全新的專有模型導(dǎo)入功能讓客戶更輕松地將其專屬模型導(dǎo)入到Amazon Bedrock中，從而充分利用Amazon Bedrock的強(qiáng)大功能
全新的模型評估功能使客戶能夠廣泛且便捷地選擇完全托管模型，包括RAG優(yōu)化的新版Amazon Titan Embeddings V2以及來自Cohere、Meta的最新模型
Amazon Bedrock的Guardrails采用業(yè)界領(lǐng)先技術(shù)幫助客戶根據(jù)應(yīng)用需求和負(fù)責(zé)任的AI政策，有效實(shí)施定制的安全措施。
數(shù)以萬計的客戶和合作伙伴正在使用Amazon Bedrock構(gòu)建和部署生成式AI應(yīng)用程序，包括阿迪達(dá)斯（Adidas）、ADP、Aha!、亞馬遜（Amazon.com）、橋水基金（Bridgewater Associates）、精品酒店集團(tuán)、科萊恩公司（Clariant）、美國達(dá)美航空公司（Delta）、電通、福克斯電影公司、GoDaddy、Hugging Face 、Infor、Intuit、通力電梯、KT、律商聯(lián)訊（LexisNexis Legal & Professional）、孤獨(dú)星球（Lonely Planet）、Netsmart、紐約證券交易所、輝瑞、美國男子職業(yè)高爾夫球巡回賽（PGA TOUR）、Perplexity AI、Ricoh USA、Rocket Mortgage、瑞安航空、Salesforce、西門子、湯森路透集團(tuán)（Thomson Reuters）、豐田、Tui、美國聯(lián)合航空公司（United Airlines）等。
北京2024年4月23日 /美通社/ -- 今天，亞馬遜云科技宣布推出Amazon Bedrock的全新功能，為客戶提供了一種更簡單、更快捷、更安全的方法，幫助客戶開發(fā)先進(jìn)的生成式人工智能（AI）應(yīng)用。目前，已有成千上萬的用戶選擇將Amazon Bedrock作為其生成式AI戰(zhàn)略的核心基礎(chǔ)。Amazon Bedrock讓用戶能夠輕松接入來自AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI以及亞馬遜等公司的領(lǐng)先基礎(chǔ)模型（FMs），同時滿足了開發(fā)和部署生成式AI應(yīng)用所需的功能性和企業(yè)級安全性需求。Amazon Bedrock提供的強(qiáng)大模型均以完全托管服務(wù)的方式提供給客戶，因此客戶無需擔(dān)心底層基礎(chǔ)設(shè)施，這為應(yīng)用程序的無縫部署、可擴(kuò)展性和持續(xù)優(yōu)化提供保障。新增的功能允許客戶在Amazon Bedrock上運(yùn)行專屬的完全托管模型，簡化了為特定應(yīng)用場景選擇最佳模型的過程，并使得對生成式AI應(yīng)用程序的保護(hù)措施更加易于實(shí)施，同時還擴(kuò)展了模型的選擇范圍。如需了解更多信息或使用Amazon Bedrock，請訪問https://aws.amazon.com/cn/bedrock/。
從迅速崛起的初創(chuàng)公司到注重安全的大型企業(yè)及政府機(jī)構(gòu)，全球范圍內(nèi)各類組織正通過Amazon Bedrock激發(fā)創(chuàng)新、提升生產(chǎn)效率并打造全新的用戶體驗(yàn)。例如，紐約證券交易所（NYSE）利用Amazon Bedrock豐富的基礎(chǔ)模型和先進(jìn)的AI生成能力，處理眾多監(jiān)管文件，并將復(fù)雜的法規(guī)內(nèi)容轉(zhuǎn)化為易于理解的語言。歐洲最大的航空公司瑞安航空正在通過Amazon Bedrock提升服務(wù)效率。Amazon Bedrock能夠幫助機(jī)組人員實(shí)時查詢特定國家法規(guī)的相關(guān)信息，或從數(shù)量龐大的手冊中快速提取關(guān)鍵摘要，確保乘客的順暢出行；專注于為社區(qū)醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供電子健康記錄（EHR）解決方案的技術(shù)供應(yīng)商N(yùn)etsmart，正在努力減輕醫(yī)護(hù)工作者在臨床文檔管理上的工作負(fù)擔(dān)。通過在Amazon Bedrock上構(gòu)建的生成式AI自動化工具，他們旨在將個人健康記錄的管理時間減少高達(dá)50%。這將使Netsmart客戶加速患者報銷申請的提交過程，同時患者所得到的護(hù)理體驗(yàn)也將得到提升。
