AWS plantea ampliar casos de uso de IA mediante diversidad y seguridad
Las Vegas, Nevada.- “Ningún modelo es ideal para todos los casos de uso”, afirmó Swami Sivasubramanian, vicepresidente de datos e IA en Amazon Web Services (AWS), al señalar el reto que enfrentan las empresas para elegir el modelo base de Inteligencia Artificial (IA) adecuado para el análisis de datos requerido en cada caso de uso.
“Para una aplicación de IA se requieren algunas bases, variedad de modelos fundacionales, un ambiente privado para aprovechar los datos, herramientas fáciles de usar e Infraestructura construida para Machine Learning”, explicó durante su presentación en AWS Re:Invent 2023.
Para ofrecer la variedad requerida de modelos a las empresas, el directivo anunció la introducción de nuevos modelos de terceros en Bedrock, como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI y del propio Amazon, además de nuevas herramientas que facilitan el desarrollo de aplicaciones para IA.
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Entre las principales novedades, se incluye la integración de Claude 2.1 de Anthropic, que ahora procesa hasta 200 mil tokens de contexto, lo que equivale a unas 150 mil palabras o 500 páginas de contenido de texto, además de reducir en doble la tasa de alucinaciones del modelo, y disminuye el costo de prompts en 25 por ciento.
En el caso de Llama 2 de Meta, ahora ofrece más capacidad al haber sido entrenado con un 40 por ciento más de datos que Llama 1 y tiene el doble de longitud de contexto. Amazon Bedrock ahora incluye el modelo Llama 2 de 70 mil millones de parámetros, además del modelo Llama 2 de 13 mil millones de parámetros. Llama 2 está optimizado para casos de uso de diálogo mediante fine tuning con conjuntos de datos de instrucciones y más de un millón de anotaciones humanas.
El directivo anunció también mejoras a sus propios modelos fundacionales, mediante la disponibilidad de Amazon Titan Multimodal Embeddings, que ayuda a las empresas a facilitar la realización de búsqueda y recomendación multimodal mediante la conversión de imágenes y texto breve en vectores –representaciones numéricas que permiten al modelo comprender fácilmente los significados semánticos y las relaciones entre los datos–.
Por ejemplo, una empresa de archivos de fotografía con cientos de millones de imágenes puede usar el modelo para potenciar su función de búsqueda, de modo que los usuarios puedan buscar imágenes usando una frase, imagen o una combinación de imagen y texto.
AWS anunció también nuevas capacidades para la personalización de estos modelos a través de Bedrock, incluyendo Knowledge Bases, que utiliza la técnica de retrieval augmented generation (RAG) para conectar algún modelo con bases de datos propios de las empresas; además de fine-tuning para entrenar el modelo elegido en tareas específicas para atender mejor los casos de uso empresariales.
Además de la diversidad de modelos disponibles para el desarrollo de aplicaciones de IA, AWS también anunció la disponibilidad en vista previa de Model Evaluation en Bedrock, que permitirá a las empresas evaluar, comparar y seleccionar el mejor modelo fundacional para el caso de uso específico, ya sea a través de criterios automáticos o humanos.
Para las evaluaciones automáticas, los usuarios podrán seleccionar criterios de evaluación predefinidos (por ejemplo, precisión, solidez y toxicidad) y cargar su propio conjunto de datos de prueba o seleccionar entre conjuntos de datos integrados y disponibles públicamente. Para criterios subjetivos o contenido matizado que requiere un juicio más sofisticado, los clientes pueden configurar fácilmente flujos de trabajo de evaluación humanos.
IA responsable
Sivasubramanian se refirió también a la demanda por impulsar una Inteligencia Artificial responsable, por lo que Amazon Titan será el primero en aplicar una marca de agua invisible a todas las imágenes que genera, para ayudar a reducir la propagación de desinformación y promover el desarrollo seguro y transparente de la tecnología de IA.
Esta medida habría sido resultado de la reunión que mantuvieron múltiples empresas de tecnología y desarrolladoras de IA con la Casa Blanca, en la que siete empresas, incluyendo Amazon, se comprometieron al desarrollo “seguro, protegido y transparente” de la IA.
Al respecto, AWS introdujo también Guardrails en Amazon Bedrock, que permite a los usuarios implementar salvaguardas para aplicaciones de IA Generativa que se personalizan según sus casos de uso y principios de IA responsable. Estas barreras permitirían impulsar la coherencia en la forma en que los modelos de Amazon Bedrock responden al contenido no deseado y dañino dentro de las aplicaciones.
Finalmente, el directivo destacó que la adopción de IA mantendrá una tendencia al alza, con la expectativa de que 75 por ciento de empresas globales lo adopten en alguna medida en los próximos cinco años, según cifras del Foro Económico Mundial.
Y aunque reconoció que algunas tareas se volverán obsoletas, también se espera la creación de nuevos puestos requeridos para trabajar en conjunto con la IA, con “creatividad, ética y adaptabilidad”. En ese sentido, consideró que la verdadera revolución se encuentra en el reskilling o dar nuevas habilidades a las personas para adaptarse al nuevo entorno.
