AWS Bedrock يحصل على تحديث كبير لمعالجة تحديات الذكاء الاصطناعي التوليدي

في مؤتمر re:Invent الأخير، قدمت أمازون ويب سيرفيسز تحسينات كبيرة على منصة بيدروك، وهي منصتها المُدارة بالكامل لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي على نطاق واسع. تتعامل الشركة مع بعض من أكثر نقاط الألم إلحاحًا التي يواجهها المطورون عند نشر الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج. وفقًا لقيادة AWS، تهدف الميزات الجديدة إلى القضاء على الهلوسات، وتمكين التنسيق المعقد بين وكلاء متعددين، والسماح للفرق ببناء نماذج أصغر ومتخصصة تتطابق في الأداء مع النماذج الأكبر مع تقليل التكاليف وأوقات الاستجابة.

تعكس الإعلانات الأهمية المتزايدة لبيدروك في استراتيجيات الذكاء الاصطناعي المؤسسية. على مدار العام الماضي، وسع الخدمة قاعدة عملائها بمقدار 4.7 مرات، مما يشير إلى طلب قوي في السوق على بنية تحتية للذكاء الاصطناعي المُدارة وسهلة الوصول. أشار مسؤولو AWS إلى أن هذا النمو هو دليل على أن الذكاء الاصطناعي التوليدي ينتقل من مرحلة التجربة إلى مهمة حاسمة، مما يجعل قدرات الاستنتاج ضرورة أساسية في تقريبا كل تطبيق حديث.

ثلاث قدرات ثورية لبيدروك الآن في المعاينة

قدمت AWS ثلاث ميزات جديدة لبيدروك متاحة حاليًا في وضع المعاينة. تساعد فحوصات الاستدلال الآلي على القضاء على الأخطاء الواقعية التي تؤثر على العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي، وهي قدرة حاسمة للحالات التجارية حيث تؤثر الدقة مباشرة على نتائج الأعمال. يتيح التعاون بين وكلاء متعددين تنسيق عدة وكلاء ذكاء اصطناعي للعمل معًا في سير عمل معقد، وهو تقدم كبير للفرق التي تتعامل مع تحديات الأتمتة المتطورة. يسمح تقطير النماذج للمطورين بإنشاء نماذج أصغر ومُحسنة للمهام تقدم نتائج مماثلة للنماذج الأساسية الضخمة مع استهلاك موارد أقل.

معالجة أكبر العقبات في الإنتاج بالصناعة

تستهدف التحسينات الجديدة لبيدروك مباشرة نقاط الألم التي أبطأت اعتماد الذكاء الاصطناعي في المؤسسات. أكد الدكتور سوامي سيفاسوبراماني، نائب رئيس الذكاء الاصطناعي والبيانات في AWS، أن الهلوسات، والقيود على التكاليف، وتعقيد التنسيق تمثل أكبر العقبات التي تواجه الصناعة عند نقل الذكاء الاصطناعي التوليدي من النموذج الأولي إلى الإنتاج. تظهر هذه الإضافات لبيدروك تركيز AWS الاستراتيجي على إزالة العقبات من دورة حياة تطوير الذكاء الاصطناعي.

يأتي توسيع مجموعة بيدروك مع تزايد أهمية الاستنتاج في بنية التطبيقات. من خلال دمج البنية التحتية المُدارة مع تحسينات في الدقة، وتقليل التكاليف، وتنظيم أكثر تطورًا، يضع بيدروك نفسه كحل شامل للمؤسسات التي تلتزم بدمج الذكاء الاصطناعي التوليدي عبر عملياتها.