La Inteligencia Artificial generativa (IA generativa) fue el foco principal del AWS re:Invent 2023. Esto último tiene mucho sentido, ya que hoy en día decenas de miles de empresas utilizan algún tipo de IA generativa para diversas tareas del día a día. A continuación te contaré todo lo que debes conocer sobre IA generativa y también te contaré sobre algunas de las propuestas que se presentaron en el AWS re:Invent 2023.
¿AWS re:Invent?
AWS re:Invent es una conferencia de aprendizaje organizada por Amazon Web Services (AWS) para la comunidad global de computación en la nube.
Esta conferencia se realizó por primera vez en el 2012 y desde entonces ha ido evolucionando. Ahora mismo presenta anuncios magistrales, oportunidades de capacitación y certificación, así como también más de 2000 sesiones técnicas, la Expo, eventos fuera de horario y mucho más.
Inteligencia Artificial generativa
El foco del tercer día de AWS re:Invent 2023 estuvo puesto en la Inteligencia Artificial generativa (IA generativa), la cual engloba un conjunto de datos a gran escala y diferentes modelos de lenguaje entrenados para el desarrollo de diversas actividades.
Ahora mismo la Inteligencia Artificial generativa se puede utilizar para crear textos, videos, códigos y diversos contenidos que están presentes en el día a día.
En ese sentido, Swami Sivasubramanian (VP de datos e IA de AWS) realizó la presentación principal del día y habló sobre los avances esenciales de AWS y mencionó que la IA generativa se convierte definitivamente en parte de la nube.
Sivasubramanian mencionó 7 propuestas de IA generativa en el AWS re:Invent 2023:
1. Amazon Titan Image Generator
El modelo puede comprender prompts complejos y generar imágenes. Se puede utilizar en Amazon Bedrock enviando un mensaje en lenguaje natural para generar una imagen o subir una imagen para su edición automática.
2. Amazon Titan Multimodal Embeddings
Convierte imágenes y textos cortos en embeddings (representaciones numéricas que permiten al modelo comprender fácilmente los significados semánticos y las relaciones entre los datos) que son almacenados en la base de datos vectorial del cliente.
3. Amazon Titan Text Model
Los Amazon Titan Text Express y Amazon Titan Text Lite son LLMs (Large Language Models, que en sí son redes neuronales capaces de leer, traducir y resumir textos) que ayudan a los clientes a mejorar la productividad y la eficiencia para una amplia variedad de tareas y ofrecen opciones de precio y rendimiento optimizadas para sus necesidades.
4. Claude 2.1
La última versión del modelo de lenguaje de Anthropic (Claude 2.1) ofrece 200,000 tokens de contexto, lo que garantiza una mayor precisión en documentos largos.
5. Llama 2 70B en Amazon Bedrock
La nueva generación de modelos de lenguaje de Meta ha sido entrenada con un 40% más de datos que Llama 1 y tiene 70,000 millones de parámetros.
6. Agents for Amazon Bedrock
Permite que las aplicaciones de IA generativa ejecuten tareas en varios pasos utilizando sistemas y fuentes de datos empresariales. Los agentes pueden planificar y ejecutar la mayoría de las tareas de negocio (responder preguntas sobre la disponibilidad de productos o recibir pedidos, por ejemplo).
7. Amazon SageMaker
Amazon SageMaker tendrá 5 nuevas características para la escalabilidad con modelos, lo que acelerará la construcción, la formación y la implementación de grandes modelos de lenguaje (LLM) y otros modelos básicos.
Es importante mencionar que, según el Foro Económico Mundial, el 75% de las empresas utilizarán IA generativa para el año 2027, así que implementar esta tecnología en las empresas es y será de suma importancia de cara al futuro.
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