekleştirmek üzere özelleştirilebiliyor. bir modeli sıfırdan eğitmek için gereken bilgi işlem. Özelleştirilmiş FM'ler, bankacılık, seyahat ve sağlık gibi çok çeşitli tüketici sektörlerinde şirketin sesini, tarzını ve hizmetlerini somutlaştırarak benzersiz bir müşteri deneyimi yaratabilir. Örneğin, ilgili tüm işlemleri kullanarak dahili dolaşım için otomatik olarak bir günlük faaliyet raporu oluşturması gereken bir finans firması, modeli geçmiş raporları içerecek özel verilerle özelleştirebilir, böylece FM bu raporların nasıl okunması gerektiğini ve neyin ne olduğunu öğrenir. veriler onları oluşturmak için kullanıldı.
FM'lerin potansiyeli inanılmaz derecede heyecan verici. Ancak, henüz çok erken günlerdeyiz. ChatGPT, müşterilerin dikkatini çeken ilk geniş üretken AI deneyimi olsa da, üretken AI üzerinde çalışan çoğu kişi, birkaç şirketin yıllardır FM'ler üzerinde çalıştığını ve her biri benzersiz güçlere ve özelliklere sahip birkaç farklı FM'nin mevcut olduğunu hemen fark etti. özellikler. Yıllar boyunca hızlı hareket eden teknolojilerde ve makine öğreniminin evriminde gördüğümüz gibi, her şey hızla değişiyor. Gelecekte yeni mimarilerin ortaya çıkmasını bekliyoruz ve FM'lerin bu çeşitliliği bir yenilik dalgasını başlatacak. Daha önce hiç görülmemiş yeni uygulama deneyimleri görüyoruz. AWS müşterileri, bugün mevcut olandan (ve muhtemelen yarın gelecek olanlardan) hızla nasıl yararlanabileceklerini ve işlerinde ve kuruluşlarında yeni üretkenlik düzeyleri elde etmek ve tekliflerini dönüştürmek için FM'leri ve üretken yapay zekayı nasıl hızlı bir şekilde kullanmaya başlayabileceklerini sordu.
FM'lerle üretken AI uygulamaları oluşturmanın ve ölçeklendirmenin en kolay yolu olan Amazon Bedrock ve Amazon Titan modellerini duyuruyoruz
Müşteriler bize bugün önlerine çıkan birkaç büyük şey olduğunu söylediler. İlk olarak, olağanüstü sonuçlar veren ve amaçlarına en uygun yüksek performanslı FM'leri bulmanın ve bunlara erişmenin basit bir yoluna ihtiyaçları var. İkincisi, müşteriler, büyük altyapı kümelerini yönetmek zorunda kalmadan veya büyük maliyetlere maruz kalmadan uygulamalara entegrasyonun sorunsuz olmasını istiyor. Son olarak, müşteriler temel FM'yi alıp kendi verilerini (az veya çok veri) kullanarak farklılaştırılmış uygulamalar oluşturmanın kolay olmasını istiyor. Müşterilerin özelleştirme için kullanmak istedikleri veriler inanılmaz derecede değerli IP olduğundan, bu işlem sırasında tamamen korumalı, güvenli ve özel kalmaları gerekiyor ve verilerinin nasıl paylaşıldığı ve kullanıldığı üzerinde kontrol sahibi olmak istiyorlar.
Tüm bu geri bildirimleri müşterilerden aldık ve bugün duyurmaktan heyecan duyuyoruz. Amazon Ana KayasıAI21 Labs, Anthropic, Stability AI ve Amazon'dan FM'leri bir API üzerinden erişilebilir kılan yeni bir hizmet. Bedrock, müşterilerin FM'leri kullanarak üretken AI tabanlı uygulamalar oluşturmasının ve ölçeklendirmesinin en kolay yoludur ve tüm inşaatçılar için erişimi demokratikleştirir. Bedrock, metin ve görüntüler için bir dizi güçlü FM'ye erişme yeteneği sunacak; Amazon'un Titan FM'leriBugün de duyurusunu yaptığımız iki yeni LLM'den oluşan— ölçeklenebilir, güvenilir ve güvenli bir AWS yönetilen hizmeti aracılığıyla. Bedrock'un sunucusuz deneyimiyle müşteriler, yapmaya çalıştıkları şey için doğru modeli kolayca bulabilir, hızlı bir şekilde başlayabilir, FM'leri kendi verileriyle özel olarak özelleştirebilir ve AWS araçlarını ve yeteneklerini kullanarak bunları uygulamalarına kolayca entegre edip dağıtabilir. herhangi bir altyapıyı yönetmek zorunda kalmadan aşinadır (farklı modelleri test etmek için Deneyler ve FM'lerini ölçekte yönetmek için İşlem Hatları gibi Amazon SageMaker ML özellikleriyle entegrasyonlar dahil).
