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中小型企业需要了解有关云端生成式人工智能的哪些知识
随着人工智能(AI)的迅速发展,中小型企业(SMB)可能很难跟上步伐。非技术性和技术性的中小企业领导者都需要应对企业使用人工智能的方式不断增加的复杂性和近乎持续的变化。目前,大多数人都专注于使用资源来专注于
为了帮助中小企业领导者将目光投向炒作之外,亚太及日本地区亚马逊网络服务中小企业市场和解决方案负责人皮埃尔·塞曼与亚太地区亚马逊云科技解决方案架构总监本·卡巴纳斯坐下来,定义了这项新的变革性技术,并讨论了最近的人工智能发展及其对中小企业可能意味着什么。
了解对话式和生成式 AI
Pierre Semaan: 人们经常听说 “对话式人工智能” 和 “生成式人工智能”。这些形式的人工智能有何不同?
Ben Cabanas: 对话式人工智能和生成式人工智能都涉及人工智能,可以帮助自动执行许多任务,但它们的工作方式却有所不同。对话式人工智能专注于自然语言处理和理解,使机器能够自然地与人互动,通常是用人类的声音。生成式 AI 根据书面指示或提示生成文本、图像或其他媒体。
对话式 AI 可自动进行客户体验互动,提供虚拟助手并支持自然语言搜索。对话式人工智能的一个例子是
生成式 AI 系统更具技术性。他们使用生成模型,例如大型语言模型 (LLM),根据用于创建它们的训练数据集对新数据进行采样。生成式 AI 的一个真实例子是
利用 AI 制作基于文本的内容
Semaan: 你之前提到过 LLM。什么是 LLM,生成式 AI 应用程序如何使用它们?
Cabanas: LLM 是一种人工智能模型,特别擅长处理、解释和生成基于文本或图像的内容。它是一种人工智能算法,它使用深度学习技术和大型数据集来理解、总结、生成和预测新内容。LLM 使用大量数据(特别是文本数据或图像数据)进行训练。所有这些数据,无论来自何处,都通过神经网络进行处理。这些网络根据许多因素(包括先前反复试验的结果)不断调整解释和理解数据的方式。
Semaan: 机器 学习组件是 如何 工作的?
Cabana s: 法学硕士什么都不真正 “知道”,但他们非常擅长弄清楚哪个词紧随另一个词,当它进入足够高级的阶段时,它开始看起来像真实的思想和创造力。大多数 LLM 使用一种称为转换器的特定神经网络架构,它可以读取大量文本,发现单词和短语之间的关系模式,然后预测接下来应该出现哪些单词... 代码中内置了一些随机性和变异性。例如,机器人可能并不总是选择接下来最有可能出现的单词,而是选择第二或第三可能出现的词,这显然会带来有趣的结果。这就是为什么法学硕士一直处于自我分析和自我纠正状态的原因。换句话说,中小企业需要了解它们在哪些方面有用,并应用于适当的业务需求。
如何在云端使用灵活的 AI 解决方案
Semaan: 今年 早些时候,亚马逊云科技宣布了亚马逊Bedrock的预览版。这项服务如何向客户提供生成式 AI 技术?
Cabanas:
重要的是,Bedrock 允许您使用自己的私有数据训练模型,并且您的数据对您保密。由于 Bedrock 位于云端,因此拥有技术团队的中小型企业可以快速入门,使用自己的数据私下自定义 FM,并使用他们熟悉的 亚马逊云科技 工具和功能轻松地将其集成和部署到应用程序中。
Semaan: 你会 如何描述这种方法的优势?
Cabanas: 虽然基于特定模型构建的服务通常仅在其语言模型平台上运行,但 Bedrock 用户可以通过从一系列 FM 中进行选择来执行特定任务。例如,内容营销经理可以使用 Bedrock 为新手袋系列创建有针对性的广告活动,方法是向其提供数据,从而为每种产品生成社交媒体帖子、展示广告和网络文案。例如,优步和《 纽约时报》 等公司使用的人工智能文档生成公司Coda AI正在使用Bedrock来扩大其业务运营。
Semaan: 中小企业 如何探索机会并开始使用诸如此类的人工智能解决方案?
Cabanas: 如果中小型企业的内部技术经验有限,他们应该咨询我们的
下一步行动
人工智能仍处于起步阶段,必然会发生变化。正如我们的专家所分享的那样,这是一个不断变化的空间,需要一种专注于实验而不是完美的心态。中小企业可以利用人工智能来减轻可预测的任务,这样他们的员工就可以专注于更具战略性的工作。
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