亞馬遜網絡服務公司近日在生態系統中推出了五款全新的生成式人工智能產品，這些產品將幫助企業客戶利用自己的數據建立人工智能應用程序，并提供更好的安全性和模型的可及性。

這些新服務包括全面推出的Amazon Bedrock、Meta Platforms Inc.的Llama 2、Amazon Titan的嵌入人工智能、Amazon CodeWhisperer的新編碼功能以及QuickSight的商業智能生成式人工智能增強功能。

AWS數據與人工智能副總裁Swami Sivasubramanian表示：“過去一年中，數據的激增、可擴展計算的使用以及機器學習的進步讓人們對生成式人工智能的興趣激增，激發了可能改變整個行業并重新構思如何完成工作的新想法。”“今天的發布是一個重要的里程碑，讓生成式人工智能觸手可及，從初創公司到大企業，從開發人員到數據分析師，任何行業的任何員工都可以使用生成式人工智能。”

Amazon Bedrock 是該公司為生成式人工智能提供的全面托管服務，可提供對基礎模型的訪問。客戶可以使用該服務，在亞馬遜高性能基礎設施的安全環境中，利用自己的專有數據發現、訓練和調整自己的模型，無需操心管理其他。

現在，客戶可以立即使用來自AI21 Labs、Anthropic、Cohere Inc.、Meta Platforms Inc.、Stability AI Ltd.等領先人工智能公司的高性能模型以及亞馬遜的定制模型。該服務還提供了大量功能，客戶可以利用這些功能構建自己的人工智能應用，這些應用可以與客戶對話、匯總文檔、生成圖像以及提供人工智能驅動的搜索。

亞馬遜宣稱，Bedrock 是首個通過應用編程接口提供Meta的Llama 2大型語言模型的全面托管服務。在接下來的幾周內，開發人員將能夠使用 Llama 2 構建人工智能應用，它通過Bedrock（基于130億和700億參數模型）針對AWS基礎架構進行了優化。

Titan Embeddings現已全面上市，允許客戶快速創建基于大型數據集的人工智能應用。Amazon Titan基礎模型是一系列基于大型數據集的模型，可將文本轉換為被稱為嵌入的數字表示，然后可將這些表示用于基于語義的上下文增強搜索。這可用于增強人工智能驅動的搜索、提供更好的個性化服務以及其他用例。

由于建立嵌入模型需要大量數據和豐富的機器學習專業知識，因此許多企業很難實現這一功能。現在，有了Titan Embeddings，企業客戶就可以通過托管服務隨心所欲地實現這一功能。AWS上的這項功能支持25種以上的語言，上下文長度為8,192個標記，這意味著它可以處理從單詞到超長文檔在內的任何內容。

Amazon CodeWhisperer是開發人員的人工智能編碼伴侶，通過建議代碼片段、重寫代碼和解釋代碼與開發人員配合。它的模型是在數十億行公開源代碼的基礎上訓練出來的，這使它能夠為開發人員提供這些功能。亞馬遜已經對其進行了升級，企業客戶可以使用內部代碼庫中的私有代碼對其進行定制，這樣它就可以根據企業的獨特需求提供建議。

在更新之前，開發人員可能會使用該工具來幫助他們編寫通用代碼，但CodeWhisperer并不了解公司的具體內部需求或編碼要求。開發人員可能仍然需要花費數小時的時間來檢查之前編寫的代碼，以確保其符合公司的要求。

有了新的定制功能，CodeWhisperer能夠將開發人員的工具統一起來，在現有代碼的基礎上，與開發人員一起維護已經非常優質的代碼。亞馬遜表示，它將以一種不會泄露機密信息的方式實現這一點，并且不會從客戶的開發環境中存儲或記錄任何客戶信息。

Persistent Systems Ltd.的首席技術官Pandurang Kamat表示：“我們正在用Amazon CodeWhisperer裝備我們16000多名工程技術人員，以便以負責任的方式更快、更安全地構建和交付行業應用。”“一些團隊已經開始利用CodeWhisperer的新定制功能，幫助最大限度地發揮生成式人工智能驅動的代碼建議的價值，我們已經看到了很好的效果。”

Persistent與AWS合作進行的一項最新研究發現，開發人員利用新功能完成編碼任務的速度平均提高了28%。

企業用戶通過Amazon QuickSight獲得了新的生成式人工智能功能，這是一種基于云構建的統一商業智能服務，可提供交互式面板、報告和嵌入式分析。QuickSight具有使用 QuickSight Q進行自然語言查詢的功能，任何用戶只需鍵入一個結構化的問題，即可獲得結果。

亞馬遜正在為QuickSight Q引入新功能，擴展其自然語言功能，這樣分析師就可以更寬松地使用語言從分析引擎獲取信息和見解。在更新之前，它要求分析師的問題結構清晰，如“亞利桑那州排名前十的產品是什么？”但是有了生成式人工智能的強大功能，它現在可以處理復雜得多的想法。

現在，分析人員只需描述他們想要的結果，就能獲得想要的可視化效果，并根據生成的報告提出后續問題，以完善復雜的計算。完成后，只需單擊一下，即可將答案和圖表快速添加到面板或報告中。

例如，現在分析師可以要求人工智能為“2022年和2023年柑橘銷售的月度趨勢”創建可視化圖表，人工智能會選擇最符合該要求的圖表格式，如折線圖或柱狀圖。如果分析師喜歡不同的聊天方式，后續可以要求將其更改為電子表格。

如果問題模棱兩可，查詢可以匹配多個數據字段，新的生成式人工智能功能還能讓QuickSight Q為分析師提供相關問題。