Bedrock müşterileri, bugün mevcut olan en modern FM'lerden bazılarını seçebilir. Bu, AI2 Labs'ın İspanyolca, Fransızca, Almanca, Portekizce, İtalyanca ve Felemenkçe dillerinde metin oluşturmak için doğal dil talimatlarını izleyen çok dilli LLM'lerin Jurassic-21 ailesini içerir. Anthropic'in LLM'si Claude, çok çeşitli konuşma ve metin işleme görevlerini gerçekleştirebilir ve Anthropic'in dürüst ve sorumlu AI sistemlerini eğitmeye yönelik kapsamlı araştırmasına dayanır. Bedrock ayrıca benzersiz, gerçekçi, yüksek kaliteli görüntüler, sanat eserleri, logolar üretebilen Stable Diffusion (türünün en popüleri) dahil olmak üzere Stability AI'nin metinden görüntüye temel modellerine erişimi kolaylaştırır. tasarımlar.
Bedrock'un en önemli özelliklerinden biri, bir modeli özelleştirmenin ne kadar kolay olduğudur. Müşterilerin Bedrock'u Amazon S3'teki birkaç etiketli örneğe yönlendirmesi yeterlidir ve hizmet, büyük hacimli verilere açıklama eklemek zorunda kalmadan (20 kadar az örnek yeterlidir) belirli bir görev için modelde ince ayar yapabilir. Önde gelen bir moda perakendecisinde çalışan ve yaklaşan yeni bir el çantası serisi için taze, hedefe yönelik reklam ve kampanya metni geliştirmesi gereken bir içerik pazarlama yöneticisi düşünün. Bunu yapmak için, Bedrock'a geçmiş kampanyalardan en iyi performans gösteren sloganlarının birkaç etiketli örneğini ve ilgili ürün açıklamalarını sağlarlar ve Bedrock otomatik olarak yeni çantalar için etkili sosyal medya, görüntülü reklam ve web kopyası oluşturmaya başlar. Müşterinin verilerinin hiçbiri, temel alınan modelleri eğitmek için kullanılmaz ve tüm veriler şifrelendiğinden ve müşterinin Sanal Özel Bulutundan (VPC) ayrılmadığından, müşteriler verilerinin özel ve gizli kalacağına güvenebilirler.
Bedrock artık sınırlı önizlemede ve müşteriler beğeniyor Koda geliştirme ekiplerinin ne kadar hızlı hazırlanıp çalışır duruma geldiği konusunda heyecanlılar. Coda'nın Kurucu Ortağı ve CEO'su Shishir Mehrotra, “Uzun süredir mutlu bir AWS müşterisi olarak, Amazon Bedrock'un Coda AI'ya kalite, ölçeklenebilirlik ve performans getirebileceği konusunda heyecanlıyız. Tüm verilerimiz zaten AWS'de olduğundan, verilerimizi yerleşik olarak korumak için ihtiyaç duyduğumuz tüm güvenlik ve gizlilikle Bedrock kullanarak üretken yapay zekayı hızla dahil edebiliyoruz. Uber, New York Times ve Square gibi büyük ekipler de dahil olmak üzere Coda'da çalışan on binlerce ekiple güvenilirlik ve ölçeklenebilirlik gerçekten önemli."
Önümüzdeki aylarda daha geniş kitlelere sunmadan önce Amazon'un yeni Titan FM'lerini birkaç müşterimizle önizliyoruz. Başlangıçta iki Titan modelimiz olacak. Birincisi, özetleme, metin oluşturma (örneğin, bir blog yazısı oluşturma), sınıflandırma, açık uçlu Soru-Cevap ve bilgi çıkarma gibi görevler için üretken bir LLM'dir. İkincisi, metin girdilerini (sözcükler, deyimler veya muhtemelen büyük metin birimleri) metnin anlamsal anlamını içeren sayısal temsillere (yerleştirmeler olarak bilinir) çeviren bir katıştırılmış LLM'dir. Bu LLM metin üretmeyecek olsa da, kişiselleştirme ve arama gibi uygulamalar için kullanışlıdır çünkü model, yerleştirmeleri karşılaştırarak kelime eşlemeden daha alakalı ve bağlamsal yanıtlar üretecektir. Aslında, Amazon.com'un ürün arama özelliği, müşterilerin aradıkları ürünleri bulmalarına yardımcı olmak için diğerleri arasında benzer bir yerleştirme modeli kullanır. Yapay zekanın sorumlu kullanımında en iyi uygulamaları desteklemeye devam etmek için Titan FM'ler, verilerdeki zararlı içeriği tespit edip kaldırmak, kullanıcı girişindeki uygunsuz içeriği reddetmek ve modellerin uygunsuz içerik (nefret söylemi, küfür ve şiddet).
