Amazon, AWS Zirvesi'nde üretken yapay zekaya odaklanıyor ve yeni yapay zeka projelerini açıklıyor

Amazon, bulut bilişim platformunu yapay zeka ile güçlendiriyor. İşte öne çıkanlar.

Amazon, en çok, üyelikle aklınıza gelen her şeyi satıp iki gün içinde kapınıza kadar teslim edebilmesi nedeniyle sektörde dev haline gelen e-ticaret platformuyla anılıyor.

Ancak Amazon'un bulut bilişim alanında da güçlü bir varlığı var ve üretken yapay zekayla daha fazla ilgilenmek üzere.

Salı günü Amazon, Amazon'un buluttaki çalışmalarına odaklanan, fuarlar, öğrenme oturumları ve açılış konuşması içeren bir etkinlik olan AWS (Amazon Web Hizmetleri) Zirvesini New York'ta düzenledi.

Bu yıl Amazon, geliştiriciler için yapay zeka platformlarının oluşturulmasını optimize edecek ve işletmeler için yapay zeka entegrasyonunu kolaylaştıracak birçok önemli üretken yapay zeka duyurusunu duyurmak için platformu kullandı.

Bir yapay zeka modeli oluşturmak ve güçlendirmek için, modeli güçlendirmek için kullanacağınız gerçek çiplerle başlayan, ardından modeli oluşturup eğiten ve son olarak modeli gerçek dünyada uygulayan çeşitli bileşenler vardır.

AWS'nin bugünkü duyuruları sürecin her adımının optimize edilmesine yardımcı oluyor. İşte en dikkat çekici duyuruların bir özeti.

AWS HealthScribe

AWS HealthScribe, hastalar ve klinisyenler arasındaki konuşmaları yazıya döken ve klinik belgeler oluşturan, HIPPA'ya uygun, üretken, yapay zeka destekli bir hizmettir.

Oluşturulan klinik notlar, hasta-klinisyen etkileşiminin özetlerini, yapay zeka tarafından oluşturulan içgörüleri, orijinal transkripsiyona referansları ve yapılandırılmış tıbbi terimleri içerir.

Bu hizmetin genel amacı, klinisyenlerin ayrıntılı belgeler yazmak için harcadıkları zamanı azaltmak ve bu zamanı hastalarla yüz yüze görüşmek gibi daha değerli bir şey için kullanmalarına olanak sağlamaktır.

"AWS HealthScribe ile sağlık yazılımı sağlayıcıları, otomatik olarak sağlam transkriptler oluşturmak, önemli ayrıntıları (ör. tıbbi terimler ve ilaçlar) çıkarmak ve doktor-hasta tartışmalarından daha sonra elektronik sağlık kaydına girilebilecek özetler oluşturmak için tek bir API kullanabilir ( EHR) sistemi" dedi Amazon basın bülteninde.

Amazon, gizlilik endişelerini gidermek için modelin yerleşik veri güvenliği ve mahremiyete sahip olduğunu, işlendikten sonra hiçbir müşteri verisinin tutulmadığını ve müşteri verilerinin aktarım sırasında şifrelendiğini paylaşıyor.

Bu, Google'ın Nisan ayında Med-PaLM 2'yi piyasaya sürmesinde görüldüğü gibi, üretken yapay zekanın tıp alanına yönelik olduğu ilk sefer değil.

Ücretsiz ve düşük maliyetli AWS üretken yapay zeka kursları

Üretken yapay zekanın popülaritesi Kasım ayında ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden bu yana arttı. Teknoloji, sektörler genelinde iş akışlarını ve üretkenliği iyileştirme potansiyeline sahiptir ve sonuç olarak işverenler tarafından oldukça aranan bir beceri haline gelmiştir.

Üretken yapay zekanın faydalarına ve popülaritesine rağmen, daha önce ZDNET tarafından bildirildiği gibi birçok kişi, yapay zekayı doğru şekilde kullanmak için gerekli bilgiye sahip olmadıklarını düşünüyor.

