亚马逊网络服务（AWS）今天宣布，它正在扩展其生成式人工智能服务，以使该技术更容易为云中的组织所用。
在新的AWS云AI服务中，Amazon Bedrock作为一组基础模型AI服务以预览版形式推出。该服务支持的初始基础模型集包括来自 AI21、Anthropic 和 Stability AI 的基础模型，以及由 AWS 开发的一组统称为 Amazon Titan 的新模型。UnmuteAdvanced SettingsFullscreenPauseUp Next
此外，AWS还宣布全面推出由该公司自己的AWS Inferentia2芯片提供支持的Amazon EC2 Inf2云实例，这些芯片为AI提供高性能。
在更新之后，用于代码开发的Amazon CodeWhisperer生成AI服务现已正式发布，AWS为所有个人开发人员免费提供该服务。
“所有这些公告和发布背后的主要目标之一是使生成AI的使用民主化，”亚马逊ML和AI服务副总裁Bratin Saha告诉VentureBeat。
AWS扩大人工智能的推动正值其云竞争对手（包括Microsoft Azure和Google Cloud）继续推出各自的服务集，以及各种规模的组织都希望从AI中受益。
Amazon Bedrock 为云中的 AI 奠定了新的基础
借助 Amazon Bedrock 服务，目标是为用户提供一组可供选择的基础模型。
然后，可以通过 AWS 中的额外培训来自定义模型，以满足用户的任何需求。Saha强调，一个关键的好处是Bedrock服务与AWS云平台的其余部分集成在一起。这意味着组织将可以更轻松地访问存储在 Amazon S3 对象存储服务中的数据，并能够从 AWS 访问控制和治理策略中受益。
“我们认为，客户将能够使用具有AWS企业安全和隐私保证的基础模型，这使得大规模使用这些模型变得更加容易，”Saha说。“客户将能够在相同的环境中使用Amazon Bedrock，并使用他们已经习惯使用的相同AWS服务。
AWS 凭借 Titan 进入基础模型领域
作为基岩公告的一部分，AWS还将提供自己的Titan模型。
Saha解释说，AWS自己构建了Titan，为组织提供另一种模式。在发布时，有两种不同风格的泰坦，一种是用于内容生成的文本模型，另一种是Saha所说的嵌入模型。他解释说，嵌入模型创建向量嵌入，可用于创建高效搜索功能等。
就参数数量而言，泰坦模型的大小和规模是Saha无法评论的。参数有时用作测量模型大小的一种方式;例如，GPT-3 是 175 亿个参数。Saha评论说，在他看来，参数不一定是模型表现如何的良好指标。
“我们一直在从客户用例中逆向构建Titan，”Saha说。
对于Titan以及Amazon Bedrock中的其他基础模型，Saha强调负责任和可解释的AI是一个关键组成部分。
“总的来说，负责任的人工智能是我们所做的一切的基石，”萨哈说。
特别是对于Amazon Bedrock，他说AWS正在确保对数据集进行过滤，以查找不适当的内容。例如，对于生成的输出，有过滤器来确保模块的输出是合适的。
“我们有一个非常全面的负责任人工智能计划，已经用于我们目前的人工智能服务，对于基岩，我们只是在增强它，”萨哈说。
CodeWhisperer 为开发人员免费带来生成式 AI
Amazon CodeWhisperer 于 2022 年 <> 月由 AWS 首次发布，并一直处于预览状态，直到今天。
CodeWhisperer是GitHub Copilot的竞争替代品，GitHub Copilot由OpenAI的Codex大型语言模型提供支持。相比之下，CodeWhisperer使用的是AWS自己构建的模型。
Saha表示，自从CodeWhisperer首次发布以来，AWS已经改进了帮助开发人员使用生成AI编写代码的服务。改进之一是更低的延迟，也许更重要的是，参考跟踪器。如果CodeWhisperer生成的代码与其他代码相似，则参考跟踪器系统将提供正确的归属。为代码提供属性至关重要，因为它使生成的代码在企业设置中使用变得更容易、更安全。
更进一步，CodeWhisperer 还提供了增强的安全性，因为它会验证所有生成的代码并检查其是否存在潜在漏洞。
“我们认为，通过为每个开发人员免费提供CodeWhisperer，我们可以真正使访问民主化，并使开发人员的工作效率大大提高，”他说。
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