Una mañana de IA Generativa, en el evento AWS re:Invent 2023

La inteligencia artificial generativa se apoderó de AWS re:Invent 2023.

El Vicepresidente de Datos e IA de AWS, Dr. Swami Sivasubramanian, presentó los principales avances de la compañía en el área, dejando claro que la IA Generativa definitivamente pasa a formar parte de la nube.

La IA Generativa, estará presente en todos los sectores y AWS sigue apostando por la democratización de su uso, presentando cada vez más soluciones que faciliten la vida de los usuarios desde los más diversos puntos de vista. “La IA Generativa nos llevará a nuevas innovaciones y muchas posibilidades. Estamos reinventando la forma de trabajar y esta revolución dependerá de la integración de tres componentes: datos, IA Generativa y personas”, afirmó.

El ejecutivo también destacó la importancia de aplicar el concepto zero-ETL en el procesamiento de datos, que permite que ellos circulen entre diferentes bases de forma transparente, sin necesidad de codificación. “Una base de datos sólida es fundamental para el uso de la IA Generativa y esta base debe ser amplia, integrada y tener gobernanza”, comentó.

Después de hablar sobre datos e Inteligencia Artificial, Sivasubramanian enfatizó que, según el Foro Económico Mundial, para 2027, el 75% de las empresas utilizarán IA Generativa. «Esto aumenta la necesidad de invertir en programas de formación de personas», afirmó.

También, destacó el trabajo que realizan programas de capacitación como el AWS Generative AI Scholarship y el AWS AI and ML Scholarship. Además de las iniciativas, AWS cuenta actualmente con más de 100 cursos digitales disponibles en las áreas de inteligencia artificial y machine learning. “Con todo lo que anunciamos, hoy aceleramos el poder de integración entre datos, IA Generativa y personas. Tenemos todo lo que necesitamos aquí para acelerar el viaje de IA Generativa de nuestros clientes”, dijo.EVEN

Las evoluciones de AWS en su oferta de AI

Sivasubramanian anunció una serie de evoluciones en las ofertas de IA Generativa de AWS, que incluyen: 

• Amazon Titan Image Generator – el modelo puede comprender prompts complejos y generar imágenes. Puede utilizarse en la consola de Amazon Bedrock enviando un prompt en lenguaje natural para generar una imagen o cargando una imagen para su edición automática.

 Amazon Titan es el primer servicio de AWS que aplica una marca de agua invisible a cada imagen que genera para ayudar a reducir la difusión de información errónea al proporcionar un mecanismo para identificar imágenes generadas por IA, promoviendo la seguridad y el desarrollo transparente de la tecnología. 

• Amazon Titan Multimodal Embeddings – convierte imágenes y textos cortos en embeddings  representaciones numéricas que permiten que el modelo comprenda fácilmente los significados semánticos y las relaciones entre los datos – que se almacenan en la base de datos vectorial del cliente.

• Amazon Titan Text Model (Express e Lite) – Amazon Titan Text Express y Amazon Titan Text Lite son modelos de lenguaje de gran tamaño que ayudan a los clientes a mejorar la productividad y la eficiencia para una amplia variedad de tareas relacionadas con el texto y brindan opciones de precio y rendimiento optimizados para sus necesidades.

• Disponibilidad de Claude 2.1 en Amazon Bedrock – última versión del modelo de lenguaje de Anthorpic, Claude 2.1 ofrece 200 mil tokens de contexto, lo que garantiza una mayor precisión en documentos largos. 

• Disponibilidad de Llama 2 70B en Amazon Bedrock – la nueva generación de modelos de lenguaje de Meta se entrenó con el 40% más de datos que Llama 1 y tiene 70 mil millones de parámetros. 

• Agents for Amazon Bedrock – permite que las aplicaciones de IA Generativa realicen tareas de varios pasos utilizando sistemas empresariales y fuentes de datos. Agents puede planificar y realizar la mayoría de las tareas comerciales, como responder preguntas sobre la disponibilidad de productos o tomar pedidos.

• Nuevas funciones de Amazon SageMaker – se anunciaron cinco nuevas funciones de Amazon SageMaker para escalabilidad con modelos, lo que acelerará la creación, el entrenamiento y la implementación de modelos de lenguaje de gran tamaño y otros modelos fundacionales.

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