En la lejana era prehistórica, nuestros antepasados iniciaron un diálogo con la naturaleza a través de la agricultura de tala y quema, y también anunciaron el nacimiento de herramientas como piedra angular importante del progreso de la civilización humana.
Las herramientas, esta existencia aparentemente simple pero de gran alcance, han estado estrechamente ligadas al destino de la humanidad desde su nacimiento. Desde las primeras herramientas de piedra y palos de madera hasta las posteriores herramientas de bronce y hierro, y ahora hasta los productos de alta tecnología actuales, cada evolución de las herramientas marca un salto en la productividad humana y promueve el progreso de la civilización social. No son sólo una extensión de las manos humanas, sino también la cristalización de la sabiduría y un arma para conquistar la naturaleza y transformar el mundo.
Herramientas de IA: una poderosa herramienta para un rápido desarrollo empresarial
Mirando hacia atrás en el momento actual, la IA se ha convertido en una estrella brillante en el mundo de la tecnología. Las aplicaciones basadas en IA están surgiendo como hongos después de una lluvia. La gente se lamenta cada vez más: hoy en día, las aplicaciones están creciendo. ¡Cuanto más "inteligente" te vuelves, más y más popular!
Sin embargo, para muchas industrias tradicionales, integrar la IA en los negocios diarios no es fácil, el umbral técnico es alto y la integración de escenarios aún debe explorarse en profundidad. Por lo tanto, están más ansiosos por obtener herramientas de IA que sean fáciles de usar, eficientes y prácticas.
Chen Xiaojian, director general del departamento de productos de Amazon Cloud Technology en la Gran China
"Las tres capacidades principales de Amazon Cloud Technology para construir una base de datos cubren escenarios importantes, desde el entrenamiento de modelos básicos hasta la construcción de aplicaciones de IA generativa, que pueden ayudar a las empresas a manejar fácilmente datos multimodales masivos y mejorar las capacidades básicas del modelo. Actualmente, Amazon Cloud Technology está desarrollando Ayudar a empresas de todos los tamaños en diversas industrias a construir una base de datos sólida, garantizando al mismo tiempo la seguridad de los datos y negocios de los usuarios, asignando el valor único de los datos a modelos básicos y aplicaciones generativas de IA, acelerando el crecimiento empresarial". Hablando de IA. Combinando con aplicaciones empresariales, Chen Xiaojian, director general del Departamento de Productos de Amazon Cloud Technology en la Gran China, dio esta interpretación.
Obviamente, además de la base de datos, las empresas también deben elegir herramientas de IA adecuadas en función de sus propios escenarios de aplicación para aprovechar el poder de la IA para promover el desarrollo empresarial. Perplexity es un ejemplo de una empresa que crea valor único al combinar la búsqueda tradicional, los datos de los clientes y las capacidades de inferencia y transformación de texto de grandes modelos lingüísticos. La compañía está construyendo el primer motor de respuestas conversacionales del mundo. Desde su lanzamiento en diciembre de 2022, su sitio web y sus aplicaciones móviles se han ganado rápidamente el favor de los usuarios, alcanzando los 10 millones de usuarios activos mensuales y atrayendo 53 millones de visitas solo en noviembre. Este rápido crecimiento no tiene comparación con los métodos de marketing tradicionales.
Tres formas de abordar diferentes escenarios de aplicación
Chen Xiaojian dijo: Al explorar cómo integrar los datos propios de una empresa en aplicaciones de IA generativa, descubrimos tres métodos: generación aumentada de recuperación (RAG), ajuste fino y preentrenamiento continuo, que pueden combinar datos con grandes modelos de lenguaje. para mejorar los resultados del negocio.
En la IA generativa, los resultados de alta calidad a menudo dependen de una gran cantidad de información contextual. Las empresas pueden combinar sus propias bases de conocimiento (como bases de datos u otros documentos de conocimiento) con IA generativa para proporcionar capacidades auxiliares para modelos de lenguaje grandes mediante búsqueda ascendente y otros métodos. Este enfoque es relativamente simple y muchas empresas ya lo están utilizando para crear aplicaciones. Esta es la Generación Aumentada de Recuperación (RAG).
