Amazon wprowadza zaawansowane narzędzie do wykrywania halucynacji w sztucznej inteligencji
Amazon zrobił kolejny krok w kierunku doskonalenia swoich rozwiązań AI, wprowadzając narzędzie pozwalające matematycznie weryfikować poprawność informacji generowanych przez modele sztucznej inteligencji. Ten nowy mechanizm, będący częścią Amazon Bedrock, znacząco redukuje ryzyko występowania tzw. „halucynacji”, czyli sytuacji, w których AI generuje nieprawdziwe lub nieścisłe odpowiedzi. Ta innowacja jest jednym z wielu ulepszeń wprowadzonych do usług, które pozwalają budować zaawansowane aplikacje oparte na generatywnej AI.
Amazon Bedrock – podstawa generatywnej AI
Amazon Bedrock to kompleksowa usługa zarządzana, która usprawnia tworzenie aplikacji opartych na potężnych modelach generatywnych. Dzięki niej użytkownicy mogą korzystać z różnorodnych modeli, takich jak Amazon Titan, Claude od Anthropic, Llama 2 czy Mistral AI. Bedrock stanowi fundament dla integracji z innymi popularnymi rozwiązaniami Amazon, jak AWS SageMaker, AWS Lambda czy Redshift, a także oferuje współpracę z API OpenAI.
W praktyce Bedrock pozwala użytkownikom tworzyć aplikacje i narzędzia wspomagane inteligencją, takie jak wirtualne asystenty czy systemy analizy danych w oparciu o wiedzę z ogromnych baz informacji. Case study zaprezentowane przez firmę Genentech podczas konferencji re:Invent 2024 wskazuje, że dzięki AI użytkownicy mogą uzyskać odpowiedzi na skomplikowane pytania w ciągu minut, zamiast tygodni wymaganych w bardziej tradycyjnym podejściu.
Nowy poziom precyzji dzięki wykrywaniu halucynacji
Halucynacje w modelach AI są jednym z większych wyzwań w obecnym rozwoju sztucznej inteligencji. Aby zminimalizować to ryzyko, Amazon wprowadził mechanizm sprawdzania wyników, który opiera się na matematycznie sprawdzalnych dowodach. Nowość ta jest częścią tzw. Bedrock Guardrails – zestawu narzędzi pomagających dopasować działanie AI do restrykcyjnych standardów aplikacji biznesowych oraz wytycznych odpowiedzialnego korzystania z AI.
Mechanizm ten, nazwany przez Amazon „automated reasoning”, został zaprojektowany, aby porównywać i weryfikować wyniki modeli generatywnych z odpowiednim poziomem pewności. Przykładowo, proces ten może blokować nawet 85% niepożądanych treści i odrzucać ponad 75% błędnych odpowiedzi w aplikacjach, takich jak generowanie podsumowań czy wyszukiwanie w dużych bazach danych. Co więcej, użytkownicy mogą otrzymać sugestie poprawiające zapytania lub wgląd w strukturę logiki, na jakiej opierało się AI przy formułowaniu odpowiedzi.
Nowości w Amazon Bedrock
Podczas konferencji re:Invent 2024 Amazon zaprezentował szereg innowacji w Bedrock. Wprowadzone zmiany obejmują:
- Model Distillation – możliwość korzystania z mniejszych, bardziej wydajnych modeli generatywnych. Według Amazonu, takie modele mogą działać nawet pięć razy szybciej i generować oszczędności sięgające 75% w porównaniu do ich większych odpowiedników. Proces ten korzysta z technik automatyzowanego uczenia się poprzez generowanie danych syntetycznych.
- Inteligentne cachowanie zapytań – technologia ta, działająca na wybranych modelach, obniża koszty operacyjne aż o 90%, jednocześnie zmniejszając opóźnienia w odpowiedziach nawet o 85%. Mechanizm ten pozwala na wielokrotne wykorzystanie tych samych zapytań, co przyspiesza uzyskiwanie odpowiedzi.
- Automatyzacja danych z różnorodnych źródeł – nowe podejście do przetwarzania treści multimedialnych, w tym obrazów, wideo czy audio. Amazon Bedrock Data Automation pozwala na automatyczne generowanie wniosków lub identyfikowanie kluczowych momentów nagrań wideo, co może znacząco usprawnić pracę analityczną.
- Możliwość działania wielu agentów AI jednocześnie – nowe rozwiązanie umożliwia budowanie systemów opartych na współpracy kilku agentów AI, które mogą rozwiązywać złożone zadania.
Czy to przyszłość AI?
Amazon Bedrock z pewnością przyciąga uwagę firm, które chcą inwestować w technologie generatywnej AI. Dzięki zaawansowanemu systemowi weryfikacji treści, modelom zoptymalizowanym pod kątem efektywności oraz integracji z danymi biznesowymi, rozwiązania te mogą mieć kluczowe znaczenie w dalszym rozwoju technologii i wdrażaniu AI do bardziej wymagających środowisk biznesowych.
Jednak warto pamiętać, że nie wszystkie nowe funkcje są dostępne globalnie, a wiele z nich nadal znajduje się w fazie testów. Obserwacja dalszego rozwoju usługi pozwoli ocenić jej rzeczywisty wpływ na przemysł technologiczny.