Bedrock, tüm geliştiriciler için kolay olacağı için kuruluşlarında makine öğrenimi kullanımını hızlandırabilmeleri ve kendi üretken yapay zeka uygulamalarını oluşturabilmeleri için FM'lerin gücünü her büyüklükteki şirkete erişilebilir hale getiriyor. Bedrock'un FM'leri ve Accenture, Deloitte, Infosys ve gibi ortaklarımızı demokratikleştirmede büyük bir adım olacağını düşünüyoruz. slalom üretken yapay zeka ile işletmelerin daha hızlı ilerlemesine yardımcı olacak uygulamalar geliştiriyor. Bağımsız Yazılım Satıcıları (ISV'ler) gibi C3 AI ve Pega, AWS'den bekledikleri tüm güvenlik, gizlilik ve güvenilirlikle birlikte harika FM seçeneklerine kolay erişim için Bedrock'tan yararlanmaktan heyecan duyuyor.
AWS Trainium tarafından desteklenen Amazon EC2 Trn1n bulut sunucularının ve üretken yapay zeka için en uygun maliyetli bulut altyapısı olan AWS Inferentia2 tarafından desteklenen Amazon EC2 Inf2 bulut sunucularının genel kullanıma sunulduğu duyurusu
Müşteriler FM'lerle ne yapmaya çalışırlarsa çalışsınlar - onları çalıştırmak, inşa etmek, özelleştirmek - makine öğrenimi için özel olarak oluşturulmuş en performanslı, uygun maliyetli altyapıya ihtiyaç duyarlar. Son beş yıldır AWS, makine öğrenimi eğitimi ve Çıkarım gibi zorlu iş yükleri için performans ve fiyat performansının sınırlarını zorlamak üzere kendi silikonumuza yatırım yapıyor ve AWS Trainium ve AWS Inferentia yongalarımız, eğitim modelleri ve çalışan çıkarım için en düşük maliyeti sunuyor bulutta. Optimum makine öğrenimi altyapısını seçerek performansı en üst düzeye çıkarma ve maliyetleri kontrol etme yeteneği, AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Grammarly, Hugging Face, Runway ve Stability AI gibi önde gelen AI startup'larının AWS üzerinde çalışmasının nedenidir.
Trainium tarafından desteklenen Trn1 bulut sunucuları, diğer tüm EC50 bulut sunucularına göre eğitim maliyetlerinde %2'ye varan tasarruf sağlayabilir ve eğitimi 800 Gb/sn ikinci nesil Elastik Yapı Adaptörü (EFA) ağıyla bağlı birden çok sunucuya dağıtmak üzere optimize edilmiştir. Müşteriler, petabit ölçekli ağ iletişimi ile aynı AWS Erişilebilirlik Alanında bulunan 1 Trainium çipine (30,000 exaflop'tan fazla bilgi işlem) kadar ölçeklendirilebilen UltraClusters'ta Trn6 bulut sunucularını dağıtabilir. Helixon, Money Forward ve Amazon Arama ekibi de dahil olmak üzere birçok AWS müşterisi, en büyük ölçekli derin öğrenme modellerini eğitmek için gereken süreyi aylardan haftalara, hatta günlere indirirken maliyetleri düşürürken Trn1 bulut sunucularını kullanır. 800 Gb/sn çok fazla bir bant genişliğidir, ancak daha fazlasını sunmak için yenilik yapmaya devam ettik ve bugün yeni, ağ için optimize edilmiş genel kullanılabilirlik trn1n durumlarda, 1600 Gbps ağ bant genişliği sunan ve büyük, yoğun ağ kullanan modeller için Trn20'e göre %1 daha yüksek performans sağlamak üzere tasarlanmış.
Bugün, FM'lere harcanan zamanın ve paranın çoğu onları eğitmeye gidiyor. Bunun nedeni, birçok müşterinin FM'leri üretime henüz yeni yerleştirmeye başlamasıdır. Bununla birlikte, gelecekte, FM'ler geniş ölçekte dağıtıldığında, çoğu maliyet, modelleri çalıştırma ve çıkarım yapma ile ilişkilendirilecektir. Siz tipik olarak periyodik olarak bir modeli eğitirken, bir üretim uygulaması sürekli olarak tahminler (çıkarımlar olarak bilinir) üretebilir ve potansiyel olarak saatte milyonlar üretebilir. Ve bu tahminlerin, çok düşük gecikme süresi ve yüksek verimli ağ iletişimi gerektiren gerçek zamanlı olarak gerçekleşmesi gerekir. Alexa, her dakika gelen ve tüm bilgi işlem maliyetlerinin %40'ını oluşturan milyonlarca istek ile harika bir örnektir.
Gelecekteki makine öğrenimi maliyetlerinin çoğunun çıkarımlardan kaynaklanacağını bildiğimiz için, birkaç yıl önce yeni çiplere yatırım yapmaya başladığımızda çıkarım için optimize edilmiş silikona öncelik verdik. 2018'de çıkarım için amaca yönelik ilk çip olan Inferentia'yı duyurduk. Inferentia, her yıl Amazon'un trilyonlarca çıkarım yapmasına yardımcı oluyor ve Amazon gibi şirketleri şimdiden yüz milyon doların üzerinde sermaye giderinden kurtardı. Sonuçlar etkileyici ve daha fazla müşteri üretken yapay zekayı uygulamalarına entegre ettikçe iş yüklerinin boyutu ve karmaşıklığı artacağından yenilik yapmaya devam etmek için pek çok fırsat görüyoruz.
