Amazon konzentriert sich auf dem AWS Summit auf generative KI und stellt neue KI-Projekte vor

Amazon stärkt seine Cloud-Computing-Plattform mit KI. Hier sind die Highlights.

Amazon wird am häufigsten mit seiner E-Commerce-Plattform in Verbindung gebracht, die sich zu einem Giganten in der Branche entwickelt hat, da sie mit einer Mitgliedschaft alles, was Sie sich vorstellen können, verkaufen und innerhalb von zwei Tagen an Ihre Haustür liefern kann.

Allerdings ist Amazon auch im Cloud Computing stark vertreten und steht kurz davor, sich stärker mit generativer KI zu befassen.

Am Dienstag veranstaltete Amazon seinen AWS-Gipfel (Amazon Web Services) in New York, eine Veranstaltung, die sich auf die Arbeit von Amazon in der Cloud konzentrierte und Messen, Lernsitzungen und eine Grundsatzrede umfasste.

In diesem Jahr nutzte Amazon die Plattform, um mehrere bedeutende generative KI-Ankündigungen vorzustellen, die die Erstellung von KI-Plattformen für Entwickler optimieren und die KI-Integration für Unternehmen erleichtern werden.

Um ein KI-Modell zu erstellen und zu betreiben, sind mehrere Komponenten erforderlich, angefangen bei den eigentlichen Chips, die Sie zum Betrieb des Modells verwenden, über den Aufbau und das Training des Modells bis hin zur Anwendung des Modells in der realen Welt.

Die heutigen Ankündigungen von AWS tragen dazu bei, jeden Schritt des Prozesses zu optimieren. Hier finden Sie eine Zusammenfassung einiger der bemerkenswertesten Ankündigungen.

AWS HealthScribe

AWS HealthScribe ist ein HIPPA-fähiger generativer KI-gestützter Dienst, der Gespräche zwischen Patienten und Klinikern transkribiert und klinische Dokumente erstellt.

Die generierten klinischen Notizen umfassen Zusammenfassungen der Interaktion zwischen Patient und Arzt, KI-generierte Erkenntnisse, Verweise auf die Originaltranskription und strukturierte medizinische Fachbegriffe.

Der allgemeine Zweck dieses Dienstes besteht darin, die Zeit zu verkürzen, die Ärzte mit dem Verfassen detaillierter Dokumentationen verbringen, und ihnen die Möglichkeit zu geben, diese Zeit für etwas Wertvolleres zu nutzen, beispielsweise für die persönliche Zeit mit Patienten.

„Mit AWS HealthScribe können Anbieter von Gesundheitssoftware eine einzige API verwenden, um automatisch robuste Transkripte zu erstellen, wichtige Details (z. B. medizinische Fachbegriffe und Medikamente) zu extrahieren und Zusammenfassungen aus Arzt-Patienten-Gesprächen zu erstellen, die dann in eine elektronische Gesundheitsakte eingegeben werden können ( EHR)-System“, sagte Amazon in der Pressemitteilung.

Um Datenschutzbedenken auszuräumen, teilt Amazon mit, dass das Modell über integrierte Datensicherheit und Datenschutz verfügt, keine Kundendaten nach der Verarbeitung speichert und Kundendaten während der Übertragung verschlüsselt.

Dies ist nicht das erste Mal, dass generative KI auf den medizinischen Bereich ausgerichtet wird, wie die Einführung von Med-PaLM 2 durch Google im April zeigt.

Kostenlose und kostengünstige AWS-Kurse zur generativen KI

Generative KI erfreut sich seit der Veröffentlichung von ChatGPT im November wachsender Beliebtheit. Die Technologie hat das Potenzial, Arbeitsabläufe und Produktivität branchenübergreifend zu verbessern und ist daher zu einer von Arbeitgebern sehr gefragten Fähigkeit geworden.