AWS, her beceri ve deneyime sahip kişiler için yedi farklı üretken yapay zeka kursu ekledi. Kurslar, Amazon CodeWhisperer kullanarak nasıl derleme yapılacağını öğrenmek kadar karmaşık konuları veya işiniz için yapay zekayı kullanmanın farklı yollarını öğrenmek kadar büyük resmi de içeren farklı üretken yapay zeka yönlerini kapsar.

Buradan kurslara göz atabilirsiniz.

Amazon Bedrock güncellemeleri

Amazon, geliştiricilerin temel modellerini oluşturmalarına yardımcı olmak için temel model hizmeti Amazon Bedrock'u Nisan ayında başlattı.

Amazon Bedrock ile geliştiriciler, kendi özel kullanım durumları için hangi temel modeli istediklerini seçebilirler. Bugüne kadar seçenekler arasında Amazon'un Titan'ı, Anthropic'in Claude'u, Stability.ai'nin Stable Diffusion'ı ve AI21 Labs Jurassic-2 yer alıyordu.

AWS'de Amazon, seçenekler arasında Anthropic'in en son LLM'si olan Claude 2, Stability AI'nin en son metinden resme modeli olan SDZL 1'in yer alacağını duyurdu. ve yepyeni bir temel model: Cohere.

Mevcut model yelpazesini genişleterek müşteriler ihtiyaçlarına en uygun olanı daha kolay bulabilirler.

Amazon Bedrock ayrıca geliştiricilerin, modeli veriler üzerinde manuel olarak eğitmeden özel verileri kullanarak yapay zeka uygulamaları oluşturmasına olanak tanıyan aracıları da tanıtıyor.

Aracılar, uygulamaların kuruluşa özgü verilere erişmesine izin vereceğinden, geliştiriciler, güncel yanıtlarla daha geniş bir görev yelpazesini gerçekleştirebilecek uygulamalar oluşturabilecektir.

Amazon Bedrock'un bu yeni özellikleri bugün ön izlemede mevcut.

Amazon OpenSearch Serverless için vektör motoru

Üretken bir yapay zeka modeline bir istem girdiğinizde, girdiğiniz istem konuşmaya dayalıdır ve aldığınız çıktı da, kitlesel olarak popüler olan sohbet robotlarının yükselişinde görüldüğü gibi, konuşmaya dayalıdır.

Bu üretken yapay zeka uygulamalarının çoğu, doğru yanıtlar oluşturmaya yardımcı olmak için veriler arasındaki bağlamsal ilişkileri gösteren metin, resim ve video verilerine verilen sayısal değerleri, vektör yerleştirmeyi kullanır.

AWS'nin Amazon OpenSearch Serverless için vektör motoru, geliştiricilerin yerleştirmeleri aramasını ve bunları Yüksek Lisans uygulamalarına dahil etmesini kolaylaştırır.

Artık önizlemede mevcut olan yeni vektör motoru, sürüme göre geliştiricilerin temel altyapı hakkında endişelenmeden milyarlarca vektör yerleştirmeyi gerçek zamanlı olarak depolamasına, aramasına ve almasına olanak tanıyor.

Bu, geliştiricilerin modellere ince ayar yapmasını ve bunun sonucunda daha iyi, daha doğru sonuçlar üreten modeller oluşturmasını kolaylaştıracaktır.

Amazon EC2 P5'in genel kullanıma sunulması

Mart ayında, Amazon, Nvidia H100 Tensor Core GPU'lar tarafından desteklenen ve bilgi işlem sunmayı amaçlayan Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) P5 Örneklerini duyurdu. Makine öğrenimi (ML) modellerini oluşturmak ve eğitmek için gereken performans.

Amazon'a göre bu bulut sunucuları, önceki modele kıyasla altı kata kadar daha hızlı eğitim süreleri sağlayabilir ve eğitim maliyetlerini %40'a kadar azaltabilir.