AWS 針對生成式 AI 推出創新工具以應用於藝文等各種領域加速創作
針對生成式 AI 的熱潮,AWS 宣布推出多項新工具,包括新的託管服務、執行個體以及程式設計助手,讓更多人可應用在不同領域包括藝文作品的輔助創作。
人工智慧(AI)提出至今已經非常多年,不過受限於電腦運算性能與演算法等因素,之前的進展速度並不快,在使用 GPU 做快速運算而加快發展腳步,更在最近因為生成式 AI 的熱潮下,更為大家所熟知,並且有更多產業或領域引進更多相關的應用與改變。
(左起)KKLab Music AI Project Manager 黃軍皓、KKLab Music AI Senior Research Engineer 鍾佳豪、華風數位總經理陶逸群與 AWS 台灣暨香港專業架構師團隊總監楊仲豪
在生成式人工智慧(Generative AI)的熱潮之下,許多人都認為將對各行業產生衝擊或變革,也可能帶來新商機。Amazon Web Services(AWS)也特別針對生成式人工智慧推出新的應用工具,期望為 AI 發展帶來更多彈性、選擇,也具有更高的安全隱私以及合理的成本,讓使用者在熟悉的 AWS 環境中創新。
亞馬遜(Amazon)關注在人工智慧和機器學習已經二十多年,其中為客戶提供的許多功能都是利用機器學習,例如電商推薦引擎、倉儲中心撿貨機器人運行路徑選擇以及供應鏈、預測和產能規劃,還有 Prime Air 亞馬遜無人機和Amazon Go 實體無人零售商店等。現在 AWS 特別針對生成式 AI 推出幾項新工具以解決客戶的需求,包括有更多的機器學習基礎模型(FoundationModels)選擇並擁有多彈性,在使用 AI/ML 技術時能確保自己的資料受到良好的安全和隱私保護,當然重要要是能以合理的成本完成 AI/ML 基礎模型訓練。
Amazon Bedrock 提供生成式 AI 應用的簡單途徑
AWS 新推出的工具包括託管服務、執行個體與程式設計助手,其中 Amazon Bedrock 託管服務,允許用戶透過 API 存取來自 AI21 Labs、Anthropic、Stability AI 和亞馬遜新推出的 Amazon Titan 基礎模型。
新的執行個體則有 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)Trn1n 和 Amazon EC2 Inf2,可用來執行機器學習訓練和推論,為客戶提供最具成本效益的生成式 AI 雲端基礎設施。
Amazon CodeWhisperer 免費開放給個人開發者使用
至於 AI程式設計助手 Amazon CodeWhisperer,不僅可產生建議的程式碼,也可以掃瞄程式碼是否具有漏洞或是套用 Open Source等,現在更免費開放給個人開發者使用。
Amazon SageMaker 提供完整的端到端機器學習服務
此外 AWS 還提供 Amazon 長達二十年開發真實世界機器學習應用程式經驗所打造的 Amazon SageMaker,能讓更多人得以更合理的成本建置、訓練和部署機器學習模型,使用機器學習進行創新。
AWS 台灣暨香港專業架構師團隊總監楊仲豪表示:「我們希望推動生成式AI技術的普及,讓更多開發者與企業都能從中受益,也希望以更低的成本提供客戶更多選擇,並且以誠實和負責任的方式訓練AI。我們相信新一波機器學習技術創新才剛剛開始,未來還有無限可能。」
AWS 合作夥伴 AI 應用新創公司 KKLab (科科實驗)宣布利用 AWS 建置大語言模型(Large Language Model,LLM)推出 Lyricist.ai 靈魂寫手這款專注文字創作與歌詞建議的生成式AI軟體,另外還有 KKLab AI 音樂旋律生成技術。
Lyricist.ai 靈魂寫手歌詞創作者可依 AI 產生的歌詞與韻腳建議進行創作
要推出一首歌曲,通常需要製作人、創作歌手與編曲者三方合作,而且整個創作過程更需要三方反覆溝通與修改才能完成。Lyricist.ai 靈魂寫手能理解製作人的創意並生成文字創作與歌詞建議,讓歌詞創作者可依 AI 產生的歌詞與韻腳建議進行創作。
AI音樂旋律生成技術產生旋律建議,使編曲者更好地理解製作人的創作曲風
AI音樂旋律生成技術則可以根據製作人所提供的初始 Beat 節拍,產生旋律建議,使編曲者更好地理解製作人的創作曲風。KKLab 研發 AI 產品期間,藉由 Amazon EC2 執行個體與 Amazon SageMaker,得以高效率運用 GPU,加快產品研發速度,像 Lyricist.ai 靈魂寫手產品的每次模型訓練時間得以從數小時減少至數分鐘。
KKLab Music AI Project Manager黃軍皓表示:「我們考量運算效率與整體成本規劃下,選擇 Amazon SageMaker 來研發 AI 產品,讓 AI 產品化效率大幅提升,模型到產品化的時間大幅縮短。」