编程客栈() 7月5日消息:尽管科技界有一些知名人士担心人工智能 (AI) 带来的潜在生存威胁，但 AWS 产品副总裁 Matt Wood 并不是其中之一。

Wood 一直是 AWS 在机器学习（ML）领域的旗帜人物，并且是该公司活动中的重要角色。在过去的 13 年里，他一python直是 AWS 关于 AI/ML 的主要发声人，在几乎每次 AWS re:Invent 活动中都会就技术、亚马逊的研究和服务进展发表演讲。编程

(资料图)

AWS 在当前的生成式 AI 热潮之前就一直在开发 AI，过去六年中，以其 Sagemaker 产品套件为先导，推动了 AI 的发展。然而，毫无疑问，AWS 像其他公司一样加入了生成式 AI 时代。早在 4 月 13 日，AWS 就宣布推出了 Amazon Bedrock，这是一套生成式 AI 工具，可以帮助组织构建、训练、优化和部署大型语言模型（LLMs）。

毫无疑问，生成式 AI 具有巨大的潜力。它可以成为企业和社会的颠覆性力量。这种巨大的威力使一些专家警告称 AI 对人类构成了「编程客栈存在威胁」。但是在接受媒体采访时，Wood 轻而易举地消除了这些担忧，简洁地解释了人工智能的实际工作原理以及 AWS 正在利用它做什么。

Wood 表示：「我们拥有的是一种数学的巧妙把戏，它能以有助于人类做出更好决策和更高效运作的方式呈现、生成和合成信息。」

生成式 AI 的变革力量

Wood 强调，与其表示一种存在威胁，不如强调 AI 对于帮助各种规模的企业具有强大的潜力。这一点可以通过大量使用 AWS AI/ML 服务的客户来证明。

Wood 说：「目前我们拥有超过 10 万个客户在他们的机器学习项目中使用 AWS，其中许多人已经标准化使用 Sagemaker 构建、训练和部署自己的模型。」

生成式 AI 将 AI/ML 推向了一个新的水平，也引起了 AWS 用户群体的极大兴趣和关注。随着 Transformer 模型的出现，Wood 表示现在可以将自然语言中的非常复杂的输入映射到各种复杂的输出，用于文本生成、总结和图像创建等各种任务。

Wood 说：「自云计算的早期以来，我没有见过这种程度的客户参与和兴奋，这真是令人振奋的事情。」

除了生成文本和图像的能力外，Wood 还看到生成式 AI 有许多企业应用案例。在所有 LLM 模型的基础上，都有数值向量嵌入。他解释说，嵌入使组织能够利用信息的数值表示来提供更好的体验，包括搜索和个性化等多种用途。

Wood 表示：「您可以使用这些数值表示来进行语义评分和排序。因此，如果您拥有一个搜索引擎或任何需要收集和排序一组事物的内部方法，LLM 模型在摘要或个性化方面确实可以发挥重要作用。」

Bedrock 是 AWS 生成式 AI 的基础

Amazon Bedrock 服务旨在让 AWS 用户更轻松地受益于多个 LLM 模型的力量。

Bedrock 不仅提供单个供应商的单个 LLM 模型，还提供来自 AI21. Anthropic、Stability AI 以及 Amazon Titan系列的多个选项。

Wood 说：「我们不认为会有一个模型统治所有其他模型，所以我们希望能够提供模型选择。」

除了提供模型选择外，Amazon Bedrock 还可以与 Langchain 一起使用，使组织能够同时使用多个 LLM编程客栈 模型。Wood 表示，使用 Langchain，用户可以在多个不同的模型之间链接和排序提示。例如，一个组织可能希望在某一方面使用 Titan，在另一方面使用 Anthropic，在另一个方面使用 AI21。最重要的是，组织还可以根据特定数据使用自己调优的模型。

Wood 说：「我们确实看到用户将大任务分解为小任务，然后将这些小任务路由到专门的模型，这似乎是构建更复杂系统的一种非常有成效的方式。」

随着更多组织开始采用生成式 AI，Wood 评论称，一个关键挑战是确保企业以能够实现创新的方式来应对这项技术。

他说：「任何一次大的变革都是 50% 技术和 50% 文化，所以我真的鼓励客户仔细思考技术方面，这是当前非常关注的焦点，以及驱动创新的文化方面。」