Bu yüzden bugünü duyuruyoruz. genel mevcudiyeti bilgi2 AWS Inferentia2 tarafından desteklenen bulut sunucularıyüz milyarlarca parametre içeren modellere sahip büyük ölçekli üretken yapay zeka uygulamaları için özel olarak optimize edilmiştir. Inf2 bulut sunucuları, önceki nesil Inferentia tabanlı bulut sunucularına kıyasla 4 kata kadar daha yüksek aktarım hızı ve 10 kata kadar daha düşük gecikme süresi sunar. Ayrıca, büyük ölçekli dağıtılmış çıkarımı desteklemek için hızlandırıcılar arasında ultra yüksek hızlı bağlantıya sahiptirler. Bu özellikler, diğer karşılaştırılabilir Amazon EC40 bulut sunucularından %2'a kadar daha iyi çıkarım fiyatı performansı ve bulutta en düşük çıkarım maliyeti sağlar. Runway gibi müşteriler, bazı modelleri için Inf2 ile karşılaştırılabilir Amazon EC2 bulut sunucularına göre 2 kata kadar daha yüksek aktarım hızı elde ediyor. Bu yüksek performanslı, düşük maliyetli çıkarım, Runway'in daha fazla özellik sunmasını, daha karmaşık modelleri devreye almasını ve sonuç olarak Runway'i kullanan milyonlarca içerik oluşturucu için daha iyi bir deneyim sunmasını sağlayacaktır.
Bireysel geliştiriciler için ücretsiz olan Amazon CodeWhisperer'ın genel kullanıma sunulduğu duyurusu
Doğru FM'lerle oluşturmanın ve Üretken Yapay Zeka uygulamalarını en yüksek performanslı bulut altyapısı üzerinde geniş ölçekte çalıştırmanın müşteriler için dönüştürücü olacağını biliyoruz. Yeni deneyim dalgası, kullanıcılar için de dönüştürücü olacaktır. Yerleşik üretken yapay zeka ile kullanıcılar, uygulamalar ve sistemlerle daha doğal ve sorunsuz etkileşimlere sahip olabilecekler. Bu özelliği mümkün kılan güçlü makine öğrenimi modelleri hakkında hiçbir şey bilmemize gerek kalmadan, sadece onlara bakarak cep telefonlarımızın kilidini nasıl açabileceğimizi bir düşünün.
Üretken yapay zeka kullanımının hızla arttığını öngördüğümüz alanlardan biri de kodlamadır. Günümüzde yazılım geliştiriciler, zamanlarının önemli bir kısmını oldukça basit ve farklılaştırılmamış kod yazarak harcıyorlar. Ayrıca karmaşık ve sürekli değişen bir araç ve teknoloji ortamına ayak uydurmak için çok zaman harcıyorlar. Tüm bunlar, geliştiricilerin yeni, yenilikçi yetenekler ve hizmetler geliştirmeleri için daha az zaman bırakır. Geliştiriciler, web'den kod parçacıklarını kopyalayıp değiştirerek bunun üstesinden gelmeye çalışırlar; bu, çalışmayan, güvenlik açıkları içeren veya açık kaynak yazılım kullanımını izlemeyen kodun yanlışlıkla kopyalanmasına neden olabilir. Ve nihayetinde, arama ve kopyalama, iyi şeylerden hâlâ zaman alıyor.
Generatif yapay zeka, farklılaştırılmamış kodun çoğunu "yazarak" denklemden bu ağır yükü kaldırabilir ve geliştiricilerin kodlamanın daha yaratıcı yönlerine odaklanmalarını sağlarken daha hızlı geliştirmelerine olanak tanır. Bu nedenle, geçen yıl ön izlemesini duyurmuştuk. Amazon Kodu Fısıltı, geliştiricilerin doğal dildeki yorumlarına ve Entegre Geliştirme Ortamlarında (IDE) önceki kodlara dayalı olarak gerçek zamanlı olarak kod önerileri oluşturarak geliştirici üretkenliğini radikal bir şekilde artırmak için kaputun altında bir FM kullanan bir yapay zeka kodlama arkadaşı. Geliştiriciler, CodeWhisperer'a "bir CSV şarkı dizesini ayrıştır" gibi bir görev yapmasını söyleyebilir ve ondan sanatçı, başlık ve en yüksek grafik sıralaması gibi değerlere dayalı yapılandırılmış bir liste döndürmesini isteyebilir. CodeWhisperer, dizeyi ayrıştıran ve listeyi belirtilen şekilde döndüren tam bir işlev oluşturarak üretkenlik artışı sağlar. Geliştiricilerin önizlemeye verdiği yanıt son derece olumluydu ve geliştiricilerin kod yazmalarına yardımcı olmanın, üretken yapay zekanın önümüzdeki yıllarda göreceğimiz en güçlü kullanımlarından biri olabileceğine inanmaya devam ediyoruz. Önizleme sırasında, bir üretkenlik mücadelesi yürüttük ve CodeWhisperer kullanan katılımcılar, görevleri ortalama %57 daha hızlı tamamladılar ve CodeWhisperer kullanmayanlara göre başarıyla tamamlama olasılıkları %27 daha yüksekti. Bu, geliştirici üretkenliğinde ileriye doğru dev bir adım ve bunun yalnızca başlangıç olduğuna inanıyoruz.