"企業(yè)應(yīng)用Amazon Bedrock正呈現(xiàn)出爆炸式的增長。成千上萬不同規(guī)模，來自不同行業(yè)的企業(yè)選擇Amazon Bedrock作為他們生成式AI戰(zhàn)略的核心基礎(chǔ)，它極大加速并簡化了企業(yè)從試驗(yàn)階段到實(shí)際生產(chǎn)的轉(zhuǎn)變。"亞馬遜云科技AI和數(shù)據(jù)副總裁Swami Sivasubramanian博士表示，"客戶對Amazon Bedrock充滿熱情，因?yàn)樗粌H提供企業(yè)級的安全性和隱私保護(hù)，還提供了廣泛的前沿模型選擇，使得構(gòu)建生成式AI應(yīng)用變得前所未有得簡單。隨著今天新功能的推出，我們將繼續(xù)快速創(chuàng)新，以為我們的客戶提供更豐富的功能和行業(yè)領(lǐng)先的模型，進(jìn)一步推動生成式AI的大規(guī)模普及。"
全新的專有模型導(dǎo)入功能可以幫助客戶將其定制模型集成至Amazon Bedrock，減少運(yùn)營成本并加速應(yīng)用程序的開發(fā)
在Amazon Bedrock上，來自生命健康和金融服務(wù)等行業(yè)的客戶不僅可以輕松訪問AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI和亞馬遜的多種領(lǐng)先的基礎(chǔ)模型，還能利用自身數(shù)據(jù)定制公開模型，以支持特定行業(yè)的用例。當(dāng)企業(yè)需要用自有數(shù)據(jù)構(gòu)建這些模型時，他們通常依賴Amazon SageMaker這類服務(wù)，后者提供業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的模型訓(xùn)練功能，可以從頭開始訓(xùn)練模型或?qū)ΜF(xiàn)有的公開模型如Llama、Mistral和Flan-T5進(jìn)行高級定制。自2017年推出以來，Amazon SageMaker已成為構(gòu)建和訓(xùn)練世界級基礎(chǔ)模型的平臺，其中包括超大參數(shù)量的公開模型Falcon 180。同時，客戶還希望能夠?qū)⑺麄冏约旱亩ㄖ颇Ｐ团cAmazon Bedrock內(nèi)置的高級生成式AI工具相結(jié)合，如知識庫、Guardrails、代理（Agents）和模型評估等，而無需自行開發(fā)這些功能。
借助全新的Amazon Bedrock專有模型導(dǎo)入功能，企業(yè)現(xiàn)在能夠?qū)⒆约旱亩ㄖ颇Ｐ蛯?dǎo)入到Amazon Bedrock中，以完全托管的API形式進(jìn)行訪問，這種方式為構(gòu)建生成式AI應(yīng)用程序帶來前所未有的體驗(yàn)。只需點(diǎn)擊幾下，客戶即可將他們使用Amazon SageMaker或其他工具開發(fā)的模型集成到Amazon Bedrock平臺上。模型通過自動化驗(yàn)證流程后，客戶便可像訪問平臺上其他模型一樣，訪問自己的定制模型，同時享受到目前Amazon Bedrock所具備的所有優(yōu)勢——包括無縫的可擴(kuò)展性、強(qiáng)大的應(yīng)用保護(hù)能力、遵循負(fù)責(zé)任的AI原則、利用檢索增強(qiáng)生成（RAG）擴(kuò)充模型知識庫、輕松創(chuàng)建用于完成多步任務(wù)的代理（Agents）、進(jìn)行微調(diào)以持續(xù)訓(xùn)練和優(yōu)化模型，且無需管理底層基礎(chǔ)設(shè)施。這一新功能讓企業(yè)能夠輕松地通過同一API訪問Amazon Bedrock的模型與自己的定制模型。Amazon Bedrock專有模型導(dǎo)入功能現(xiàn)已推出預(yù)覽版并支持三種最受歡迎的開放模型架構(gòu)：Flan-T5、Llama和Mistral，并計劃未來支持更多模型。
模型評估功能幫助客戶評估、比較和選擇適合其應(yīng)用程序的最佳模型
Amazon Bedrock提供了最廣泛的業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的模型選擇，滿足企業(yè)在價格、性能或能力方面的各種需求，并允許企業(yè)獨(dú)占或與其他企業(yè)共享模型。構(gòu)建生成式AI應(yīng)用程序的關(guān)鍵一步是找到合適的模型，而選擇特定應(yīng)用場景的最佳模型則需要客戶在準(zhǔn)確性和性能之間達(dá)成微妙的平衡?，F(xiàn)在，企業(yè)還需要花費(fèi)大量時間分析每個新模型如何滿足他們的應(yīng)用場景，這阻礙了他們向用戶提供生成式AI體驗(yàn)的速度。今天，模型評估功能已正式可用，它是企業(yè)快速分析和比較Amazon Bedrock上模型的最快方式，讓評估模型的時間從幾個星期縮短到幾個小時，從而促使他們更快地推出新的應(yīng)用程序并改善用戶體驗(yàn)?？