AmazonクラウドがAIエージェント機能を開始、AIを単なるチャットではなくアシスタントに

出典: ザ・ペーパー

シャオ・ウェン記者

Amazon Bedrock のエージェント機能を使用すると、企業は単に食事の場所に関する推奨事項を取得するだけでなく、レストランの予約などの特定のタスクを自動化できる AI アプリケーションを構築できるようになります。

「多くの人がこれらのモデルとモデルのサイズに注目していますが、本当に重要なのはそれらを使用してアプリケーションを構築する方法だと思います。それが、今日エージェント機能をリリースする大きな理由です。」

現地時間7月26日、Amazonクラウドテクノロジーデータベース、データ分析、機械学習担当グローバルバイスプレジデントのスワミ・シバスブラマニアン氏がニューヨークサミットで講演した。

アマゾン ウェブ サービス（AWS）の年次サミットの 1 つであるニューヨーク サミットでは、生成人工知能を中心としたいくつかの発表が行われました。 「このテクノロジーは転換点に達しています」とアマゾンのクラウドテクノロジーデータベース、データ分析、機械学習担当グローバルバイスプレジデントのスワミ・シバスブラマニアン氏は語った。

東部標準時間の 7 月 26 日、AWS はニューヨーク サミットで、基本モデルが複雑なタスクを完了できるようにする生成 AI サービスである Amazon Bedrock のエージェント (エージェント) 機能を開始しました。 「これにより、企業は単に食事の場所を勧められるだけでなく、レストランの予約などの特定のタスクを自動化できる AI アプリケーションを構築できるようになります」とシヴァスブラマニアン氏は述べています。

さらに、AWS は、プログラミングアシスタントの Amazon CodeWhisperer の正式提供、患者の診察後に臨床記録を生成する新しいスマート医療サービスである Amazon HealthScribe、分析サービスである Amazon Entity Resolution など、新しい人工知能ツールも開始しました。同時に、高速生成 AI およびハイパフォーマンス コンピューティング アプリケーション用の Amazon EC2 P5 インスタンスが正式に利用可能になったことを発表しました。

Amazon Cloud Technology のジェネレーティブ AI 担当グローバル バイスプレジデントである Vasi Philomin 氏は、すべてのリリースの中で最も懸念しており、誇りに思っているのはエージェント機能であると The Paper に語った。」モデルのサイズもそうですが、本当に重要なのはそこからアプリケーションをどのように構築するかだと思います。それが今日エージェント機能をリリースする大きな理由です。」

AI エージェント コンテスト

OpenAI の GPT-4 や Meta の Llama 2 などの生成 AI モデルは強力ですが、プラグインなどの追加の支援がなければ、ユーザーの特定のタスクを実際に自動化することはできません。

Amazon Bedrock は、サーバーに投資することなく、スタートアップの事前トレーニング済みモデルと Amazon のクラウドテクノロジー自体を通じて、生成型 AI アプリケーションを構築する方法を提供します。 Amazon Bedrock のエージェント機能を使用すると、企業は独自のデータを使用して基礎となるモデルを学習し、タスクを完了するための他のアプリケーションを構築できます。開発者は、使用する基本モデルを選択し、いくつかの指示を提供し、モデルが読み取るデータを選択できます。

これは、OpenAI が最近導入した GPT-4 および ChatGPT 用のプラグイン システムに似ており、サードパーティの API とデータベースを利用できるようにすることでモデルの機能を拡張します。実際、最近では「パーソナライズされた」生成モデルに向かう傾向があり、Contextual AI 構築ツールなどの新興企業が企業データでモデルを拡張しています。

たとえば、旅行会社は生成人工知能を使用して旅行の推奨事項を提供し、次に別のエージェント (エージェント) を構築してユーザーの旅行履歴と興味を受け取り、次にエージェントを使用してフライト スケジュールを検索し、最後に選択したフライトを予約するエージェントを構築できます。フライト。