Trotz der Vorteile und der Beliebtheit generativer KI haben viele Menschen das Gefühl, nicht über die nötigen Kenntnisse zu verfügen, um KI richtig einzusetzen, wie ZDNET bereits berichtete.

AWS hat sieben verschiedene generative KI-Kurse für Menschen aller Fähigkeiten und Erfahrungen hinzugefügt. Die Kurse decken verschiedene generative KI-Aspekte ab, darunter so komplexe Themen wie das Erlernen der Erstellung mit Amazon CodeWhisperer oder so umfassende Themen wie das Erlernen verschiedener Möglichkeiten, KI für Ihr Unternehmen einzusetzen.

Sie können die Kurse hier durchsuchen.

Amazon Bedrock-Updates

Um Entwicklern beim Aufbau ihrer Basismodelle zu helfen, hat Amazon bereits im April seinen Basismodelldienst Amazon Bedrock gestartet.

Mit Amazon Bedrock können Entwickler wählen, welches Basismodell sie für ihren spezifischen Anwendungsfall wünschen. Zur Auswahl standen bis heute Titan von Amazon, Claude von Anthropic, Stable Diffusion von Stability.ai und Jurassic-2 von AI21 Labs.

Bei AWS gab Amazon bekannt, dass die Auswahl Claude 2, das neueste LLM von Anthropic, und SDZL 1, das neueste Text-zu-Bild-Modell von Stability AI, umfassen wird und ein brandneues Grundmodell - Cohere.

Durch die Erweiterung des Angebots an verfügbaren Modellen können Kunden leichter das Modell finden, das ihren Anforderungen am besten entspricht.

Amazon Bedrock führt außerdem Agenten ein, die es Entwicklern ermöglichen, KI-Anwendungen mit proprietären Daten zu erstellen, ohne das Modell manuell anhand der Daten zu trainieren.

Da Agenten Anwendungen den Zugriff auf organisationsspezifische Daten ermöglichen, können Entwickler Anwendungen erstellen, die ein breiteres Aufgabenspektrum mit aktuellen Antworten erfüllen können.

Diese neuen Funktionen von Amazon Bedrock sind heute als Vorschau verfügbar.

Vektor-Engine für Amazon OpenSearch Serverless

Wenn Sie eine Eingabeaufforderung in ein generatives KI-Modell eingeben, handelt es sich bei der eingegebenen Eingabeaufforderung um eine Konversation, und die Ausgabe, die Sie erhalten, ist ebenfalls eine Konversation, wie der Aufstieg äußerst beliebter Chatbots zeigt.

Viele dieser generativen KI-Anwendungen nutzen Vektoreinbettungen, numerische Werte, die Text-, Bild- und Videodaten zugewiesen werden und kontextuelle Beziehungen zwischen Daten zeigen, um genaue Antworten zu generieren.

Die Vektor-Engine von AWS für Amazon OpenSearch Serverless erleichtert Entwicklern die Suche nach Einbettungen und deren Integration in LLM-Anwendungen.

Die neue Vektor-Engine ist jetzt in der Vorschau verfügbar und ermöglicht es Entwicklern, Milliarden von Vektoreinbettungen in Echtzeit zu speichern, zu durchsuchen und abzurufen, ohne sich Gedanken über die zugrunde liegende Infrastruktur machen zu müssen, heißt es in der Pressemitteilung.

Dies erleichtert Entwicklern die Feinabstimmung von Modellen und ermöglicht so die Erstellung von Modellen, die bessere und genauere Ergebnisse liefern.

Öffentliche Verfügbarkeit von Amazon EC2 P5

Im März kündigte Amazon seine Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) P5-Instanzen an, die auf Nvidia H100 Tensor Core-GPUs basieren und die Rechenleistung liefern sollen Leistung, die zum Erstellen und Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen (ML) erforderlich ist.

Laut Amazon können diese Instanzen im Vergleich zum Vorgängermodell bis zu sechsmal schnellere Schulungszeiten bieten und bis zu 40 % der Schulungskosten senken.