Las técnicas de ajuste implican un entrenamiento adicional del modelo utilizando datos asociados con una tarea objetivo específica, con el objetivo de mejorar el rendimiento del modelo en la tarea específica. La dificultad del ajuste radica entre el preentrenamiento y RAG (generación aumentada de recuperación). Es adecuado para una variedad de escenarios, como comprensión de caracteres, análisis de contenido de entrada y control de formato de salida.
El entrenamiento previo continuo tiene un umbral alto y requiere una gran cantidad de datos. Las empresas necesitan ingresar continuamente datos generados en el día a día en grandes modelos de capacitación para adaptarse a los cambios comerciales. En lugar de crear un entorno de formación desde cero, la formación previa continua se basa en un gran modelo existente.
El producto Amazon Bedrock de Amazon Cloud Technology ha implementado tres capacidades clave que muchos clientes están utilizando para entrenar modelos grandes personalizados en sus entornos comerciales. Centrarse en modelos significa centrarse en los resultados comerciales, y una base de datos sólida es la clave del éxito. Por tanto, Amazon Cloud Technology tiene un punto de vista importante: sin datos ni modelos.
La piedra angular de las aplicaciones de IA: el almacenamiento de datos
En la era de la IA, se puede ver que las soluciones de almacenamiento no solo deben transportar datos masivos, sino también proporcionar un rendimiento suficiente y tener costos controlables. Debido a la popularidad de los modelos multimodales, los tipos de datos varían significativamente en escala y forma, lo que requiere que tengamos sólidas capacidades de almacenamiento de datos.
Chen Xiaojian dijo que Amazon S3 es el primer servicio de almacenamiento de datos en la nube lanzado por Amazon Cloud Technology. Ha evolucionado hasta convertirse en una plataforma que cumple plenamente con los requisitos de almacenamiento de datos para el ajuste fino o el entrenamiento previo de los modelos base. Amazon S3 contiene más de 200 billones de objetos y maneja más de 100 millones de solicitudes por segundo. También proporciona control detallado, capacidades de auditoría de cumplimiento y capacidades de gestión del ciclo de vida para garantizar la seguridad de los datos y el uso legal. Amazon S3 también es una opción ideal para crear lagos de datos. Hay más de 200.000 aplicaciones de lagos de datos en Amazon Cloud Technology.
Amazon S3 puede admitir análisis de datos a gran escala eficientes y económicos y es adecuado para diversos escenarios de aplicaciones, como inteligencia artificial, aprendizaje automático y computación de alto rendimiento. En la era de la IA generativa, existe una demanda creciente de rendimiento de procesamiento y almacenamiento de datos. Para satisfacer esta demanda, Amazon Cloud Technology también lanzó Amazon S3 Express One Zone, un nuevo servicio que permite un acceso rápido en menos de 10 milisegundos. Muchos clientes ya han implementado este servicio junto con importantes mejoras de rendimiento.
En la era de la IA, la arquitectura sin servidor ayuda a las empresas a crecer rápidamente
En los entornos modernos de procesamiento de datos, las bases de datos relacionales son sólo una opción para las capacidades de recuperación de vectores. Con la aplicación generalizada de funciones de búsqueda, varios tipos de bases de datos, como las relacionales, de valores clave, de gráficos y de documentos, están desempeñando un papel importante en sus respectivos campos. Sin embargo, cuando se trata de recuperación de vectores, la introducción específica de una base de datos de vectores completamente nueva puede conllevar costos de aprendizaje, el costo de configurar nuevos recursos y la complejidad de la migración de datos.
Según las observaciones actuales, muchos clientes prefieren integrar capacidades de recuperación de vectores en sus bases de datos existentes en lugar de introducir sistemas de bases de datos completamente nuevos. La ventaja de esto es que se evitan costes adicionales de aprendizaje, costes de migración y posibles tasas de licencia. Al mismo tiempo, el almacenamiento y la gestión centralizados de datos ayudan a acortar el tiempo de respuesta y mejorar el rendimiento.
