AWS re:Invent 2023 生成AI系アップデート一覧(その1)

はじめに

この記事は株式会社ナレッジコミュニケーションが運営する クラウド AI by ナレコム Advent Calendar 2023の23日目にあたる記事になります!

AWS re:Invent 2023における生成AIサービスのアップデートの一覧を紹介致します。この記事では、初心者エンジニアや非エンジニア層を対象としており、各サービスの概要やユースケースをに焦点を当て、これらのサービスが私たちの業務や生活にどのように影響を与えるか、考えていきたいと思います。

AWS re:Invent 2023で発表された生成AIサービスのアップデート一覧

  • Amazon Bedrockのファインチューニング
  • Knowledge base for Amazon Bedrock
  • Continued pre-training in Amazon Bedrock
  • Agents for Amazon Bedrock
  • Guardrails for Amazon Bedrock
  • Anthropic Claude 2.1
  • Meta Llama 2 70B
  • Amazon Titan Image Generator/Amazon Titan Text Express
  • Amazon Q
    Amazon Q in Amazon QuickSight
    Amazon Q in Amazon Connect
    Amazon Q in AWS Supply Chain
  • AWS Generative AI Innovation Center

Amazon Bedrockのファインチューニング

ユーザーは特定のタスクに特化したトレーニングデータセットを提供することで、ファウンデーションモデルの精度を向上させることができます。
独自の未ラベルデータを使用して、よりドメイン固有の知識や適応性を持つモデルにすることが可能です。

※ユースケース※

・企業固有のデータを使用して、顧客の問い合わせに対応したり、大量の文書を要約するその企業独自のAIアシスタント
・投資会社が財務やアナリストレポートを使ってモデルをさらに事前トレーニングし、金融業界の用語に精通させてレポート作成ツール

Knowledge base for Amazon Bedrock

Knowledge Baseを利用することで、Bedrockが企業内のデータソースの情報と接続し、Retrieval Augmented Generation(RAG)ができるようになります。

※ユースケース※

・個々にカスタマイズされたカスタマーサービス: 企業のデータベースから顧客情報を取得し、個々の顧客に合わせたカスタマイズされた対応を行う。
・リサーチ: 特定の業界やトピックに関連する情報を企業内のデータソースから迅速に検索し、分析やレポート作成を助ける。

Continued pre-training in Amazon Bedrock

Amazon Titan Text Express と Amazon Titan Text Lite FMに対して、独自の未ラベルデータを使ってカスタマイズできる機能です。この機能により、モデルは異なるトピック、ジャンル、コンテキストにまたがるデータにより継続的に事前訓練され、自社ビジネスにより活用できるモデルを開発することが可能になります。

※ユースケース※

・特定の業界やビジネス領域に特化した用語やコンセプトを反映するアプリケーションの開発。
・特定の分野やトピックに関する深い知識を持つモデルを使用して、研究や分析を支援に活用

Agents for Amazon Bedrock

複数ステップのタスクを実行した生成AIアプリケーションを可能にします。外部システムや外部のデータソースと簡単に連携でき、ユーザーがやりたいことに応答を返す一連の流れを統率して制御すると共に、生成AIに対するプロンプトの指示を自動で生成することができます。

※ユースケース※

・リアルタイムの情報を元にした料理のレコメンドサービス
・リテール業界で顧客の注文を処理し、在庫管理や注文状況の追跡を行うオーダー管理サービス

Guardrails for Amazon Bedrock

ファウンデーションモデル(FM)に対して、自社のユースケースとポリシーに基づいたセーフガードを実装することを可能にします。このツールを使用すると、企業はモデルが使用できる言語の種類を定義し、制限することができます。これにより、モデルが不適切な回答を提供することを防ぐことが可能になります

※ユースケース※

・投資アドバイスなど、不適切な推奨を提供する可能性があるトピックを避けるための制限の設定。
・モデルの回答から個人情報をフィルタリングし、プライバシーを保護。

まとめ

いかがでしたか。まだプレビュー版で提供されているサービスが多いですが、自社データを活用したLLMの構築や、LLMを活用する際に課題となる自社ポリシー外の回答を防ぐ方法などに対応できるサービスもあり、今後のアップデートが楽しみですね!続きは別の記事でご紹介いたします。

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この記事を書いた人

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