AWS在良好的生成AI镜头中促进了负责的AI
作者：Rafal Gancarz
宣布了新的良好生成的AI镜头的可用性，它着重于提供设计和操作生成AI工作负载的最佳实践。该镜头针对的是业务领导者，数据科学家，建筑师和工程师，负责使用生成AI提供强大且具有成本效益的解决方案。该文档提供了云敏捷的最佳实践，实施指导以及指向其他资源的链接。
生成的IA镜头地址负责人AI，承认AI驱动能力的出现以及概述了一系列考虑客户来审查和地址所带来的新挑战。该论文强调了与传统的机器学习解决方案相比，与确保真实性和鲁棒性（即，即使有意外或对抗性输入的正确或对抗性输入）的需求特别重要。
镜头促进了生成AI解决方案的设计，交付和操作的迭代过程。六个阶段生成的AI生命周期包括范围范围，选择和自定义模型，将模型集成到现有应用程序中，并部署新的AI驱动功能。最后阶段涉及迭代和提高能力，结束迭代循环。
生成AI生命周期的六个阶段（来源：AWS架构博客）
该论文还涵盖了其他挑战数据架构通过提供生成的AI解决方案来提出。该文档侧重于三种主要用例：模型预训练，模型微调和检索型生成（RAG）。这些用例中的每一个都有不同的要求，但总的来说，它们需要具有成熟和适应性的方法，以支持大型数据集和复杂的基础架构足迹。
公告的作者强调了镜头所提供的价值：
生成的AI镜头为客户提供了一种一致的方法，可以评估使用大型语言模型（LLM）实现其业务目标的架构。该镜头解决了与模型选择，及时工程，模型自定义，工作负载集成和持续改进有关的共同注意事项。
该文件涵盖了良好的框架的所有六个支柱，并讨论了特定于提供生成AI解决方案的许多领域。它还提供了一套设计原则对于在AWS上创建的生成AI工作流程，特别强调了对受控自治的需求，这与AI工作负载特别相关。
Danilo Poccia，AWS的首席传播者（EMEA）总结了公告他的X帖子：
镜头强调了负责任的AI实践，并确认模型生产商，提供商和消费者之间的共同责任，并确认公平，解释性，隐私，安全性和透明度的明确维度。
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