Amazon Bedrock, AWS tarafından üretken yapay zekayı ölçeklendirmeye yönelik bir platform. Müşteriler, ister bir modeli belirli bir görev için kullanmak, ister farklı modellerin bir kombinasyonunu birlikte kullanma noktasında kullanım durumları için en iyi modelleri seçebiliyorlar.
Müşteriler, AI21 Labs’ın karmaşık metin işleme modeli Jurassic 2, Stability AI’nin görüntü oluşturma modeli StableDiffusion, Anthropic’in Claude chatbot’u ve Amazon’un kendi Titan temel modelleri ailesi dahil olmak üzere seçenekler arasından seçim yapabilir.
AWS, güvenilir iş ortakları aracılığıyla AI tekliflerinin kapsamını genişletmeyi taahhüt etti ve önümüzdeki haftalarda Meta‘nın güçlü açık LLM Llama 2’sinin de Bedrock’a ekleneceğini duyurdu.
Llama 2, metin işlemede ChatGPT‘ye rakip olan güçlü bir model ve belirli görevlerde OpenAI‘in amiral gemisi modeli GPT-4’ten daha iyi performans gösterecek şekilde ince ayar yapılabilir.
AWS, Llama 2‘yi bir API aracılığıyla sunan ilk bulut sağlayıcısı olacak ve yanıt sürelerini azaltmak amacıyla modeli altyapısı için optimize ettiğini belirtti.
Firmanın üretken yapay zeka çifti programcısı olan AWS CodeWhisperer’ı kullanan kurumsal müşteriler de önümüzdeki haftalarda iyileştirilmiş ayrıntılardan yararlanabilecek. AWS, hizmet için müşterilerin hizmeti kendi özel kod tabanlarına güvenli bir şekilde bağlamasına olanak tanıyacak yeni bir kurumsal katman duyurdu.
Bu, müşterilerin yalnızca eğitim verilerine dayanan daha genel önerilere güvenmek yerine CodeWhisperer’ın daha alakalı önerilerinden yararlanmasına olanak tanıyacak. Bu, CodeWhisperer’ın GitHub Copilot X’i ve Meta’nın ücretsiz Code Llama’sı da dahil olmak üzere rakiplerinden öne çıkmasına yardımcı olacak önemli bir nitelik olabilir.
AWS, Bedrock platformunun yanı sıra Amazon Titan Embeddings’i de genel kullanıma sundu. Bu, AWS’nin kendi önceden eğitilmiş modelleri olan ve metin oluşturma, özetleme ve metin alma gibi görevleri toplu olarak gerçekleştirebilen üç Amazon Titan temel modelinden (FM) biri.
Titan Embeddings, metni belirli bir veri değerine atanan sayısal bir vektör için bir makine öğrenimi (ML) terimi olan ‘gömmelere’ dönüştürmek için özel olarak tasarlandı. Bu süreç sayesinde işletmeler, model çıktısını bilgilendirmek için FM’leri özel veriler gibi harici bilgilere güvenli ve verimli bir şekilde bağlayabilir.
Buna erişimle artırılmış nesil (RAG) denir ve LLM halüsinasyonlarını ve veri sızıntılarını azaltmanın yanı sıra modellere güncel dahili veriler sağlamanın güvenli bir yolu.
Titan Embeddings, 25’ten fazla dildeki metni, tek seferde 8.000’e kadar jetonluk parçalar halinde çevirebiliyor; bu, büyük metin veya belge parçalarını işlemeye yeterli. Diğer iki Titan FM, Titan Text Express ve Titan Text Lite önizlemede kalmaya devam ediyor.
AWS, Bedrock aracılığıyla şimdiden binlerce yeni müşteri kazandı ve çok sayıda geliştirici iş ortağıyla olan iş birliğini ikiye katladı. 25 Eylül’de AWS, güvenlik odaklı Claude sohbet robotunun geliştiricisi Anthropic’e 4 milyar dolarlık yatırım yaptığını duyurdu; bu, şirkete ve daha geniş Bedrock teklifine duyulan güvenin göstergesi.
AWS’nin Anthropic’e ilk olarak 1,25 milyar dolar yatırım yapmasını sağlayacak anlaşma kapsamında iki şirket, Anthropic’in AWS altyapısını kullanarak sunduğu teklifleri geliştirmek için birlikte çalışacak.