Especialmente en la era de GenAI (inteligencia artificial generativa), el lanzamiento rápido y la captura del mercado se han convertido en los objetivos principales de muchas empresas. Por lo tanto, resulta particularmente importante proporcionar capacidades de recuperación de vectores para varias bases de datos. Esto no sólo satisface las necesidades de rendimiento de los clientes, sino que también garantiza una gestión unificada y una recuperación eficiente de los datos.
Además, con la creciente necesidad de un desarrollo e implementación rápidos, las soluciones de arquitectura sin servidor (sin servidor) se ven favorecidas por su flexibilidad y rentabilidad. Para las empresas que no cuentan con personal dedicado para operación y mantenimiento o trabajo de DBA, la solución Serverless no requiere predecir necesidades futuras de rendimiento ni realizar tediosas operaciones de operación y mantenimiento. Durante los períodos de mayor actividad comercial, puede expandirse automáticamente para satisfacer la demanda y, cuando el negocio está inactivo, los recursos se pueden reciclar automáticamente para ahorrar costos.
Por lo tanto, para los clientes en la etapa actual, proporcionar capacidades de recuperación de vectores y capacidades sin servidor para varias bases de datos es la clave para satisfacer sus rápidas necesidades de desarrollo e implementación. Esto no sólo puede mejorar la eficiencia del procesamiento de datos, sino también reducir los costos y la complejidad de operación y mantenimiento, dando a las empresas una ventaja en un mercado ferozmente competitivo.
En términos de implementación de aplicaciones de inteligencia artificial, Amazon Music utiliza tecnología avanzada para analizar las características de los usuarios y las canciones, y convierte esta información en vectores para mejorar la precisión de las recomendaciones musicales. Al utilizar Amazon OpenSearch, Amazon Music transformó con éxito 100 millones de canciones en vectores y las indexó para brindar servicios de recomendación musical en tiempo real a usuarios de todo el mundo.
Actualmente, Amazon Music mantiene 1.050 millones de vectores en Amazon OpenSearch y tiene la capacidad de manejar hasta 7.100 consultas por segundo, respaldando eficazmente el funcionamiento de su sistema de recomendación.
La construcción de una IA generativa no es fácil. Se parece más a una estructura de volante y requiere un ciclo positivo para promover su desarrollo. Para lograr esto, las empresas necesitan aprovechar múltiples servicios en la nube para construir una base de datos sólida. De esta manera, las empresas pueden combinar de manera eficiente y segura datos masivos con modelos subyacentes para crear aplicaciones de IA generativa con un valor único que satisfagan las necesidades de los clientes finales y generen más datos.
A medida que estas aplicaciones se utilizan, generan nuevos datos, lo que a su vez mejora aún más la precisión del modelo. Mediante ajustes continuos o capacitación previa, los modelos pueden volverse más inteligentes y más profesionales en la industria, brindando así a los usuarios una mejor experiencia. Este ciclo continuo de mecanismo de retroalimentación positiva brindará poder continuo a la empresa y promoverá el éxito continuo de su negocio.
Un programador nacido en los años 90 desarrolló un software de portabilidad de vídeo y ganó más de 7 millones en menos de un año. ¡El final fue muy duro!
Los estudiantes de secundaria crean su propio lenguaje de programación de código abierto como una ceremonia de mayoría de edad: comentarios agudos de los internautas:
debido al fraude desenfrenado, confiando en RustDesk, el servicio doméstico
Taobao (taobao.com) suspendió los servicios domésticos y reinició el trabajo de optimización de la versión web
Java 17 es la versión Java LTS más utilizada.
Cuota de mercado de Windows 10. Alcanzando el 70%, Windows 11 continúa disminuyendo.
Open Source Daily | Google apoya a Hongmeng para hacerse cargo de los teléfonos Android de código abierto respaldados por Docker; Electric cierra la plataforma abierta
Apple lanza el chip M4
Google elimina el kernel universal de Android (ACK) Soporte para la arquitectura RISC-V
Yunfeng renunció a Alibaba y planea producir juegos independientes para plataformas Windows en el futuro
{{o.nombre}}
{{m.nombre}}