Amazon Web Services（AWS）今日宣布推出全新的 Amazon Bedrock 创新功能，为客户提供最简单、最快速且最安全的方式，以开发先进的生成式人工智能（AI）应用和体验。
让我们借助由其中一项创新功能——Amazon Titan Image Generator（当然，是从土星最大卫星泰坦的表面拍摄）生成的插图来逐一解析这些新功能。
新的自定义模型导入功能帮助组织将自有模型引入 Amazon Bedrock
在 AI 领域，两个（甚至三个）模型往往比一个更好。这就是“复合智能效应”。
Amazon Bedrock 客户越来越多地通过定制公开可用的模型来满足其特定领域的用例需求，从而充分利用自有数据。这是因为当客户将 Bedrock 中提供的基础模型（FMs）和大语言模型（LLMs）的智能与自有数据相结合时，会产生复合智能效应。这可以看作是生成式 AI 版本的“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”（或“人多力量大”）。这种额外的智能意味着生成的应用能够更好地适应更广泛的各种用例。那么，客户一直期待的是什么？一种简单且安全的方式，将他们的自定义模型添加到 Bedrock 中。
借助Amazon Bedrock 自定义模型导入功能，组织现在可以将自己的自定义模型作为完全托管的应用程序编程接口（API）导入并访问于 Bedrock 中，从而在构建生成式 AI 应用时获得前所未有的选择自由度。要开始使用，组织可以轻松添加他们在 Amazon SageMaker 上定制的模型，或通过其他第三方工具或云提供商进行定制的模型。在完成自动化验证流程后，他们即可像使用 Amazon Bedrock 上的任何其他模型一样无缝访问其自定义模型。
通过这一新功能，AWS 使组织能够通过同一 API 轻松选择组合使用 Amazon Bedrock 模型及其自有自定义模型。Amazon Bedrock 自定义模型导入功能现已提供预览版，支持三种最受欢迎的开源模型架构——Flan-T5、Llama 和 Mistral，并计划在未来支持更多架构。
模型评估功能帮助客户评估、比较并选择最佳模型，以构建和部署生成式 AI 应用
在选择 AI 模型时，模型准确性与模型性能之间的微妙平衡至关重要。
当然，在组合多个模型以提升智能之前，客户希望更清晰地了解哪些模型最适合其特定应用。为特定用例选择最佳模型需要在模型准确性和模型性能之间取得微妙的平衡。在此之前，组织需要为每个新模型和用例经历这一通常繁琐且耗时的权衡过程。结果导致向客户交付生成式 AI 体验的速度变慢。
Amazon Titan AI 模型家族新增两款
只需简单的文本描述，即可使用 Amazon Titan Image Generator 生成精美图像。
AWS 很高兴宣布Amazon Titan Image Generator——现已支持不可见水印——以及最新版本的 Amazon Titan Text Embeddings，两者均在 Amazon Bedrock 上独家提供。
广告、电子商务以及媒体和娱乐等行业（以及其他众多行业）的客户现在可以访问 Amazon Titan Image Generator，以低成本从头生成高质量图像，或对现有图像进行增强和编辑。用户只需在提示字段中输入文本描述，Amazon Titan 就会将其转化为您所描述的图像和风格。例如，上图所示图像的提示为：“从土卫六（Titan）表面拍摄，背景是土星；一个非常友好的机器人嘴里吐出‘flower’一词，采用现代字体；随后该文字变为月球表面的阳光花朵图像。”
Amazon Titan 会为其生成的所有图像添加不可见水印，有助于识别由 AI 生成的图像，从而促进 AI 技术的安全、可靠和透明发展，并减少虚假信息的传播。该模型还可以检测水印是否存在，帮助客户确认某张图像是否由 Amazon Titan Image Generator 生成。
该系列的第二款产品是 Amazon Titan Text Embeddings V2，它针对检索增强生成（RAG）用例进行了优化，非常适合信息检索、问答聊天机器人和个性化推荐等多种应用场景。RAG 是一种流行的模型定制技术，其中基础模型（FM）会连接额外的知识源，以便引用这些来源以生成更准确的响应。尽管效果理想，但运行此类操作可能计算密集且存储开销大。Amazon Titan Text Embeddings V2 将于本月晚些时候推出，客户可以选择使用灵活的嵌入尺寸，以满足从低延迟移动部署到高准确率异步工作流等多样化的应用需求，从而将整体存储量减少多达四倍，同时保留 RAG 用例中 97% 的准确性。
通过 Bedrock 的安全护栏（Guardrails for Amazon Bedrock），客户可以轻松实施安全措施，以移除个人和敏感信息、不当用语、特定词汇，并屏蔽有害内容。
Amazon Bedrock 内置的安全护栏确保 AI 应用对所有人都是安全的。
为了让生成式 AI 在各个行业中广泛普及，组织必须确保其以安全、可信和负责任的方式实施。许多模型使用内置控制机制来过滤不受欢迎和有害的内容，但组织希望进一步定制模型，以确保响应保持相关性、符合公司政策并遵循负责任的 AI 原则。现已全面推出，Bedrock 的安全护栏提供行业领先的安全保护，帮助客户屏蔽高达 85% 的有害内容。
创建安全护栏时，客户只需提供自然语言描述，定义其应用上下文中的禁止主题。客户还可以配置阈值，以过滤仇恨言论、侮辱性语言、色情化语言和暴力等内容。此外，系统还会移除不当用语或特定的屏蔽词。Guardrails 是唯一由顶级云提供商提供的解决方案，允许客户在一个服务中同时使用内置和自定义的安全措施，并且它与 Amazon Bedrock 中的所有大型语言模型以及微调模型兼容。
数万名客户已选择 Amazon Bedrock 作为其生成式 AI 战略的基础，因为它让他们能够访问来自领先 AI 公司（包括 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI 和 Amazon）的最广泛的一手和第三方大型语言模型（LLM）及其他基础模型（FM），并提供易于使用的强大功能，可快速构建和部署生成式 AI 应用。Amazon Bedrock 的强大模型作为完全托管的服务提供，客户无需担心计算实例的配置，从而实现无缝部署、可扩展性和持续优化。
开始使用Amazon Bedrock并了解Amazon 的 AI 创新。