Bugün, duyurmaktan heyecan duyuyoruz Amazon CodeWhisperer'ın genel kullanılabilirliği Python, Java, JavaScript, TypeScript ve C# için artı Go, Kotlin, Rust, PHP ve SQL dahil on yeni dil. CodeWhisperer'a AWS Toolkit IDE uzantıları aracılığıyla VS Code, IntelliJ IDEA, AWS Cloud9 ve çok daha fazlası gibi IDE'lerden erişilebilir. CodeWhisperer, AWS Lambda konsolunda da mevcuttur. CodeWhisperer, halka açık milyarlarca satırlık koddan öğrenmeye ek olarak, Amazon kodu konusunda da eğitilmiştir. CodeWhisperer'ın artık Amazon EC2, AWS Lambda ve Amazon S3 dahil olmak üzere AWS hizmetleri için kod oluşturmanın en doğru, en hızlı ve en güvenli yolu olduğuna inanıyoruz.
Üretken yapay zeka araçları tarafından önerilen kod gizli güvenlik açıkları içeriyorsa veya açık kaynağı sorumlu bir şekilde ele alamıyorsa, geliştiriciler gerçekten daha üretken olmayacak. CodeWhisperer, ilk on Açık Dünya Çapında Uygulama Güvenliği Projesi'nde (OWASP) olanlar gibi tespit edilmesi zor güvenlik açıklarını bulmak ve bunlara çözüm önermek için yerleşik güvenlik taramasına (otomatik akıl yürütmeyle desteklenir) sahip tek yapay zeka kodlama yardımcısıdır. kripto kitaplığı en iyi uygulamalarını ve diğerlerini karşılamaz. CodeWhisperer, geliştiricilerin sorumlu bir şekilde kod yazmasına yardımcı olmak için önyargılı veya haksız olarak değerlendirilebilecek kod önerilerini filtreler ve CodeWhisperer, müşterilerin başvurmak veya kullanım için lisans vermek isteyebilecekleri açık kaynak koduna benzeyen kod önerilerini filtreleyebilen ve işaretleyebilen tek kodlama yardımcısıdır.
Üretken yapay zekanın geliştiriciler için oyunu değiştireceğini biliyoruz ve mümkün olduğunca çok kişiye faydalı olmasını istiyoruz. Bu nedenle CodeWhisperer, kod oluşturmak için herhangi bir vasıf veya zaman sınırı olmaksızın tüm bireysel kullanıcılar için ücretsizdir! Herkes sadece bir e-posta hesabıyla CodeWhisperer'a kaydolabilir ve dakikalar içinde daha üretken hale gelebilir. Bir AWS hesabınızın olması bile gerekmez. İş kullanıcıları için, AWS Identity and Access Management (IAM) entegrasyonu ile çoklu oturum açma (SSO) gibi yönetim özelliklerinin yanı sıra daha yüksek güvenlik taraması limitleri içeren bir CodeWhisperer Professional Katmanı sunuyoruz.
CodeWhisperer gibi güçlü uygulamalar oluşturmak, geliştiriciler ve tüm müşterilerimiz için dönüştürücüdür. Daha yapacak çok şeyimiz var ve AWS'de üretken yapay zeka ile oluşturacaklarınız için heyecanlıyız. Misyonumuz, her beceri düzeyindeki geliştiricinin ve her büyüklükteki kuruluşun üretken yapay zekayı kullanarak yenilik yapmasını mümkün kılmaktır. Bu, sizin için yeni olasılıkları güçlendiren bir sonraki ML dalgası olacağına inandığımız şeyin sadece başlangıcı.
