探索亚马逊大语言模型:开启人工智能时代的语言创作新篇章


前言

想必大家在ChatGPT的突然兴起,大家多多少少都会有各种各样的问题,比如:大语言模型和生成式AI有什么关系呢?大语言模型为什么这么火?一提到大语言模型,想必大家第一个想到的就是ChatGPT这样的自然语言处理工具,那么大语言模型是什么?大语言模型和生成式AI是什么关系?就让我以亚马逊云科技为例子,浅显易懂地带你入门大语言模型吧。

一、大语言模型是什么?

简单来说就是大语言模型 是指使用大量文本数据训练的深度学习模型,可以生成自然语言文本或理解语言文本。
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大语言模型的这些参数是在大量文本数据上训练的。现有的大语言模型主要采用 Transformer 模型架构,并且在很大程度上扩展了模型大小、预训练数据和总计算量。他们可以更好地理解自然语言,并根据给定的上下文(例如 prompt)生成高质量的文本。其中某些能力(例如上下文学习)是不可预测的,只有当模型大小超过某个水平时才能观察到。
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随着近年来ChatGPT的流行,在每个领域都产生了不小的影响。现在整个业界呼声最高的是,哪里有大语言模型可用。大语言模型虽好,但个人开发者和企业级应用开发、构建和调优自己的大语言模型是很困难的,于是,Amazon Bedrock便应运而生。
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我觉得Amazon Bedrock相比于其他模型而言最重要的特色,就是让开发者能够轻松定制大语言模型,并构建属于自己的生成式AI应用程序。

通俗地来讲,就是对于大语言模型的应用场景,绝大多数的客户并不需要自己从零开始来训练模型,不能依赖一个万能的、单一的大语言模型来应对各种任务,正确的做法应该是,访问多个模型,然后根据自己的需求和数据来定制自己的模型。这也是为什么Amazon Bedrock 被称作是大语言模型“全家桶”

应用范围

文本生成: 大语言模型可以生成自然语言文本,例如文章、故事、诗歌等。它可以根据给定的上下文或提示生成连贯、富有创意的文本内容。

机器翻译: 大语言模型可以应用于机器翻译任务,将一种语言的文本翻译成另一种语言,帮助人们理解并跨越语言障碍。

对话系统: 基于大语言模型的对话系统可以与用户进行自然语言交互,理解用户输入并生成有意义的回复。这些对话系统在客户服务、智能助手等领域有广泛应用。

文本摘要: 大语言模型可以应用于文本摘要任务,将一篇长篇文章或文档自动地提炼出关键信息,生成简洁准确的摘要。

搜索引擎优化: 大语言模型可以用于搜索引擎,帮助提高搜索结果的准确性和相关性,让用户更容易找到他们需要的信息。

智能写作助手: 大语言模型可以用于辅助写作,提供纠错、建议改进、生成文案等功能,提高写作效率和质量。

除了以上六点,大语言模型还可以用于舆情分析、自动代码生成、自动问答系统等领域。随着技术的发展和应用的拓展,大语言模型在各个领域都有着潜力和广泛的应用前景。

二、Amazon Bedrock

在大语言模型发展如此向好的未来前景下,在今年9月,亚马逊云科技正式发布Amazon Bedrock,这是一套生成式AI全托管服务,包含业界领先的基础模型和构建生成式AI应用程序所需的一系列功能。大家可以快去体验一下:Amazon Bedrock
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Amazon Bedrock汇聚了业内几乎所有领先的大语言模型,面对不同应用场景,它可以让人们只需通过单一API就能用上来自AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta Llama2、Stability AI等公司的先进大语言模型来构建自己的应用。

在Amazon Bedrock的基础之上,企业可以更方便、快速地尝试各种领先的基础模型,进行提示工程,完成微调和检索增强生成(RAG)等动作,使用自身专有数据定制模型。
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在大语言模型方面,除了Amazon Bedrock,亚马逊云科技还提供了Amazon SageMaker JumpStart等工具和框架,开发者能够更轻松地构建、训练和部署自己的大语言模型。这些工具为开发者提供了强大的计算能力和高效的模型训练环境,以便更好地探索自然语言生成的潜力。

Amazon Bedrock 有以下优势:

  1. 可以选择领先的基础模型
  2. 可以利用数据轻松定制化模型
  3. 可以动态调用API来执行任务的完全托管代理
  4. RAG提供本机支持,利用专有数据扩展FM的功能
  5. 拥有数据安全性和合规性认证

总结

其实大语言模型并不难理解,大语言模型可以被视为生成式AI的一种特例,专注于自然语言生成。而如何能让更多人接触到大语言模型呢?我们如何能够亲自感受大语言模型与生成式AI的魅力呢?亚马逊云科技 提供的服务,正在让众多这场 AI 浪潮的旁观者变成参与者。如果对大语言模型与AI感兴趣,还想了解更多大语言模型相关知识,那就前往亚马逊云科技官网amazon.com开始自由探索吧。

本图文内容来源于网友网络收集整理提供,作为学习参考使用,版权属于原作者。
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