Искусственный интеллект постепенно проникает в нашу жизнь почти во всех сферах.
В партнерском материале разбираемся, что такое GenAI и что может предложить компания Amazon Web Services в этом направлении уже сейчас.
Содержание
Как следующий шаг в разработке искусственного интеллекта генеративный ИИ позволяет создавать разнообразный контент, в том числе изображения, видео, музыку и другое. Он может выучить человеческий язык, язык программирования, разные предметы, такие как химия или биология. Поэтому GenAI можно использовать с разными целями, например, для разработки и дизайна продуктов, создания чат-ботов или мультимедиа.
Одним из самых ярких примеров использования генеративного искусственного интеллекта является популярное во всем мире приложение ChatGPT – чат-бот, способный в диалоговом режиме отвечать на вопросы, которые касаются различных предметных областей.
Как правило, они используют изученные закономерности и взаимосвязи для прогнозирования следующего элемента последовательности. Например, при создании изображения модель анализирует и создает более резкую и четкую версию или предсказывает следующее слово в текстовой строке на основе предыдущих слов и их контекста.
Большие языковые модели являются одним из классов базовых моделей. Их особенность заключается в том, что они способны выполнять несколько задач благодаря определенным свойствам, которые позволяют осваивать сложные концепции. LLM может учитывать множество параметров и создавать контент даже при небольшом количестве входящих данных, обучаясь применять полученные знания в самых разных контекстах.
Если традиционные модели машинного обучения пытались определить взаимосвязь между известными и неизвестными факторами, рассматривая известные данные (например, входящие в учебный набор изображения) и сопоставляя их с неизвестными (словами), то генеративные модели упрощают эти процессы. Они изучают распределение различных характеристик данных и взаимосвязь. Например, генеративные модели анализируют изображения животных и регистрируют такие переменные, как разные формы ушей, глаз, хвостов и кожи. Они изучают признаки и их взаимосвязи, чтобы понять, как выглядят разные животные в целом. Затем они могут создавать новые изображения животных, которых не было в наборе обучающих данных.
Больше полезных материалов о сервисах AWS, а также описание наших услуг для партнеров вы сможете найти в нашем тематическом блоге по ссылке.
Модели диффузии создают новые данные путем итеративного внесения контролируемых случайных изменений в исходную выборку данных. Они начинают с исходных данных и постепенно уменьшают их схожесть с оригиналом, добавляя незначительные изменения, так называемый шум. Этот шум тщательно контролируется, чтобы генерируемые данные сохраняли целостность и реалистичность. Затем в течение нескольких итераций модель диффузии изменяет процесс на обратный, постепенно удаляя шум, в результате чего выходит новый образец данных, похожий на исходный.
Генеративные состязательные сети (GAN) также развивают концепцию модели диффузии. GAN обучают две нейронные сети в состязательном режиме. Первая, так называемый генератор, создает поддельные образцы данных, добавляя в них случайный шум. Вторая, так называемый дискриминатор, пытается отличить реальные данные от поддельных, создаваемых генератором. В процессе обучения генератор постоянно совершенствует способность создавать реалистичные данные, а дискриминатор все лучше отличает реальные данные от поддельных.
Этот процесс продолжается, пока генератор не выдаст настолько убедительные данные, что дискриминатор не сможет отличить их от реальных. Такие модели широко используются в задачах создания реалистичных изображений.
Вариационные автокодировщики (VAE) обучаются математической подаче данных, называемой скрытым пространством. Его можно рассматривать как уникальный код, представляющий данные на основе всех их атрибутов. Например, при изучении лиц в скрытом пространстве присутствуют числа, которые представляют форму глаз, носа, скул и ушей. VAE используют две нейронные сети – кодировщик и дешифратор. Кодировщик сопоставляет исходные данные со средним значением и дисперсией для каждого измерения скрытого пространства. Он генерирует случайную выборку из гауссовского распределения. Эта выборка является точкой в скрытом пространстве и представляет собой краткую упрощенную версию исходных данных.
Дешифратор получает эту выборку из скрытого пространства и превращает ее в данные, напоминающие исходный сигнал. Для измерения степени соответствия реконструированных данных исходным используются математические функции.
Модель генеративного искусственного интеллекта на основе трансформера опирается на концепцию кодировщика и дешифратора VAE. Модели, основанные на трансформерах, добавляют новые уровни к кодировщику, чтобы повысить производительность при выполнении текстовых задач, в частности, при понимании, переводе и написании творческих работ.