Kaynaklar
AWS'de üretken yapay zeka ve bu duyurular hakkında daha fazla bilgi edinmek için aşağıdaki kaynaklara göz atın:
Yazar hakkında
Swami Sivasubramanyan AWS'de Veri ve Makine Öğrenimi Başkan Yardımcısıdır. Bu rolde Swami, tüm AWS Veritabanı, Analitik ve Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi hizmetlerini denetler. Ekibinin misyonu, kuruluşların verilerini depolamak, erişmek, analiz etmek, görselleştirmek ve tahmin etmek için eksiksiz, uçtan uca bir veri çözümüyle çalışmasına yardımcı olmaktır.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/announcing-new-tools-for-building-with-generative-ai-on-aws/
- :dır-dir
- $UP
- 000
- 000 Müşterileri
- 1
- 100
- 20 yıl
- 2018
- 2019
- a
- kabiliyet
- Yapabilmek
- Hakkımızda
- hızlandırmak
- hızlandırıcılar
- Accenture
- erişim
- erişim yönetimi
- erişilen
- ulaşılabilir
- Hesap
- Hesaplar
- doğru
- karşısında
- etkinlik
- Ad
- ilave
- yönetim
- Benimseme
- gelişme
- gelişmeler
- avantaj
- ajansları
- AI
- AI ve Makine Öğrenimi
- AI sistemleri
- HAVA
- Alexa
- Türkiye
- Izin
- zaten
- şaşırtıcı
- Amazon
- Amazon Kodu Fısıltı
- Amazon EC2
- Amazon Go
- Amazon Adaçayı Yapıcı
- arasında
- miktar
- tutarları
- analytics
- çözümlemek
- analiz
- ve
- duyurmak
- açıkladı
- Duyurular
- Duyurusu
- kimse
- api
- Uygulama
- uygulama güvenliği
- uygulamaları
- Tamam
- yaklaşım
- uygulamalar
- mimari
- ARE
- ALAN
- etrafında
- Sanat
- sanatçı
- AS
- yönleri
- ilişkili
- At
- Dikkat
- Otomatik
- otomatik olarak
- kullanılabilirliği
- mevcut
- ortalama
- AWS
- AWS Bulut9
- AWS Müşterisi
- AWS Kimlik ve Erişim Yönetimi (IAM)
- AWS Çıkarımları
- AWS Lambda
- Bant genişliği
- Bankacılık
- baz
- merkezli
- BE
- Çünkü
- müşterimiz
- önce
- başlamak
- Başlangıç
- olmak
- Inanmak
- İYİ
- en iyi uygulamalar
- Daha iyi
- arasında
- Ötesinde
- Büyük
- milyarlarca
- Blog
- Blog Yazıları
- Çiçek açmak
- BMW
- artırmak
- getirmek
- geniş
- geniş
- inşa etmek
- inşaatçılar
- bina
- yapılı
- yerleşik
- iş
- işletmeler
- by
- çağrı
- Kampanya
- Kampanyalar
- CAN
- yetenekleri
- yetenekli
- Kapasite
- Başkent
- Yakalamak
- Merkezleri
- ceo
- zincir
- meydan okuma
- değişiklik
- özellikleri
- Grafik
- ChatGPT
- Kontrol
- yonga
- cips
- Klinik
- seçme
- Dolaşım
- sınıflandırma
- bulut
- bulut altyapısı
- Cloud9
- Kurucu
- kod
- kodlama
- nasıl
- gelecek
- gelecek yıllar
- yorumlar
- taahhüt
- çoğunlukla
- Şirketler
- Şirketin
- karşılaştırılabilir
- karşılaştırıldığında
- karşılaştırarak
- tamamlamak
- Tamamlandı
- tamamen
- karmaşık
- karmaşıklık
- hesaplamak
- bilgisayar
- Bilgisayar görüşü
- kavramlar
- bağlı
- Bağlantı
- kabul
- konsolos
- sürekli
- tüketici
- Tüketiciler
- içeren
- içerik
- İçerik pazarlama
- bağlamlar
- bağlamsal
- devam etmek
- devam
- kontrol
- konuşkan
- konuşmaları
- kopyalama
- Ücret
- uygun maliyetli
- maliyetler
- olabilir
- yaratmak
- Oluşturma
- Yaratıcı
- yaratıcıları
- kripto
- akım
- müşteri
- müşteri deneyimi
- Müşteriler
- özelleştirme
- özelleştirmek
- özelleştirilmiş
- keskin kenar
- günlük
- veri
- veritabanı
