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The Next Wave：Explore the Strategy on Generative AI-曹志斌博士 .pdf

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1、The Next Wave:Explore the Strategy on Generative AI曹志斌亚马逊云科技全球生成式AI产品营销总监最终审核标准不明确缺乏新的数据需要引导回答需要告知业务需要针对营销运营场景，基础模型自身有一定局限性我想购买汽车保险张先生早上好,张先生，很高兴能为你办理汽车保险。我这里有你的汽车详细信息。你开的是 2021 年宝马 X3,住在美国佛罗里达州 Anytown 的 123 Main Street。这些信息正确吗?以下是为你找到的报价:ABC 保险公司:每月 178 美元XYZ 保险公司:每月 198 美元你想了解任何一个方案的更多细节吗?用户期待生成

2、式 AI 能够给出高质量答案“我想购买汽车保险。”你是 HorizonGuard 保险市场的对话代理。回答问题时要有帮助、公正和无偏见。请人类确认你的回答。这位张先生住在美国佛罗里达州 Anytown 的123 Main St.,拥有一辆2021年宝马X3。家庭成员包括他自己和妻子。汽车保险是最常用的个人保险类型之一。大多数州要求你在驾驶时必须购买某种保险。参考资料https:/www.naic.org/documents/consumer_auto-insurance.htm我想购买汽车保险。用户输入用户输入提示工程提示工程使用提示词模板、结构化数据源的上下文和语义上下文模型介绍模型介绍情

3、景背景情景背景用户的提示词用户的提示词/问题问题从从 RAG 获取的语义上下文获取的语义上下文简单的对话背后蕴藏着复杂的提示工程这对我的企业意味着什么？什么是基础模型？什么是大型语言模型？什么是生成式 AI？我需要成为一名及时工程师吗？这安全吗？如何选择机型？从哪里开始？我们应该尝试哪些模型？什么是微调？如何确定项目的优先次序？我们怎样才能走得更快？怎样才能让它成为现实？如何提高效率？如何扩大规模？我应该使用哪些型号？如何管理风险？我应该训练自己的模型吗？我应该使用哪种定制方法？生成式 AI 创造巨大的商业价值创建新的内容和创意，包括对话、故事、图片、视频和音乐彻底提高所有业务线的生产力从所

4、有您的企业信息，以便更快、更好地，更好的决策创造与客户和员工互动的创新和吸引人的新方式B 使用使用 Amazon Bedrock 帮助客户体验帮助客户体验全新全新的旅行世界的旅行世界9寻找合适的行程或目的地始终是一个挑战，作为一家以技术为中心的企业，我们正在寻找利用生成式 AI 来改进对客户的建议、消除摩擦并为客户提供量身定制的预订体验的方法。我们对 Amazon Bedrock 及其生成式 AI 功能感到兴奋，它让我们能够根据松散参数返回客户尚未考虑过的新颖根据松散参数返回客户尚未考虑过的新颖建议建议。Amazon Bedrock 还允许我们选择正确的语言模型，并使用 B 的数据对其进行微调

5、，以提供定制且具有相关性的目的地与住宿建议。通过使用 Amazon Bedrock 微调语言模型，我们将客户与他们梦想的目的地联系起来，使 B 成为获取旅行灵感的首选平台。B 首席数据官Thomas Daveyhttps:/ 借助借助 Amazon Bedrock 和和 Anthropic 实现实现 Lexis+人工智能平台提高法律工作效率人工智能平台提高法律工作效率10我们正在与亚马逊云科技和 Anthropic 合作，在 Amazon Bedrock 上托管我们自定义的、经过微调的 Anthropic Claude 2 模型，以支持我们的战略，即大规模快速提供生成式 AI 解决方案，并

6、在我们所做的一切中嵌入尖端加密、数据隐私和安全人工智能技术。我们全新的 Lexis+AI 平台技术具有对话式搜索、富有洞察力的总结和智能法律起草功能，能够帮助律师提高效率、有效性和工作效率。LexisNexis Legal&Professional 执行副总裁兼首席技术官Jeff Reihlhttps:/ 帮助用户做出明智的财务决策Thomson Reuters 利用利用 Amazon Bedrock 实现实现 AI 民主化民主化并并推动创新推动创新12我们建立 Open Arena 旨在为我们的同事提供一种安全、透明的方式来了解这一全新的大规模技术变革，以及他们可以如何用它来解决客户的挑战。

7、借助亚马逊云科技，我们现在可以比以前更广泛、更高效地高效利用我们世界一流的内容和专业知识。之所以选择之所以选择 Amazon Bedrock，是因为它可以帮助我们将内容与各种模型无缝集成在一，是因为它可以帮助我们将内容与各种模型无缝集成在一起起。尤其是当考虑到这个领域发展的速度有多快时，具备使用各种模型的能力就会成为我们的关键驱动力。AI 与 Thomson Reuters 实验室负责人Joel Hronhttps:/ 的Rufus购物专家Amazon Pharmacy更快的处方和更帮助的支持14Embedvideo:https:/ AI通用生成式AI战略战略明确业务场景适应性重视实现的方法和