蛻艨梢粤⒓撮_始評估，通過選擇預(yù)定義的評估標(biāo)準(zhǔn)（例如準(zhǔn)確性和魯棒性）并上傳自有數(shù)據(jù)集/提示詞庫，或者從內(nèi)置的、公開可用的資源中進(jìn)行選擇。對于主觀標(biāo)準(zhǔn)或需要細(xì)致判斷的內(nèi)容，Amazon Bedrock使客戶能夠輕松將人工審核融入工作流程中，以根據(jù)特定應(yīng)用場景的指標(biāo)（如相關(guān)性、風(fēng)格和品牌聲音）對模型進(jìn)行評估。一旦設(shè)置完成，Amazon Bedrock將運(yùn)行評估并生成報告，使客戶能夠輕松了解模型在關(guān)鍵指標(biāo)上的表現(xiàn)，并迅速選擇最適合其應(yīng)用場景的模型。
通過Amazon Bedrock Guardrails功能，客戶可以利用前沿技術(shù)輕松實(shí)施防護(hù)措施，去除個人信息和敏感信息、褻瀆語言、特定詞匯并屏蔽有害內(nèi)容
企業(yè)需要以安全、可信任和負(fù)責(zé)任的方式實(shí)施生成式AI。許多模型使用內(nèi)置控制來過濾不良和有害內(nèi)容，但大多數(shù)客戶希望進(jìn)一步定制他們的生成式AI應(yīng)用程序，以確保生成結(jié)果更具相關(guān)性，在符合公司政策的同時遵循負(fù)責(zé)任的AI原則?，F(xiàn)在，Amazon Bedrock的Guardrails功能已正式可用，它在基礎(chǔ)模型的原生能力之上提供了行業(yè)領(lǐng)先的安全保護(hù)，能夠幫助客戶阻止高達(dá)85%的有害內(nèi)容。Guardrails是唯一一項(xiàng)由頂級云服務(wù)商提供的解決方案，它允許客戶在單一服務(wù)中同時擁有內(nèi)置和定制的防護(hù)機(jī)制，并可與Amazon Bedrock中的所有大語言模型（LLMs）以及經(jīng)過微調(diào)的模型一起使用。要創(chuàng)建一個Guardrail，客戶只需提供一個自然語言描述來定義其應(yīng)用程序上下文中不予顯示的主題即可。此外，客戶還可以設(shè)置閾值以過濾如仇恨言論、侮辱、黃色用語、或在提示詞中含有攻擊和暴力性等內(nèi)容，并設(shè)置過濾器來移除任何個人信息和敏感信息、褻瀆言論或特定的屏蔽詞。通過為生成式AI應(yīng)用程序提供一致的用戶體驗(yàn)和標(biāo)準(zhǔn)化的安全和隱私控制，Amazon Bedrock Guardrails使客戶能夠快速且安全地進(jìn)行創(chuàng)新。
更多模型選擇：Amazon Titan Text Embeddings V2、正式可用的Titan Image Generator，以及來自Cohere和Meta的最新模型
Amazon Bedrock專屬的Amazon Titan模型是由亞馬遜云科技在大規(guī)模且多樣化的數(shù)據(jù)集上創(chuàng)建和預(yù)訓(xùn)練而成的，專為多種應(yīng)用場景設(shè)計，并內(nèi)置負(fù)責(zé)任的AI功能。Amazon Bedrock不斷繼續(xù)擴(kuò)展Amazon Titan系列，為客戶提供更多選擇和靈活性。Amazon Titan Text Embeddings V2針對使用RAG的應(yīng)用場景進(jìn)行了優(yōu)化，非常適合如信息檢索、問答聊天機(jī)器人和個性化推薦等任務(wù)。許多企業(yè)采用RAG技術(shù)，這種流行的模型定制技術(shù)通過連接到知識源以增強(qiáng)基礎(chǔ)模型的生成結(jié)果。然而，運(yùn)行這些操作可能會消耗大量計算和存儲資源。即將推出的新版Amazon Titan Text Embeddings V2模型降低了存儲和計算成本，同時提高了準(zhǔn)確性。通過為客戶提供靈活的嵌入（embeddings）功能，將存儲需求降低至原來的四分之一，顯著降低了運(yùn)營成本，同時在RAG應(yīng)用場景中保持97%的準(zhǔn)確性，表現(xiàn)優(yōu)于其他領(lǐng)先模型。
Amazon Titan Image Generator現(xiàn)已正式可用，它為廣告、電子商務(wù)、媒體和娛樂等行業(yè)客戶提供了一種低成本的方式來生成專業(yè)級別的圖像，或?qū)ΜF(xiàn)有圖像進(jìn)行增強(qiáng)和編輯，僅憑自然語言提示即可實(shí)現(xiàn)。Amazon Titan Image Generator還為其生成的所有圖像設(shè)計了一個隱形水印，以幫助識別AI生成的圖像，從而推動AI技術(shù)的安全、可靠和透明發(fā)展，并有助于減少虛假信息的傳播。同時，Amazon Titan Image Generator還可以檢查圖片中是否存在水印，并幫助客戶確認(rèn)圖片是否由其生成。
