AWS 上的生成式 AI - 简介

生成式 AI 是指能够基于训练数据生成新内容(例如文本、图像或音频)的人工智能系统。它广泛地描述了机器学习 (ML) 模型或算法。

机器学习模型使用神经网络来学习数据中的模式和结构。一旦学习完成，神经网络便允许它们创建类似于人类生成内容的输出。生成式预训练转换器 (GPT) 和变分自动编码器 (VAE) 是引领这场 AI 革命的两种生成式 AI 模型。

AWS 提供了一个强大的平台，可以高效地构建、训练和部署这些复杂模型。AWS 还提供基于云的服务，即 AWS SageMaker、AWS Lambda、Amazon EC2 和 Elastic Inference，允许企业将生成式 AI 集成到其运营中。这些服务旨在支持 Gen AI 模型的基础设施和计算需求。

为什么 AWS 适用于生成式 AI?

AWS 的重要功能使其成为生成式 AI 的理想选择，如下所示 −

• 可扩展性 − AWS 最有用的功能之一是其可扩展性。无论您是在训练小型 AI 模型还是部署大型 AI 应用程序，AWS 都可以相应地扩展。
• 成本效益 − AWS 服务(如 EC2 Spot 实例和 AWS Lambda)允许企业仅按使用量付费，从而降低计算成本。
• 集成 − AWS 可轻松与流行的 AI 框架(如 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet)集成，使开发人员能够轻松训练和部署模型。

生成式 AI 的实际应用

生成式 AI 已成为各个行业的强大工具。借助 AWS 全面的 AI 和机器学习服务，企业可以轻松地将生成式 AI 用于实际应用。

在本节中，我们重点介绍了 AWS 生成式 AI 的一些用例(实际应用)−

自然语言处理 (NLP) 和聊天机器人

借助生成式 AI，您可以创建高度交互且像人类一样的聊天机器人。公司正在使用 Amazon Lex 和 SageMaker 等 AWS 服务来训练、部署和扩展 AI 模型，为客户服务机器人、虚拟助手和自动响应系统提供支持。

图像和视频生成

生成式 AI 模型(如 GAN(生成对抗网络))用于生成逼真的图像和视频。公司正在使用 AWS 的可扩展基础设施来训练这些复杂模型，以用于内容创建、营销和电影制作等应用。

代码生成和软件开发

生成式人工智能可以生成代码片段，自动执行重复的编程任务，甚至建议改进代码库。这有助于开发人员更快地编写代码，减少错误。

个性化内容和推荐系统

生成式人工智能用于为用户创建自定义内容，例如个性化产品建议、营销电子邮件和网站文本。AWS 的机器学习使企业能够轻松地为客户提供独特的体验。

创意艺术和设计

生成式人工智能通过使艺术家和设计师能够创作音乐、艺术品和图案，改变了创意艺术。

生成式人工智能可以根据特定风格生成数字艺术或创作某些流派的音乐。它为艺术家提供了一种表达创造力的新方式。

合成数据生成

现实世界的数据有限或过于昂贵，无法用于您的 ML 项目。这就是为什么生成合成数据是一项重要的 AI 应用。生成 AI 可以创建大型数据集来训练机器学习模型。