エージェントに熱心なのは AWS だけではありません。 4月にはメタの最高経営責任者（CEO）マーク・ザッカーバーグ氏も投資家に対し、人工知能エージェント（エージェント）を「有益かつ有意義な方法で何十億もの人々に」提供する機会があると語った。 7月、OpenAI CEOのサム・アルトマン氏は、The AtlanticとのインタビューでAIエージェントとその最適な実装方法について詳しく語った。

ロイター通信は7月、「自律型」人工知能エージェント（エージェント）の獲得競争がシリコンバレーを席巻していると報じた。同記事では、6月末に13億ドルの資金を調達した新興企業の1社、Inflection AIを挙げている。ポッドキャストでの創設者らによると、同社はパーソナルアシスタントを開発中で、指導者として機能したり、旅行の遅延後に航空券やホテルのクレジットを獲得するなどのタスクを処理したりできるという。

7月26日、シバスブラマニアン氏はメディアとのインタビューで、ソニー（SONY）、ライアンエア（Ryanair）、サンライフ（Sun Life）などの顧客がAmazon Bedrockを試したと述べた。シバスブラマニアン氏は、Amazon Bedrock が「間もなく」すべての顧客に利用可能になると述べた。同氏は時期については明らかにしなかったが、同社はまずコスト配分と企業管理に取り組むことを目指していると付け加えた。

Amazon Bedrock サービスは 4 月に開始され、Amazon Bedrock では Amazon Titan (AWS 独自の基本モデル) に加え、stable.ai、AI21Labs、Anthropic によって作成されたモデルが提供されました。

今回のニューヨークサミットでは、AWSがAnthropic and Stability AIの最新基本モデルチャットボットにCohereを基本モデルサプライヤーとして追加することを発表した。 Cohereのコマンドテキスト生成モデルは、ユーザーのプロンプトに従い、概要、トランスクリプト、会話を返すようにトレーニングされており、このツールは情報を抽出して質問に答えることもできます。

AWS プラットフォームは Nvidia H100 チップを呼び出すことができます

ニューヨークサミットでは、AWS も Nvidia の H100 チップを搭載した Amazon EC2 P5 インスタンスを発表しました。ある意味、これは AWS と Nvidia の 10 年以上にわたる協力における重要なマイルストーンです。

H100 GPU の注目すべき機能の 1 つは、大規模な言語モデルで採用されている主要なテクノロジである Transformer の最適化です。 Amazon EC2 P5 インスタンスは、640 GB の高帯域幅 GPU メモリを備えた 8 基の NVIDIA H100 GPU、第 3 世代 AMD EPYC プロセッサ、2 TB のシステムメモリ、および 30 TB のローカル NVMe ストレージを提供し、生成 AI およびハイパフォーマンス コンピューティング アプリケーションを高速化します。

Amazon EC2 P5 は、前世代の GPU ベースのインスタンスと比較して、トレーニング時間を最大 6 倍 (数日から数時間) 短縮します。 AWS によると、このパフォーマンスの向上により、前世代と比較してトレーニング コストが 40% 削減されます。

実際、2013 年に最初の Amazon Nitro チップが発売されて以来、AWS は自社開発チップに足を踏み入れた最初のクラウド ベンダーであり、すでにネットワーク チップ、サーバー チップ、人工知能機械学習自己学習の 3 つの製品ラインを持っています。開発されたチップ。 2023 年初頭には、専用の Amazon Inferentia 2 (チップ間の直接超高速接続を通じて分散推論をサポートできる) がリリースされ、最大 1,750 億のパラメーターをサポートし、大規模モデル推論の有力な候補になります。

Nvidia の H100 チップを提供することで AWS の自社開発チップの魅力が低下するのではないかと心配しているかどうかについて、Ferromin 氏は Pengpai Technology に次のように答えました。「競争は歓迎します。ハードウェアは数年ごとに改良されます。これは標準です。大きな問題です。現在、生成 AI は非常に高価です。そのため、実際に本番環境のワークロードに導入している人は誰もおらず、誰もがまだ実験段階にいます。実際に本番環境のワークロードに導入すると、コストの 90% が生成されていることに気づくでしょう。 」