Con su nuevo servicio de Bedrock en la nube de AWS, Amazon pone a disposición de sus clientes las herramientas de inteligencia artificial generativa de la compañía para escalar su negocio.
Amazon se está subiendo a la creciente ola de la inteligencia artificial generativa con el lanzamiento de un nuevo servicio en la nube de Amazon Web Services llamado Bedrock, el cual pone a disposición de sus clientes los distintos modelos avanzados de lenguaje que la compañía utiliza internamente e incluso ciertos sistemas inteligentes potenciados por algunas de sus socios de IA.
“Uno de nuestros objetivos clave detrás del lanzamiento de Bedrock es democratizar el uso de la IA generativa”, declaró Bratin Saha, vicepresidente de servicios de machine learning en Amazon AI. “Creemos que el hecho de que los clientes puedan usar modelos básicos con las garantías de privacidad y seguridad empresarial que provee AWS, facilita mucho el uso de estos modelos a mayor escala”, agregó el ejecutivo.
Las ventajas del nuevo Bedrock de Amazon
A través de Bedrock los usuarios tendrán la oportunidad de innovar sus servicios con la ayuda de la familia de los modelos inteligentes de Amazon, conocidos como Titan, mediante un API en la nube de AWS.
La compañía hizo especial énfasis en el hecho de que el modelo principal de Titan fue entrenado utilizando enormes conjuntos de datos, lo que lo convierte en un modelo poderoso de uso generalizado. Además, señaló que está diseñado para detectar y rechazar cualquier elemento inapropiado que encuentre en los datos ingresados por los usuarios, así mismo para filtrar las salidas del modelo, evitando a su vez que sus generaciones contengan violencia, sexualidad, racismo y discurso de odio, entre otros temas polémicos.
Un tipo de Titan para cada necesidad
Aunque están impulsados por la misma base de datos, cada uno de los sistemas Titan está diseñado para cubrir un rol especifico. Por otro lado, el lanzamiento inicial de Bedrock serán únicamente Titan Text y Titan Embeddings los modelos de la familia Titan disponibles.
El primero de éstos dos es un modelo generativo de lenguaje extenso, también conocidos como LLM por sus siglas en inglés. Está diseñado para automatizar tareas de lenguaje natural, como hacer resúmenes, extraer información de algún escrito y por supuesto, generar toda clase de textos incluyendo correos, artículos, reportes, minutas y mucho más.
Por otra parte, Titan Embeddings también es un LLM, pero éste no genera texto, sino que se dedica a convertir entradas de texto, ya sean palabras, frases o incluso artículos completos en representaciones numéricas, conocidas como incrustaciones que contienen el significado semántico del texto.
Esta clase de modelo ayuda a mejorar significativamente tanto la precisión de las búsquedas como las recomendaciones personalizadas, ya que, al comparar las incrustaciones con el resto de las posibilidades en el buscador, el modelo puede producir respuestas aún más relevantes y precisas que aquellas generadas únicamente mediante la coincidencia de palabras clave.
Otra de las grandes ventajas de estos modelos según Amazon señala, es que los clientes podrán adaptarlos a su conveniencia con sus propios datos. La compañía especificó que la información utilizada para entrenar de forma personalizada los sistemas, permanece en el servidor de cada usuario, lo que garantiza que otros usuarios, incluidos sus competidores, no terminen beneficiándose de la situación.
Por si fuera poco, además de los modelos Titan, el conjunto inicial de modelos avanzados de Bedrock integran los distintos sistemas inteligentes de AI21 y Anthropic, así como un generador de texto a imágenes impulsado por la tecnología de Stability AI.
Finalmente, vale la pena destacar que el nuevo servicio enfocado en IA generativa de Bedrock, llegó al mercado justo en una etapa en la que sus dos máximos rivales en la nube, como lo son Microsoft Azure y Google Cloud, continúan innovando a través de sus propios modelos generativos. Ahora, después de unos meses fuera de los reflectores, Amazon demuestra que no planea quedarse atrás y da un paso firme para seguir avanzando en la carrera de la inteligencia artificial generativa.