- Günler
- yıl
- derin
- derin öğrenme
- en derin
- teslim etmek
- deloitte
- talep
- Demokratikleştirilmesi
- dağıtmak
- konuşlandırılmış
- tasarlanmış
- tasarımlar
- geliştirmek
- gelişmiş
- Geliştirici
- geliştiriciler
- gelişme
- Diyalog
- farklı
- farklılaşmış
- Yayılma
- ekran
- dağıtmak
- dağıtıldı
- Çeşitlilik
- belge
- Değil
- yapıyor
- dolar
- etki
- Dont
- sürücü
- tahrik
- Drones
- sırasında
- Flemenkçe
- e-ticaret
- her
- Erken
- kolay
- kolayca
- kolay
- Etkili
- E-posta
- etkinleştirmek
- şifreli
- son uca
- çekici
- Motor
- Mühendisler
- yeterli
- işletmelerin
- Entertainment
- Tüm
- çevre
- Eter (ETH)
- Ethos
- Hatta
- sürekli değişen
- Her
- evrim
- örnek
- örnekler
- uyarılmış
- heyecan verici
- beklemek
- gider
- deneyim
- Deneyimler
- Maruz kalma
- uzatmak
- uzantıları
- kapsamlı, geniş
- çıkarma
- kumaş
- Yüz
- başarısız
- tanıdık
- aile
- uzak
- Moda
- HIZLI
- hızlı hareket eden
- Daha hızlı
- hızlı
- Özellikler(Hazırlık aşamasında)
- Özellikler
- geribesleme
- Ferrari
- az
- filtre
- filtreler
- Nihayet
- mali
- bulmak
- bulma
- Firma
- Ad
- odak
- takip et
- takip etme
- İçin
- resmen
- formlar
- ileri
- vakıf
- kesir
- Ücretsiz
- Fransızca
- taze
- itibaren
- yerine getirme
- işlev
- fonksiyonlar
- gelecek
- oyun
- genel
- genel amaçlı
- genellikle
- oluşturmak
- üreten
- nesil
- üretken
- üretken yapay zeka
- Almanca
- almak
- dev
- Vermek
- Go
- Goes
- gidiş
- Tercih Etmenizin
- Hükümet
- harika
- Büyüyen
- avuç
- sap
- olmak
- mutlu
- zararlı
- nefret söylemi
- Var
- sahip olan
- sağlık
- ağır
- ağırlık kaldırma
- yardım et
- yardım
- yardımcı olur
- miras
- Gizli
- yüksek performans
- yüksek performans
- Yüksek kaliteli
- daha yüksek
- en yüksek
- Evler
- başlık
- Ne kadar
- Ancak
- HTTPS
- Kocaman
- Yüzlerce
- IAM
- Fikir
- fikirler
- Kimlik
- kimlik ve erişim yönetimi
- Kimlik ve Erişim Yönetimi (IAM)
- görüntü
- Görüntü Tanıma
- görüntüleri
- hayal gücü
- önemli
- etkileyici
- iyileştirmek
- in
- dahil
- içerir
- Dahil olmak üzere
- birleştirmek
- Artırmak
- inanılmaz
- bağımsız
- bireysel
- Endüstri
- Dönüm noktası
- bilgi
- bilgi çıkarma
- bilgi
- Infosys
- Altyapı
- başlangıçta
- yenilik yapmak
- yenilik
- Yenilikçilik
- yenilikler
- yenilikçi
- giriş
- örnek
- talimatlar
- entegre
- entegre
- bütünleşme
- entegrasyonlar
- Akıllı
- etkileşimleri
- iç
- tanıtmak
- Sezmek
- İcat
- yatırım
- yatırım
- IP
- IT
- İtalyan
- ürün
- ONUN
- Java
- JavaScript
- tutmak
- anahtar
- Nezaket.
- Bilmek
- bilgi
- bilinen
- Labs
- manzara
- dil
- Diller
- büyük
- büyük ölçekli
- büyük
- Soyad
- Geçen yıl
- Gecikme
- başlattı
- katmanları
- önemli
- Sıçrama
- ÖĞRENİN
- öğrenme
- Ayrılmak
- Led
- Lets
- seviyeleri
- Kaldıraç
- Kütüphane
- Lisans
- kaldırma
- sevmek
- Muhtemelen
- Sınırlı
- sınırları
- çizgi
- hatları
- Liste
- küçük
- bulunan
- bakıyor
- Çok
- düşük maliyetli
- düşürücü
- makine
- makine öğrenme
- yapmak
- YAPAR
- Yapımı
- yönetmek
- yönetilen
- yönetim
- müdür
- çok
- Pazarlama
- masif
- uygun
- matematik
- Maksimuma çıkarmak
- Mayıs..
