AWS ประกาศเปิดตัว Amazon Bedrock และบริการด้าน Generative AI

หากดูเหมือนว่าปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีอยู่ทุกที่ในปัจจุบันแต่ AI ได้มีบทบาทในการขับเคลื่อนประสบการณ์ในชีวิตประจำวันของเรามานานแล้ว เมื่อคุณขอให้ Alexa เปิดเพลง เดินไปซื้อของในร้าน Amazon Just Walk Out หรือเลือกดูภาพยนตร์ที่แนะนำบน Amazon Prime คุณกำลังใช้ AI และกำลังโต้ตอบกับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML)

 

อย่างที่เห็นในช่วงหลายสัปดาห์ที่ผ่านมากับการให้ความสนใจและให้ความสำคัญกับ Generative AI ซึ่ง Generative AI เป็นส่วนหนึ่งของ Machine Learning ที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดลที่ใหญ่มาก เช่น โมเดล Large Language Models (LLMs) และโมเดล Multi-modal (เช่น ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และเสียง) แอปพลิเคชันอย่าง ChatGPT และ Stable Diffusion ได้รับความสนใจอย่างมาก Generative AI จะสร้างการเปลี่ยนแปลงในธุรกิจต่าง ๆ ตั้งแต่การดูแลสุขภาพ วิทยาศาสตร์ชีวภาพ ไปจนถึงอุตสาหกรรมสื่อและความบันเทิง การศึกษา บริการทางการเงิน และอื่น ๆ

 

Amazon เราเชื่อว่า AI และ ML เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่สามารถเปลี่ยนแปลงโลกได้มากที่สุดในยุคปัจจุบัน  โดยสามารถจัดการกับปัญหาของมนุษย์ที่ท้าทายได้ ด้วยเหตุนี้ Amazon ได้ลงทุนอย่างมากในการพัฒนา AI และ ML ตลอดระยะเวลา 20 ปีที่ผ่านมา โดยที่เราได้นำเอาความสามารถเหล่านี้มาใช้ในทุกธุรกิจ

 

ในปัจจุบัน โมเดล ML ของเรากำลังทำงานเพื่อให้ประโยชน์แก่ลูกค้า Amazon หลายร้อยล้านรายทั่วโลก โดยช่วยลดความล่าช้าในการผลิตและจัดส่งสินค้า ปรับให้ประสบการณ์ดิจิทัลของลูกค้าให้เป็นเฉพาะบุคคล และทำให้สินค้าและบริการเข้าถึงได้มากขึ้นและราคาไม่แพง มีลูกค้ามากกว่า 100,000 รายใช้บริการ AWS AI และ ML หลายบริการในระบบคลาวด์

 

Amazon ยังมีอะไรอีกมากที่จะตามมาในเร็ว ๆ นี้ ต่อไปนี้คือสี่นวัตกรรมที่เพิ่งประกาศเพื่อรองรับการใช้ Generative AI

 

Amazon Bedrock เป็นบริการใหม่สำหรับการสร้างและปรับขนาดแอปพลิเคชัน Generative AI ที่สามารถสร้างข้อความ รูปภาพ เสียง และข้อมูลสังเคราะห์ตามคำสั่งได้ Amazon Bedrock ช่วยให้ลูกค้าเข้าถึงโมเดล AI ที่ใช้การเรียนรู้จากข้อมูลวงกว้างที่มีจำนวนมากและหลากหลาย หรือ Foundation Models (FM) ได้ง่าย โมเดล ML ขนาดใหญ่พิเศษที่ Generative AI มาจากผู้ให้บริการโมเดลสตาร์ทอัพด้าน AI ชั้นนำ ซึ่งรวมถึง AI21, Anthropic และ Stability AI และการเข้าถึงพิเศษถึง Titan ของ foundation models ที่พัฒนาโดย AWS เนื่องจากไม่มีโมเดลใดเพียงโมเดลเดียวที่ทำทุกอย่างได้ Amazon Bedrock จึงเปิดโอกาสให้ลูกค้า AWS เลือกใช้ Foundation Models จากผู้ให้บริการชั้นนำ เพื่อให้ได้ความยืดหยุ่นและสามารถเลือกใช้โมเดลที่เหมาะสมกับความต้องการของลูกค้าได้

