AWS anuncia la disponibilidad de BedRock y novedades en modelos fundacionales e IA generativa

AWS ha anunciado varias novedades relacionadas con la IA generativa, entre las que están la disponibilidad general de Amazon Bedrock y Titan Embeddings. También la próxima disponibilidad de Llama 2 en Bedrock y nuevas funciones de IA generativa para CodeWhisperer y QuickSight.

El servicio gestionado Amazon Bedrock ofrece diversos modelos fundacionales de alto rendimiento desarrollados y entrenados por las empresas más destacadas del sector de la Inteligencia Artificial. Entre ellas AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI y Amazon. A esto se suman diversas funciones y opciones para el desarrollo de IA generativa, centradas en la simplificación del desarrollo mientras se mantienen tanto la privacidad como la seguridad.

Además de experimentar con varios modelos fundamentales para una gran variedad de casos de uso, los usuarios pueden personalizar los modelos de forma privada, utilizando sus datos propietarios. Bedrock ofrece también, de manera gratuita, un curso online para que los estudiantes y personas que quieran formarse en IA generativa puedan adquirir los conocimientos que necesitan para comenzar a utilizarla.

Amazon Bedrock será el primer servicio de IA generativa completamente gestionado en ofrecer el modelo grande de lenguaje de Meta Llama 2, lo que hará a través de una API gestionada. Estará disponible en las próximas semanas, optimizado para ofrecer una respuesta rápida en la infraestructura de AWS. Los clientes podrán desarrollar aplicaciones de IA generativa con los modelos Llama 2 con 13.000 y 70.000 millones de parámetros, sin que para ello tengan que configurar ni gestionar una infraestructura.

Otra de las novedades es la disponibilidad de Amazon Titan Embeddings, que facilita a los clientes los primeros pasos con al generación aumentada de recuperación (RAG) para ampliar el poder de un modelo fundacional con sus datos propietarios.

Los modelos fundacionales de Amazon Titan han sido creados por AWS en conjuntos de datos grandes, lo que aumenta su potencia y hace que sean capaces de funcionar con fines generales. El primero de estos modelos es el mencionado Amazon Titan Embeddings. Este es un modelo grande de lenguaje que pasa el texto a representaciones numéricas, conocidas como incrustaciones. Se emplea para alimentar casos de uso de RAG

Por su parte, Amazon CodeWhisperer suma la capacidad de personalizar con seguridad las sugerencias de CodeWhisperer a partir de su base de código privada, con el objetivo de ayudar a los desarrolladores a ser más productivos en su tarea. Esta nueva capacidad de personalización del servicio aumentará su potencial de codificación impulsada por IA generativa, gracias a que aprovecha de forma segura la base de código interna y los recursos del cliente para ofrecer recomendaciones personalizadas. Las sugerencias de código también son más relevantes en diversas tareas.

QuickSight de Amazon dispondrá a partir de ahora con nuevas funciones de auditoría de Business Intelligence (BI) generativo. Así, los analistas comerciales tendrán un apoyo para generar y personalizar elementos visuales y crear gráficos con facilidad, a partir de comandos emitidos en lenguaje natural. Con esta novedad, basta con describir el resultado deseado a partir de fragmentos de preguntas para que QuickSight genere elementos visuales atractivos que se pueden acoplar un panel de control o a un informe con un click.