8、工具设定全面数据战略战略战略明确业务场景适应性“不会有一个生成式不会有一个生成式 AI 基础模型能适用基础模型能适用所有业务场景所有业务场景”适用性我们是否有人能有效地开展这项工作？团队可行性预算投资回报率数据时间表风险我们能为这个项目腾出足够的资金吗？能否用一种算法来代替？AI/ML 的作用？我们怎样才能把投资赚回来？何时需要？这是一个为期 1 个月的项目还是一个为期 6 个月的项目？利害攸关的是什么？合规性？隐私？安全性？我们是否有足够的数据来满足这个用例？选择基础模型的几个考虑方向推理性能和延迟表现模型的大小和能力预训练数据的知识截止时间可访问性和总体成本开支模型相关的道德和责任

9、问题是否支持灵活微调战略战略明确业务场景适应性设定全面数据战略“如果大家如果大家使用同使用同一个基础模型一个基础模型，您的您的企业数据能带来差异化企业数据能带来差异化”Flat screen TVs2,72275”LED 4k Smart TV$579.99Add to CartOur experts recommend搜索搜索索引优化存储顾客评论顾客评论键值数据库购物车购物车关系型数据库推荐推荐图数据库Save$240现代应用程序要求专门构建的数据存储生成式 AI 应用程序生成式 AI 应用程序数据基础3RD PARTY DATAAPP/LOGSIOT/DEVICESDATA SOURC

10、ESFOR APPLICATIONSAmazon AuroraAmazon DynamoDBAmazon KinesisAmazon MSK存储存储&查询查询FOR ANALYTICS&MLData WarehouseAmazon RedshiftData LakeAmazon S3Amazon EMRBig Data行用行用&应用应用Amazon SageMakerAmazon QuickSightMACHINE LEARNINGBUSINESS INTELLIGENCEAmazon BedrockGENERATIVE AIAPPSDEVICESPEOPLEAmazon Lake Forma

11、tionAmazon DataZone为您的数据基础架构提供全面的服务战略战略明确业务场景适应性重视实现的方法和工具设定全面数据战略“正确的工具简化基础模型的调用和管理正确的工具简化基础模型的调用和管理，加速加速构建生成式构建生成式 AI 应用应用”让生成式 AI 与协同工作您所在领域的通用知识和专业知识无标签、非结构化的企业数据更改基础模型的副本针对特定任务的专业知识标注示例数量少更改基础模型的副本通过及时扩充专业知识企业知识语料库基础模式不变威威胁胁需要将法律和监管要求放在重要位置需要消除偏见大模型可能产生幻觉必须确保问责制与透明度必须对可能滥用和生成有害内容进行监管必须保护知识产

12、权需要考虑隐私和数据保护生成式生成式 AI 技术栈技术栈GPUsInferentiaTrainiumSageMakerEC2 Capacity BlocksNeuronUltraClustersEFANitro生成式生成式 AI 技术栈技术栈Amazon 大规模构建、训练和部署 ML 模型，包括调优模型获取最新和公开的调优从零开始创建调优自定义调优运行推理实施 FMOps 和治理芯片级创新Amazon Amazon 35Amazon BedrockGuardrailsAgentsCustomization CapabilitiesCustom Model ImportStudio生成式生成式

13、 AI 技术栈技术栈Amazon Bedrock通过单一应用程序接口，选择领先的基础模型模型定制检索增强生成执行多步骤任务的代理安保、隐私和安全利用基础模型(FM)构建和扩展生成式 AI 应用的简单方法Amazon 广泛的机型选择总结、复杂推理、写作、编码高质量图像和艺术文本生成、搜索、分类问答和阅读理解文本摘要、生成、问答、搜索、图像生成根据上下文作答、总结、转述文本摘要、问答、文本分类、文本补全、代码生成Guardrails forAmazon Bedrock根据您的应用要求和负责任的人工智能政策实施定制的保障措施支持 Amazon Bedrock 的多个基础模型和代理根据负责任的人工智能

14、策略，配置有害内容过滤功能用简短的自然语言描述来定义和禁止被拒绝的主题编辑或屏蔽 PII 等敏感信息，以及自定义 Regex。Amazon QBusiness Amazon QDeveloperAmazon Q in QuickSightAmazon Q in Connect 生成式生成式 AI 技术栈技术栈Amazon Q利用生成式 AI 助理重新定义工作统一数据源、存储库和企业系统在您工作的地方使用提供行业领先的帮助计划申请代码生成单元测试安全扫描代码补救代码迁移故障排除开发人员知识企业用户企业用户开发人员开发人员Amazon QBusiness 知识搜索概述内容创作摘录研究与分析Amaz

15、on Q in QuickSight了解数据建立和完善视觉效果构建计算执行摘要创建数据故事Amazon QDeveloper专业用户专业用户Amazon Q in Connect 代理助理供应链Amazon Q in Amazon Supply Chain利用重塑工作方式 yyyy,Amazon Web Services,Inc.or its affiliates.All rights reserved.通过对 70%的呼叫实现自动化，每月可将呼叫中心的成本降低 2000万-4000万美元硬核最新技术发布+行业趋势解读给力新技术第一时间上手体验意思Jam 个人战+线上“密室逃脱”团队战PlanCreateOperateImprove无限构建，成为生成式无限构建，成为生成式 AI AI 原生开发者！原生开发者！体验赋能理解Bedrock 体验区全新发布 Jam 挑战区全栈生成式 AI生成式 AI 时代开发新范式 DemoAI Ready生成式 AI 课程全新上线Certification Special OfferAmazon Q BusinessAmazon Q DeveloperCodeCatalystBedrock 战略战略明确业务场景适应性重视实现的方法和工具设定全面数据战略

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