同時，Amazon Bedrock上的Meta Llama 3基礎(chǔ)模型已正式可用，Cohere的Command R和Command R+模型也即將推出。Llama 3專為開發(fā)者、研究人員和企業(yè)設(shè)計，旨在支持他們構(gòu)建、試驗(yàn)并負(fù)責(zé)任地擴(kuò)展生成式AI項(xiàng)目。Llama 3模型是一系列經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練及微調(diào)的大語言模型，適用于廣泛的應(yīng)用場景，特別擅長執(zhí)行文本摘要和分類、情感分析、語言翻譯及代碼生成等任務(wù)。而Cohere的Command R和Command R+模型則是前沿的基礎(chǔ)模型，客戶能夠基于此構(gòu)建支持10種語言、具備先進(jìn)RAG功能的企業(yè)級生成式AI應(yīng)用，助力全球業(yè)務(wù)拓展。
Amazon Bedrock助力客戶和合作伙伴成功
由亞馬遜打造的Rufus是一款以生成式AI為核心的專業(yè)購物助手，它是基于公司龐大的產(chǎn)品目錄、客戶建議、社區(qū)問答以及互聯(lián)網(wǎng)信息進(jìn)行訓(xùn)練。Rufus能夠解答客戶的購物疑問、提供產(chǎn)品比較，并根據(jù)對話情境進(jìn)行推薦。"為了在亞馬遜商店中提供卓越的對話式購物體驗(yàn)，我們致力于為Rufus開發(fā)先進(jìn)的模型，并期待它為客戶帶來超乎預(yù)期的價值。"亞馬遜商店Foundational AI部門副總裁兼杰出科學(xué)家Trishul Chilimbi表示，"通過利用Amazon Bedrock的定制模型導(dǎo)入功能，我們能夠?qū)ufus先進(jìn)的底層模型提供給內(nèi)部開發(fā)人員，以完全托管的API形式訪問它。現(xiàn)在，從物流到工作室的各個業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)都可以使用這個模型來構(gòu)建自己的應(yīng)用，而Amazon Bedrock則簡化了開發(fā)流程，幫助所有亞馬遜客戶快速開發(fā)新體驗(yàn)。"
電通是全球領(lǐng)先的綜合營銷和技術(shù)服務(wù)提供商之一。"在過去的三個月里，我們利用Amazon Titan Image Generator模型的預(yù)覽版，通過自然語言提示詞創(chuàng)造了大量逼真的專業(yè)級圖像，主要用于產(chǎn)品推廣和一致的品牌標(biāo)識生成。"電通創(chuàng)意全球技術(shù)總監(jiān)James Thomas表示，"我們的創(chuàng)意團(tuán)隊(duì)對Titan Image Generator生成的多樣化內(nèi)容感到印象深刻，這些內(nèi)容幫助我們?yōu)槿蚍秶鷥?nèi)的廣告活動創(chuàng)造了引人注目的圖像。我們期待體驗(yàn)該模型新推出的水印檢測功能，這將提升AI生成內(nèi)容的透明度，并幫助我們與客戶建立更牢固的信任關(guān)系。"
Salesforce是全球AI客戶關(guān)系管理（CRM）領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，其"CRM+數(shù)據(jù)+AI+信任"的強(qiáng)大組合為企業(yè)提供了強(qiáng)大的客戶連接能力。"AI是我們承諾幫助客戶在Salesforce應(yīng)用中提供個性化體驗(yàn)的核心，這些應(yīng)用都建立在Data Cloud的數(shù)據(jù)之上。為了在我們的統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺上實(shí)施生成式AI，我們正在評估各種基礎(chǔ)模型，確保所選模型最符合客戶的需求。"Salesforce AI產(chǎn)品高級副總裁Kaushal Kurapati表示，"Amazon Bedrock是我們開放生態(tài)系統(tǒng)模型策略的關(guān)鍵部分，這項(xiàng)新的模型評估功能提供自動化與人工評估兩種方式，加速了我們的模型比較和選擇?，F(xiàn)在，我們不僅可以基于直觀標(biāo)準(zhǔn)評估模型，還能從友好性、風(fēng)格和品牌相關(guān)性等更多定性標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評估。這種能力的提升將使我們?yōu)榭蛻暨\(yùn)營模型變得更加簡單和迅速。"
