Seit seiner Einführung im Juni 2023 ist das AWS Generative AI Innovation Center Das Team aus Strategen, Datenwissenschaftlern, Ingenieuren für maschinelles Lernen (ML) und Lösungsarchitekten hat mit Hunderten von Kunden weltweit zusammengearbeitet und ihnen geholfen, maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln, zu priorisieren und zu entwickeln, die die Leistungsfähigkeit der generativen KI nutzen. Kunden arbeiteten eng mit uns zusammen, um Anwendungsfälle zu priorisieren, die richtigen Basismodelle (FMs) auszuwählen, verantwortungsvolle KI-Prinzipien zu integrieren, Proofs of Concept zu entwickeln, Lösungen zu optimieren und sie im großen Maßstab einzuführen. Wir freuen uns, heute das AWS Generative AI Innovation Center Custom Model Program für Anthropic Claude bekannt zu geben. Ab dem ersten Quartal 1 können Kunden mit Forschern und ML-Wissenschaftlern des Generative AI Innovation Center zusammenarbeiten, um Anthropic Claude-Modelle sicher mit ihren eigenen proprietären Daten zu verfeinern.
Für die meisten Anwendungsfälle können Kunden die leistungsstarken FMs führender KI-Unternehmen wie AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI und Amazon nutzen, die alle in verfügbar sind Amazonas Grundgestein über eine einzige API. Techniken wie Prompt Engineering, Few-Shot-Learning und RAG können auch dabei helfen, Modellreaktionen an Ihren Geschäftskontext und spezifische Aufgaben anzupassen, ohne dass eine weitere Schulung erforderlich ist. Einige Anwendungen werden jedoch von einer tieferen Anpassung durch Modellfeinabstimmung profitieren. Unter Feinabstimmung versteht man die Verwendung eines Allzweck-FM und dessen Anpassung, um die Leistung bei bestimmten Aufgaben oder Domänen mithilfe relativ kleinerer, aber qualitativ hochwertiger gekennzeichneter Datensätze zu verbessern. Eine Feinabstimmung führt in der Regel zu einer besseren Leistung bei bestimmten Aufgaben im Vergleich zum Basis-FM. Dieses zusätzliche aufgabenspezifische Training hilft dem Modell, die für Sie wichtigen Anwendungen besser zu beherrschen. Die resultierenden Modelle sind auch einzigartig in Bezug auf die verwendeten Feinabstimmungsdaten und ermöglichen es Unternehmen, differenzierte Lösungen auf der Grundlage ihrer privaten Unternehmensdatenquellen zu entwickeln.
Die Feinabstimmung, Ausrichtung und Optimierung von Anthropic Claude-Modellen für komplexe Aufgaben und Domänen erfordert umfassende KI-Expertise. Ab dem ersten Quartal 1 können Kunden mit einem Expertenteam des AWS Generative AI Innovation Center zusammenarbeiten und Claude-Modelle mit ihren proprietären Datenquellen verfeinern. Unsere Experten helfen Ihnen dabei, die Anforderungen für die Modellanpassung festzulegen, Bewertungskriterien zu definieren und mit Ihren proprietären Daten für die Feinabstimmung zu arbeiten. Wir werden mit dem Anthropic-Wissenschaftsteam zusammenarbeiten und die fein abgestimmten Modelle an Ihre Bedürfnisse anpassen. Sie können direkt über Amazon Bedrock privat auf die fein abgestimmten Modelle zugreifen und so die gleichen API-Integrationen ermöglichen, die Sie heute verwenden, ohne Bereitstellungen oder Infrastruktur verwalten zu müssen.
Um mehr über das Programm zu erfahren, wenden Sie sich an Ihr AWS-Kontoteam.
Über die Autoren
Sri Elaprolu ist derzeit Leiter des AWS Generative AI Innovation Center. Er leitet ein großes Team aus Wissenschaftlern, Ingenieuren und Strategen für maschinelles Lernen, die mit globalen Unternehmen und Organisationen des öffentlichen Sektors zusammenarbeiten, um herausfordernde Probleme und Chancen mithilfe generativer KI anzugehen. Zuvor leitete er Wissenschaftsteams, die Hunderte von AWS-Kunden unterstützten, darunter die NFL, Cerner, die NASA und das US-Verteidigungsministerium, die AWS AI/ML nutzen, um Geschäfts- und Missionsergebnisse voranzutreiben.
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- Quelle: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-the-aws-generative-ai-innovation-centers-custom-model-program-for-anthropic-claude/