- anlam
- medya
- Neden
- olabilir
- milyon
- milyon dolar
- milyonlarca
- dakika
- dakika
- Misyonumuz
- misyonlar
- ML
- Telefon
- cep telefonları
- model
- modelleri
- para
- ay
- Daha
- çoğu
- En popüler
- çoklu
- Music
- Doğal (Madenden)
- Doğal lisan
- Tabiat
- gerek
- gerek
- ihtiyaçlar
- ağ
- ağ
- sinirsel
- sinir ağı
- yeni
- New York
- New York Times
- sonraki
- numara
- of
- teklif
- teklif
- teklifleri
- on
- ONE
- açık
- açık kaynak
- Fırsatlar
- optimum
- optimize
- optimize
- organizasyonlar
- Diğer
- Diğer
- ödenmemiş
- Üstesinden gelmek
- kendi
- paradigma
- parametreler
- Bölüm
- Katılımcılar
- belirli
- ortaklar
- geçmiş
- desen
- yapmak
- performans
- icra
- Kişiselleştirme
- telefonlar
- PHP
- ifadeler
- fiziksel
- fiziksel perakende
- planlama
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- oynandı
- Nokta
- Popüler
- portföy
- Portekizce
- pozitif
- olanakları
- mümkün
- Çivi
- Mesajlar
- potansiyel
- potansiyel
- güç kelimesini seçerim
- powered
- güçlü
- Açılması
- Pratik
- uygulamalar
- tahmin
- Tahminler
- başkan
- güzel
- Önizleme
- fiyat
- asal
- Başbakan Hava
- Önceki
- öncelik
- gizlilik
- özel
- sorunlar
- süreç
- işleme
- üretmek
- PLATFORM
- üretim
- üretken
- verimlilik
- Ürünler
- KÜFÜR
- profesyonel
- proje
- özel
- korumak
- korumalı
- sağlamak
- sağlar
- alenen
- amaçlı
- Itmek
- koymak
- Python
- Soru-Cevap
- nitelikler
- kalite
- Sorular
- hızla
- kökünden
- menzil
- hızlı
- hızla
- Okumak
- hazır
- gerçek zaman
- реалистичный,en
- gerçekleştirmek
- alan
- son
- geçenlerde
- tanıma
- tavsiyeler
- azaltmak
- Referans
- uygun
- güvenilirlik
- güvenilir
- kalmak
- Kaldır
- rapor
- Raporlar
- isteklerinizi
- gereklidir
- gerektirir
- araştırma
- Kaynaklar
- yanıt
- sorumlu
- sorumlu
- sonuç
- Ortaya çıkan
- Sonuçlar
- perakende
- perakendeci
- dönüş
- İade
- reuters
- Yükselmek
- Robotik
- Rol
- yolları
- koşmak
- koşu
- pist
- Rust
- sagemaker
- aynı
- Tasarruf
- diyor
- ölçeklenebilirlik
- ölçeklenebilir
- ölçek
- tarama
- sorunsuz
- Ara
- arama
- İkinci
- güvenli
- güvenlik
- tohumları
- görme
- seçim
- duyu
- duygu
- Serverless
- Sunucular
- hizmet
- Hizmetler
- set
- birkaç
- Paylaşılan
- Raf
- çalışma
- Mağaza
- meli
- işaret
- önemli
- Silikon
- benzer
- Basit
- sadece
- beri
- tek
- beden
- boyutları
- beceri
- küçük
- akıllı
- So
- Sosyal Medya
- sosyal medya
- Yazılım
- Yazılım geliştiricileri
- çözüm
- Çözme
- biraz
- Kaynak
- kaynak kodu
- karış
- İspanyolca
- özel
- özellikle
- Belirtilen
- konuşma
- geçirmek
- harcanmış
- SQL
- kare
- istikrar
- kararlı
- yığın
- başlama
- başladı
- XNUMX dakika içinde!
- Startups
- kalmak
- adım
- Yine
- mağaza
- hikayeler
- basit
- güçlü
- dizi
- yapılandırılmış
- Ders çalışıyor
- stil
- Başarılı olarak
- böyle
- süit
- arz
- tedarik zinciri
- destek
- Destek
- Sistemler
- Bizi daha iyi tanımak için
- alır
- Hedeflenen
- Görev
- görevleri
- takım
- takım
- teknoloji
- teknoloji şirketleri
- Teknolojileri
- Teknoloji
- on
- test
- metin oluşturma
- o
- The
- Gelecek
- New York Times
- Güvenlik
- Dünya
- ve bazı Asya
- Onları
- kendilerini
- Bunlar
- işler
- Düşünmek
- Thomson Reuters
- Binlerce
- üç
- İçinden
- verim
- aşama
- zaman
- zamanlar
- titan
- Başlık
- için
- bugün
- bugünkü
- yarın
- araç
- araç
- araçlar
- üst
- En iyi on
- iz
- geleneksel
- Tren
- eğitilmiş
- Eğitim
- işlemler
- Dönüştürmek
- dönüştürücü
- dönüşüm
- seyahat
- Trendler
- trilyonlar
- Güven
- daktilo ile yazılmış yazı
- tipik
- Uber
- eninde sonunda
- altında
- altında yatan
- benzersiz
- birimleri
- kilidini açmak
- yaklaşan
- us
- kullanım
- kullanım
- kullanıcı
- kullanıcılar
- Değerli
- Değerler
- değişkenler
- çeşitlilik
- çeşitli
- Geniş
- satıcıları
- üzerinden
- Başkan Yardımcısı
- Videolar
- Sanal
- vizyonumuz
- görselleştirmek
- ses
- hacimleri
- vs
- vs kod
- güvenlik açıkları
- dalga
- Yol..
- ağ
- hafta
- Haftalar
- İYİ
- Ne
- Nedir
- hangi
- süre
- DSÖ
- geniş
- Geniş ürün yelpazesi
- yaygın
- irade
- ile
- içinde
- olmadan
- Word
- sözler
- İş
- çalışma
- çalışır
- Dünya
- Dünya çapında
- olur
- yazı yazıyor
- yıl
- yıl
- zefirnet