Amazon Web Services (AWS) розширює можливості для корпоративних клієнтів у сфері штучного інтелекту, представивши низку нових інструментів для створення та налаштування великих мовних моделей (LLM). Презентація відбулася під час щорічної конференції AWS re:Invent, де компанія акцентувала увагу на спрощенні процесу розробки індивідуальних моделей для бізнесу.
Про це розповідає ProIT
Нові можливості Amazon Bedrock та SageMaker
Зокрема, AWS анонсувала оновлені функції у платформах Amazon Bedrock та Amazon SageMaker AI. Основна інновація — впровадження серверлес-налаштування моделей у SageMaker. Тепер розробники можуть розпочати створення та тренування моделей без необхідності попередньо планувати використання обчислювальних ресурсів чи інфраструктури.
За словами Анкура Мехротри, генерального менеджера напрямку AI-платформ AWS, розробники можуть скористатися як самостійним налаштуванням через інтерфейс “point-and-click”, так і агентським підходом, де SageMaker виконує інструкції, отримані у вигляді запитів природною мовою. Остання функція наразі доступна в режимі попереднього перегляду.
“Якщо ви працюєте у сфері охорони здоров’я і вам потрібно, щоб модель краще розуміла медичну термінологію, достатньо надати SageMaker AI розмічені дані, обрати необхідну техніку — і SageMaker самостійно налаштує модель”, — зазначив Мехротра.
Ця можливість доступна для кастомізації як власних моделей Amazon Nova, так і низки відкритих моделей, включаючи DeepSeek та Llama від Meta, за умови публічної доступності ваг моделей.
Автоматизація та унікальність корпоративних рішень
Ще одне важливе оновлення — впровадження функції Reinforcement Fine-Tuning у Bedrock. Вона дозволяє розробникам обирати функцію винагороди чи готовий робочий процес, після чого Bedrock автоматично проводить увесь процес кастомізації моделі.
Зосереджуючись на передових LLM та їх адаптації під потреби бізнесу, AWS прагне посилити свою позицію серед провідних гравців ринку. Під час виступу генерального директора AWS Метта Гармана була представлена послуга Nova Forge, в межах якої компанія створює спеціалізовані Nova-моделі для корпоративних клієнтів вартістю $100 000 на рік.
Мехротра наголосив на зростаючому попиті серед клієнтів на унікальні рішення, які дозволяють бізнесу виділятися на фоні конкурентів, навіть якщо ті користуються тими ж самими базовими моделями. Він зазначив, що ключем до цього є здатність створювати індивідуальні моделі, оптимізовані під власні дані та завдання компанії.
Попри те, що AWS ще не досягла значної частки користувачів у сфері AI-моделей — згідно з опитуванням Menlo Ventures, перевагу надають Anthropic, OpenAI та Gemini — саме можливість глибокої кастомізації може стати конкурентною перевагою AWS на ринку штучного інтелекту.
