亚马逊的大语言模型产品露面 CEO称正加大投资生成式AI

4月14日消息，亚马逊CEO安迪•贾西（Andy Jassy）发布了2022年度股东信，信中强调公司正在大力投资大型语言模型（LLM）和生成式人工智能。

就在CEO发布股东信的同时，亚马逊云科技也干了几件大事：同时推出了生成式AI工具Amazon Bedrock和Titan基础模型，一件让码农们欣喜的事——AI编程工具CodeWhisperer正式可用并向个人开发者免费开放啦。

CEO谈关闭部分业务 大力投资LLM

这是贾西出任CEO以来发布的第二封股东信。在信中，贾西谈到尽管2022年是近年来宏观经济形势最艰难的一年，亚马逊自身也面临一些运营挑战，但亚马逊仍然找到了增加需求的方法实现了前所未有的增长。

在过去的几个月里，亚马逊对公司业务和创新业务进行了逐个深入评估，关闭了部分业务。不再追求像亚马逊书店和4星线下体验店这样的实体商店概念，关闭了Amazon Fabric和Amazon Care，并放弃了一些没有潜力的新型设备。亚马逊重新确定了优先业务，并最终决定裁员约27000人。

作为曾经的亚马逊云科技的一把手，贾西在信中再次表达了对云业务的信心。他写道，2022年，亚马逊云服务的年营收达到850亿美元同比增长29%，但该项业务目前仍处于普及的早期阶段。从长远来看，专注于客户所需是至关重要的。

同时，在股东信中，贾西也重点提到目前亚马逊正在大力投资的领域是大型语言模型（LLM）和生成式人工智能。LLM和生成式AI将具有变革性，对客户、股东和亚马逊来说将是一件大事。

就在贾西发出股东信的同时，亚马逊云科技数据库、数据分析和机器学习全球副总裁Swami Sivasubramanian也发布了博文，宣布推出生成式AI工具Amazon Bedrock、Amazon Titan基础模型，并向个人开发者免费开放AI编程工具Amazon CodeWhisperer。

亚马逊云科技LLM产品露面

据介绍，Amazon Bedrock这项新服务允许用户通过API访问来自AI21 Labs、Anthropic、Stability AI和亚马逊的基础模型，包括最新发布的Amazon Titan基础模型。目前Bedrock提供有限预览。

此次推出的Amazon Titan基础模型目前包括两个全新的大语言模型。第一个是针对总结、文本生成（如原创博客）、分类、开放式问答和信息提取等任务的生成式大语言模型。第二个是文本嵌入（embeddings）大语言模型，能够将文本输入（字词、短语甚至是大篇幅文章）翻译成包含语义的数字表达（即embeddings 嵌入编码）。

博文提到，凭借Bedrock所带来的无服务器体验，用户可以轻松找到适合自身业务的模型，快速上手，在确保数据安全和隐私保护的前提下，使用自有数据基于基础模型进行定制，并使用他们已经熟悉的亚马逊云科技工具和能力，将定制化模型集成并部署到他们的应用程序中，同时无需管理任何基础设施。比如，客户可以将基础模型与Amazon SageMaker机器学习功能集成，使用Experiments测试不同模型和使用Pipelines大规模管理基础模型等。

用户也可使用Bedrock访问一些当前最领先的可用基础模型，包括AI21 Labs开发的Jurassic-2多语种大语言模型系列，能够根据自然语言指令生成文本内容，目前支持西班牙语、法语、德语、葡萄牙语、意大利语和荷兰语。还有Anthropic开发的大语言模型Claude，它是基于Anthropic对于训练诚实和负责任的AI（responsible AI）系统的大量研究，能够执行多种对话和文本处理任务。

用户还可以通过Bedrock轻松访问Stability AI开发的文生图基础模型Stable Diffusion，这是文生图领域目前最流行的模型，能够生成独特、写实、高清的图像、艺术作品、商标和其它设计图。

据介绍，Bedrock最重要的能力之一是极其容易定制模型。用户只需向Bedrock展示Amazon S3中的几个标注好的数据示例，Bedrock就可以针对特定任务微调模型，最少仅需20个示例即可，而无需标注大量数据。

亚马逊云科技强调，任何规模的企业都可以通过Bedrock访问基础模型，加速机器学习在组织内部的应用，并凭借其轻松上手的特性，构建自己的生成式AI应用程序。

AI编程工具CodeWhisperer可免费用了

可预见的是，编程将是生成式AI技术得到快速应用的领域之一。亚马逊云科技宣布AI编程工具Amazon CodeWhisperer正式可用，面向个人提供免费服务。

Amazon CodeWhisperer是一款 AI 编程助手，通过内嵌的基础模型，可以根据开发者用自然语言描述的注释和集成开发环境（IDE）中的既有代码实时生成代码建议，从而提升开发者的生产效率。

使用时，开发人员只需要向 CodeWhisperer 提出任务命令，例如“解析一个含有歌曲信息的 CSV 字符串”，并要求它返回一个基于艺术家、标题和排行榜最高排名等数据的结构化列表，CodeWhisperer 就可以解析字符串并返回指定的列表。

事实上，亚马逊云科技去年就推出了 Amazon CodeWhisperer 预览版。在预览期间，亚马逊云科技进行的生产力测试显示，与未使用 CodeWhisperer 的参与者相比，使用 CodeWhisperer 的参与者完成任务的速度平均快57%，成功率高 27%。

现在，亚马逊云科技宣布 Amazon CodeWhisperer正式可用，在适用 Python、Java、JavaScript、TypeScript 和 C#之外，新增支持Go、Kotlin、Rust、PHP 和 SQL等10 种开发语言。

开发者可以通过在VS Code、IntelliJ IDEA、Amazon Cloud9等集成开发环境中的Amazon Toolkit 插件访问 CodeWhisperer。CodeWhisperer 也可在Amazon Lambda控制台中使用。

除了从数十亿行公开代码中学习之外，CodeWhisperer 也基于亚马逊的代码进行了训练。因此，CodeWhisperer具有两大优势特征，一是带有安全扫描功能，能自动扫描代码中的安全漏洞并帮用户修复；二是负责任的AI，可对生成的代码进行溯源，对疑似开源代码建议进行过滤和标记。

目前，CodeWhisperer对所有个人用户免费，不设任何资质或使用时长限制。这意味着任何人都可以通过邮箱账户注册 CodeWhisperer进行使用，而无需亚马逊云服务账号。

对于企业用户，则提供了CodeWhisperer 专业版，专业版包括更多高级管理功能，如更高限额的安全扫描等。

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