SEATTLE — Üretken yapay zekayı ölçeklendirmek için sürmekte olan yarış, pazara ilk girenlerin (OpenAI ve onun yakın ortağı Microsoft) hakimiyetinden, çok sayıda satıcının uygulanabilir tekliflere sahip olduğu bir yarışa dönüştü.
Artık her büyük bulut sağlayıcısının büyük dil modeli teknolojisinin geliştirilmesine milyarlarca yatırımı var ve her biri farklı bir tat alıyor.
Microsoft hızdan yararlanıp üretken yapay zeka asistanlarını hızlı bir şekilde kitlelerin kullanımına sunarken Google Cloud, yapay zeka için optimize edilmiş altyapısını ve yapay zekaya uzun süredir devam eden yatırımlarını öne çıkardı.
Bulut devi AWS temkinli bir yaklaşım benimsiyor.
Bir medya gününde konuşan AWS CEO’su Adam Selipsky, yapay zeka alanında “Gerçekten önemli olan ve gerçekten ciddiye aldığımız şeylerden birinin modelden doğru sonuçlar elde etmek olduğu kararına vardık” dedi. Bu ayın başlarında Amazon’un Seattle genel merkezinde.
Model yanlılığı, toksisite ve fikri mülkiyet endişelerini ortadan kaldırmak da önemlidir, “ancak modelden doğru sonuçlara sahip olmak gerçekten çok önemlidir” dedi.
Üretken yapay zekanın yapabileceklerinin sınırları var ve hatalı ve bazen tamamen uydurma yanıtlar üretme yeteneği, kurumsal dağıtımları test ediyor. Üretken yapay zeka, toplu bilgi işleme ve fikir üretme konusunda üstündür, ancak bazı sonuçların faydaları, diğerleri tamamen yanlışken gölgede kalabilir.
Amazon, üretken yapay zeka teklifleri geliştirirken halüsinasyonları ve modellerin yanlış sonuçlar üretme olasılığını azaltan teknolojilerle çalışıyor.
Üretken yapay zeka modellerinin uydurma sonuçlarını halüsinasyon olarak adlandırmak yerine, Meta’nın Baş Yapay Zeka Bilimcisi Yann LeCun da dahil olmak üzere bazıları, bunların uydurma olduğunu belirtiyor. Aradaki fark, konfabülasyonların, bir şeyin aldatma niyeti olmadan sahte bir anı oluşturması olmasıdır.
Bu modellerin hangi veriler üzerinde eğitildiğine ilişkin parametrelerin ayarlanması, aldatmanın azaltılmasına yardımcı olabilir.
Örneğin Selipsky, yüksek düzeyde şirketlerin bir modelin yalnızca belirli veri kaynaklarından sonuçlar ürettiğinden emin olabileceğini söyledi. Bu, modelin sırf kullanıcıların istediğini düşündüğü için bir şeyler uydurmasını önlemeye yardımcı olur.
Selipsky, modellerin yalnızca yanlış sonuçlar üretmesi değil, aynı zamanda yanlış olduklarında doğru görünmeleri durumunda, ilgili herkes için bir takım sorunlar yaşanacağını söyledi.
Selipsky, “AWS’nin yayınladığı tüm veritabanları gibi, bu da son derece sağlam bir kurumsal güvenlik sağlayacak” dedi. “Genel yapay zeka yeteneklerimiz farklı olmayacak.”
AWS’nin üretken yapay zeka tarifi
AWS, makine öğrenimini göz önünde bulundurarak çip tasarlamayı ve insanların aslında modelleri tüketmek istediği yığının ortasını hedeflemeyi içeren, üretken yapay zekaya tam kapsamlı bir yaklaşım benimsiyor.
Stratejisinin merkezinde, ister AWS ister diğer sağlayıcılar tarafından oluşturulmuş olsun, seçenek, esneklik ve farklı model türleriyle deneme olanağı sunmak yer alıyor. Bu, Nisan ayında duyurulan ve müşterilerin üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmasına ve ölçeklendirmesine olanak tanıyan Bedrock hizmetiyle kanıtlanıyor. Hizmet, diğerlerinin yanı sıra Anthropic ve Stability AI gibi kuruluşların eğitim modellerine API erişimine olanak tanıyor.
Şirketlerin Pazartesi günü yaptıkları açıklamaya göre Amazon ayrıca Anthropic’e 4 milyar dolarlık yatırım yaparak azınlık hisselerini satın aldı.
AWS medya gününde konuşan Amazon Web Services Ürün Başkan Yardımcısı Matt Wood, çoğu işletme için erken üretken yapay zeka kullanım durumlarının, dahili verileri yeni şekillerde kullanabilen veya belgeleri yönetebilen sohbet robotlarına doğru yöneldiğini söyledi.
Bu sohbet robotları bilgi keşfine yardımcı olabilecek kullanışlı bir mihenk taşıdır. Örneğin teknoloji, çalışanların ofis banyolarını bulmalarına veya tatil programlarını kontrol etmelerine yardımcı olabilir.
Teknoloji endüstrisi, Walmart’ın üretken yapay zeka destekli asistanını 50.000 çalışana sunması da dahil olmak üzere, bu bilgi keşif araçlarının yüksek profilli örneklerinin hayata geçtiğini gördü. Benzer araçlar PwC ve EY’de görücüye çıktı.
Selipsky, AWS için “Müşterilerimizin çoğu, ‘Hey, üretken yapay zekayı denemeye başlamak istiyorum’ düşüncesinden, ‘Bu benim işimde derinlemesine konuşlandırılmış bir şey’ düşüncesinden çok uzakta” dedi. “Ama onları oraya götürmeye yardım edeceğiz.”