बेडरॉक, अमेज़ॅन का एआई जिसके साथ वह ओपनएआई के साथ प्रतिस्पर्धा करने की योजना बना रहा है

अमेज़ॅन बेडरॉक

अमेज़ॅन बेडरॉक, एक नई सेवा जो एआई21 लैब्स, एंथ्रोपिक, स्टेबिलिटी एआई और अमेज़ॅन से एफएम को एक एपीआई के माध्यम से सुलभ बनाती है

अमेज़न की घोषणा की हाल ही में इसके आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म का लॉन्च जिसे "बेड्रोल्क" कहा जाता है, जो उपकरणों का एक सेट है AWS ग्राहकों को चैटबॉट बनाने और टेक्स्ट जेनरेट करने की अनुमति दें, इसके अलावा, यह उपयोगकर्ताओं को चित्र बनाने और वर्गीकृत करने की अनुमति दे सकता है। अमेज़ॅन बेडरॉक एआई21 लैब्स, एंथ्रोपिक और स्टेबिलिटी एआई द्वारा बनाए गए जनरेटिव एआई मॉडल तक पहुंचने के लिए एपीआई प्रदान करता है।

लॉन्च का उद्देश्य उन कानूनी संस्थाओं को लक्षित करना है जो एआई को अपने व्यवसाय में एकीकृत करना चाहते हैं, क्योंकि अमेज़ॅन का नया लॉन्च किया गया प्लेटफॉर्म एआई21 लैब्स, एंथ्रोपिक और स्टेबिलिटी एआई जैसे स्टार्टअप से अग्रणी भाषा मॉडल की मेजबानी करेगा।

वास्तव में, मेटा, माइक्रोसॉफ्ट और Google के रूप में एआई-जनरेटिव चैटबॉट्स को खोज और उत्पादकता सूट में पेश करने के लिए सभी दौड़, अमेज़ॅन की रणनीति काफी तटस्थ रहने की है और इसके क्लाउड-आधारित प्लेटफॉर्म पर नवीनतम मॉडलों तक पहुंच प्रदान करते हैं।

“ग्राहकों ने हमें बताया है कि आज कुछ प्रमुख बाधाएं उन्हें रोक रही हैं। सबसे पहले, उन्हें उच्च प्रदर्शन वाले शुरुआती स्तर के मॉडलों को खोजने और उन तक पहुंचने का एक आसान तरीका चाहिए जो असाधारण रूप से अच्छा प्रदर्शन करते हैं और उनकी आवश्यकताओं के अनुरूप सर्वोत्तम हैं। दूसरा, ग्राहक बड़े इंफ्रास्ट्रक्चर क्लस्टर्स का प्रबंधन किए बिना या महत्वपूर्ण लागतों को वहन किए बिना निर्बाध अनुप्रयोग एकीकरण चाहते हैं, ”एडब्ल्यूएस में मशीन लर्निंग के उपाध्यक्ष स्वामी शिवसुब्रमण्यन ने कहा।

वीरांगना आधार, अनुमति देगा Amazon Web Services (AWS) के उपयोगकर्ताओं के लिए फाउंडेशन मॉडल के आधार पर एक जनरेटिव एआई विकसित करें (एफएम)। बेडरॉक एक सर्वर रहित अनुभव है जहां ग्राहक अपने स्वयं के डेटा के साथ एफएम को निजी तौर पर अनुकूलित कर सकते हैं और उन्हें अपने अनुप्रयोगों में आसानी से एकीकृत और तैनात कर सकते हैं। अमेज़ॅन और एंथ्रोपिक और स्टेबिलिटी एआई के बीच साझेदारी बेडरॉक उपयोगकर्ताओं को क्लाउड और स्टेबल डिफ्यूजन जैसी प्रमुख मॉडल भाषाओं तक पहुंच प्रदान करेगी।

स्टैबिलिटी एआई द्वारा होस्ट किए गए टेक्स्ट-टू-इमेज एआई मॉडल का बेडरॉक सूट, लोकप्रिय स्टेबल डिफ्यूजन सहित, चित्र, कला, लोगो और ग्राफिक डिजाइन उत्पन्न कर सकता है। अलावा, बेडरॉक AI2 लैब्स के AI मॉडलों के जुरासिक-21 परिवार का भी घर है, जो बहुभाषी है। और स्पेनिश, फ्रेंच, जर्मन, पुर्तगाली, इतालवी और डच में पाठ उत्पन्न कर सकता है। हालांकि बेडरॉक थर्ड-पार्टी मॉडल पर केंद्रित है, लेकिन कंपनी इन-हाउस विकसित मूलभूत मॉडल पेश करती है।

उदाहरण के बेडरॉक में दो एआई मॉडलों के परिवार टाइटन को भी रखा जाएगा। OpenAI के GPT-4 मॉडल के समान (लेकिन जरूरी नहीं कि प्रदर्शन के समान स्तर पर), टाइटन ब्लॉग पोस्ट और ईमेल लिखने, दस्तावेज़ों को सारांशित करने और डेटाबेस से जानकारी निकालने जैसे कार्य कर सकता है। टाइटन एकीकरण का एक मॉडल है। इसका मतलब यह है कि यह शब्दों और वाक्यों जैसे शाब्दिक इनपुट का संख्यात्मक प्रतिनिधित्व में अनुवाद करता है, जिसे एम्बेडिंग के रूप में जाना जाता है, जिसमें पाठ का शब्दार्थ अर्थ होता है। Google के AI टाइटन मॉडल से भ्रमित न हों।

दूसरी ओर, यह उल्लेख किया जाना चाहिए कि अमेज़न स्पष्ट करता है कि वे जो डेटा जोड़ते हैं होस्ट किए गए मॉडल का उपयोग करते समय बेडरॉक में उसी में एकीकृत नहीं किया जाएगा, तो ये डेटा निजी और संरक्षित रहेगा क्षेत्र में अन्य संभावित ग्राहकों और बड़े प्रतिद्वंद्वियों से, हाल ही में चैटजीपीटी की समस्याओं के कारण, कंपनियों को डर है कि एआई मॉडल के साथ साझा किए गए डेटा को याद किया जाएगा और फिर लीक हो जाएगा।

एआई मॉडल के प्रशिक्षण की लागत काफी अधिक हो सकती है, इसलिए जारी किए गए विभिन्न एआई समाधान अक्सर एक मॉडल का उपयोग करते हैं जो डेटा के दिए गए सेट पर प्रशिक्षित होता है, जो अनिवार्य रूप से उस डेटा के साथ "गंदा" हो जाता है और लीक होने की संभावना होती है। असंबंधित पूछताछ के जवाब में।

यही कारण है कि बेडरॉक ग्राहकों को अपने डेटा का बैकअप लेने के लिए बैकबोन के रूप में लीगेसी एफएम का उपयोग करने की क्षमता देकर इस समस्या को दूर करने की अनुमति देता है। बेडरॉक के साथ, अमेज़ॅन एक विशेष एआई स्टार्टअप में महत्वपूर्ण निवेश को दरकिनार कर रहा है। कंपनी का कहना है कि वह एआई मॉडल तक पहुंच को आसान बनाकर एआई का लोकतंत्रीकरण करना चाहती है।

अंत में अगर तुम हो इसके बारे में अधिक जानने में रुचि रखते हैंआप मूल पोस्ट का उल्लेख कर सकते हैं निम्नलिखित लिंक में


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