 

ข้อดี: Amazon Bedrock เป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการสร้างและปรับขนาดแอปพลิเคชัน AI ด้วย FMs

โมเดล ML ขนาดใหญ่พิเศษจำเป็นต้องใช้การประมวลผลจำนวนมาก ซึ่งชิป AWS Inferentia มอบประสิทธิภาพด้านพลังงานสูงสุดและต้นทุนต่ำที่สุดสำหรับการเรียกใช้ปริมาณงาน Generative AI (เช่น การเรียกใช้โมเดลและการตอบสนองต่อคำถามในระดับ Production) ตามขนาดบน AWS

 

ข้อดี: ต้นทุนและการใช้พลังงานที่ลดลงทําให้ลูกค้าที่หลากหลายสามารถเข้าถึง Generative AI ได้มากขึ้น

 

โมเดล Generative AI จําเป็นต้องได้รับการฝึกฝนเพื่อให้เสนอคําตอบ รูปภาพ ข้อมูลเชิงลึก หรือเรื่องอื่น ๆ ได้อย่างถูกต้อง อินสแตนซ์ Trn1n ใหม่ (เซิร์ฟเวอร์ที่การประมวลผลเกิดขึ้นและทำงานบนชิป Trainium ของ AWS) มีความสามารถในการเชื่อมต่อเครือข่ายขนาดใหญ่ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญในการฝึกโมเดลเหล่านี้ให้รวดเร็วมากขึ้นและให้ความคุ้มค่าในด้านต้นทุน

 

ข้อดี: นักพัฒนาจะสามารถฝึกโมเดลได้รวดเร็วขึ้นและมีค่าใช้จ่ายน้อยลง ซึ่งจะนำไปสู่บริการที่ขับเคลื่อนโดย Generative AI ใหม่ ๆ มากขึ้น

 

ลองนึกภาพการเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีคู่หูในการเขียนโค้ดที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทําให้การเขียนโค้ดของคุณเร็วขึ้นและง่ายขึ้น Amazon CodeWhisperer ทำเช่นนั้นโดยใช้ Generative AI ที่ให้คำแนะนำโค้ดขึ้นอยู่กับความคิดเห็นของผู้ใช้และโค้ดก่อนหน้านั้น นักพัฒนาสามารถเข้าถึง Amazon CodeWhisperer ได้ฟรีโดยไม่มีข้อจำกัดการใช้งานใด ๆ (มีประเภทการชำระเงินสำหรับการใช้งานแบบมืออาชีพด้วยฟีเจอร์เพิ่มเติม เช่น การรักษาความปลอดภัยขององค์กร และความสามารถในการดูแลระบบที่เพิ่มขึ้น)

 

ข้อดี: ลองเขียนโค้ดได้ฟรีเลยวันนี้

 

ข้อเสนอเหล่านี้เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น หนึ่งในหลักการสําคัญของ Amazon คือการมุ่งมั่นที่จะคิดในระยะยาว เราเชื่อว่านี่เป็นช่วงเริ่มต้นของการปฏิวัติทางเทคโนโลยีที่จะดำเนินต่อไปเป็นเวลาหลายสิบปี ดังนั้นเราจะยังคงกำหนดอนาคตของเทคโนโลยีนี้ต่อไป ซึ่งชี้นําด้วยความต้องการของลูกค้าไปสู่แอปพลิเคชัน AI ที่มีประโยชน์และมีความรับผิดชอบมากที่สุด

 

หากต้องการเข้าใจลึกขึ้นและได้รับรายละเอียดทั้งหมดเกี่ยวกับข่าวที่น่าตื่นเต้นนี้ โปรดอ่านบทความของ Swami Sivasubramanian, AWS VP of database, analytics and machine learning