Модели на основе трансформеров оценивают важность разных частей последовательности исходных данных при обработке каждого элемента этой последовательности. Также важной особенностью этих моделей является реализация контекстного встраивания. Кодирование элемента последовательности зависит не только от самого элемента, но и его контекста в последовательности.
Больше полезных материалов о сервисах AWS, а также описание наших услуг для партнеров вы сможете найти в нашем тематическом блоге по ссылке.
Для организаций всех размеров и типов, которые планируют внедрение и развитие искусственного интеллекта, Amazon Web Services предлагает инструменты, позволяющие создавать и масштабировать приложения на базе GenAI.
Генеративный искусственный интеллект AWS – это безопасность и конфиденциальность корпоративного уровня, доступ к ведущим в области базовым моделям, приложениям на базе генеративного ИИ и подход, основанный на использовании данных.
Одним из самых перспективных для генеративного ИИ является приложение для генерации кода – Amazon CodeWhisperer, помощник в программировании, который позволяет достичь максимальной производительности разработчиков. CodeWhisperer генерирует предложения для кода в режиме реального времени, начиная от фрагментов и заканчивая полноценными функциями в интегрированной разработке на основе комментариев и уже имеющегося кода. Приложение также поддерживает заполнение интерфейса командной строки и перевод в нем с человеческого языка на bash (то есть на текст скриптов командной строки).
CodeWhisperer позволяет проверять код и выявлять труднодоступные уязвимости безопасности, получая рекомендации по их устранению. Сервис поддерживает 15 языков программирования, среди которых Python, Java и JavaScript, интегрированные среды разработки, такие как VS Code, IntelliJ IDEA, Visual Studio, AWS Cloud9, консоль AWS Lambda, JupyterLab и студия Amazon SageMaker, а также командные строки, в частности, терминал macOS, iTerm2 и терминал, встроенный в VS Code.
Еще один полностью управляемый сервис, который предлагает широкий выбор высокопроизводительных базовых моделей от ведущих компаний, которые занимаются искусственным интеллектом, – Amazon Bedrock.
Amazon Bedrock позволяет экспериментировать и оценивать лучшие базовые модели для своего сценария использования, настраивать их в соответствии со своими данными, используя такие методы, как тонкая настройка и генерация ответов, дополненная результатами поиска (RAG), а также создавать агентов, выполняющих задачи с использованием корпоративных систем и источников данных. Следует также отметить, что сервис бессерверный и не требует от пользователя управления какой-либо инфраструктурой.
Больше полезных материалов о сервисах AWS, а также описание наших услуг для партнеров вы сможете найти в нашем тематическом блоге по ссылке.
Для поиска, изучения и развертывания или даже для создания собственных базовых моделей можно использовать Amazon SageMaker JumpStart . и выбирать модели на основе заранее определенных показателей качества.
Предварительно обученные модели полностью настраиваются для сценария использования пользовательских данных, и их легко развернуть в рабочей среде с помощью пользовательского интерфейса или SDK. Кроме того, можно получить доступ к готовым решениям для распространенных случаев использования и поделиться ими внутри организации, чтобы ускорить создание и развертывание моделей машинного обучения.
WS HealthScribe – это сервис, который отвечает требованиям HIPAA и позволяет производителям программного обеспечения для здравоохранения создавать приложения, способные автоматически генерировать клинические заметки на основе анализа разговоров между пациентом и врачом. AWS HealthScribe сочетает распознавание языка и генеративный искусственный интеллект. И благодаря расшифровке разговоров между пациентом и врачом и созданию более удобных для просмотра клинических записей снижает объем медицинской документации.
Этот сервис на базе Amazon Bedrock позволяет быстрее и проще интегрировать возможности генеративного искусственного интеллекта без необходимости управлять базовой инфраструктурой машинного обучения или обучать большие языковые модели для здравоохранения.
Сервис Amazon Q в QuickSight повышает производительность бизнеса благодаря возможностям генеративной бизнес-аналитики, которые помогают ускорить принятие решений.
Он дает возможность бизнес-аналитикам легко создавать и настраивать визуальные эффекты с помощью команд на человеческом языке, а также упрощает восприятие данных для пользователей.
Больше полезных материалов о сервисах AWS, а также описание наших услуг для партнеров вы сможете найти в нашем тематическом блоге по ссылке.