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重写《红楼梦》?你不是在骗我吧!

 胖头陀科技 2024-04-12 发布于陕西

编辑:阿冒

设计:沐由

真的,我从小就非常非常喜欢《红楼梦》,近年来尤甚。

与万千红迷一样,我最大的遗憾就是只能读到续貂,而非曹雪芹原汁原味、一笔一划勾勒出来的完整版本。然而,在不可违拗的天命之下,我们的愿望必然无法实现,终归是“何处招魂赋楚蘅”了。

世间再无曹雪芹,《红楼梦》的命运也同样令人感到深深的遗憾。后人续写的故事,必然不是作者最初的构想,尤其是走向与结局,完全不符合前八十回中曹雪芹在字里行间有意流露的谜题和隐喻。

日前举行的2024亚马逊云科技生成式AI媒体沟通会上,面对全球最领先的大模型——Anthropic在Amazon Bedrock上提供的Claude 3,我不由得突发奇想:大模型有没有可能创造出数字曹雪芹,重写《红楼梦》后四十回呢?

在我看来,这事可能还真行。

活动现场的演讲环节中,亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建演示了采用Claude 3和GPT-4两种不同的模型,使用“月朗星稀”四个字,以类似古龙的风格,续写一段带有武侠风的小说片段。

事实证明,Claude 3的续写更符合小说风格,而且在故事性上有明显提升,展示出高出一筹的能力。当然,重写《红楼梦》后四十回的难度非同寻常,但是自此我们这些红迷有了更加靠谱的念想不是?

接下来,让我们言归正传。

全球范围内,Claude 3可能是近期最火的大模型。在通用任务,在专业领域,Claude 3以其卓越的表现赢得了广泛认可。即便是那些冷门和非常垂直的领域,Claude 3也显示出“可怕”的成长速度。

对于Claude 3背后这家成立仅仅三年的Anthropic公司,亚马逊以及亚马逊云科技表示出十足的信心:今年3月,亚马逊宣布已完成对Anthropic40亿美元的投资——这也是亚马逊迄今为止最大的一笔风投规模。

陈晓建表示,亚马逊云科技不仅是Anthropic的首选云服务商,同时也将利用Amazon Trainium及Amazon Inferentia芯片,帮助Anthropic及其客户构建和加速模型,实现对更多业务场景的AI赋能。

他特别指出,“没有一个模型,可以适用于所有业务场景。”

为此,亚马逊云科技在Amazon Bedrock上也提供了各种领先的基础模型供客户选择,其中既有Anthropic Claude 3、Amazon Titan等非开源模型,也有Stable Diffusion XL、Llama等知名的开源模型。

“尽管大模型非常重要,但仅靠大模型对你的生产是远远不够的,企业需要一系列周边的能力来正确、合理、安全、高效地使用大模型,这就是亚马逊云科技一系列产品所提供的价值所在。”陈晓建强调。

也就是说,大模型必须有非常好的“土壤”、“环境”和“温度”等条件要求。惟有在这种情况下,大模型才能够更好地成长起来,进而对企业的主要应用场景乃至整体业务,产生更加明显和积极的推动作用。

Amazon Bedrock,无疑就是优秀的载体代表之一。

目前,Amazon Bedrock提供了对全球领先基础模型的无缝接入,并提供了知识库、代理、Guardrails等各种便捷的应用工具,同时确保数据隐私和安全,成为当前诸多领先企业构建和应用生成式AI的首选。

以知识库为例,对于大模型在企业的应用,必不可少的一步就是将企业内部业务知识与大模型结合在一起。Knowledge Bases for Amazon Bedrock就是企业的知识库,它提供了全方位的托管支持,大大降低了客户自己做私有数据与大模型糅合的难度与工作量。

再如代理(Agents),陈晓建表示,“如果将大模型视为大脑,那么Agents就类似于手和脚,通过大脑和手脚与整个物理世界实现交互,可以影响或指挥大模型去做更多的、更有价值的动作。”Agents不光提供任务拆解和编排的功能,它同样能够提供API,让大模型跟其他的 IT系统之间进行交互。

在功能之外,客户必然关心大模型背后的隐私性和安全性。为此,亚马逊云科技提出了Responsible AI,承诺在提供的所有生成式人工智能服务的背后,一定会做负责任的AI。

据陈晓建介绍,亚马逊云科技会构建适合不同客户应用场景且符合其安全和隐私要求的生成式人工智能应用程序,为Amazon Bedrock上的多种基础模型和代理提供保护。

此外,亚马逊云科技还会根据用户设置的负责任AI策略,来配置有害内容过滤器;通过简短的自然语言描述,来定义并拒绝生成被禁止的话题;在基础模型的回复结果中,屏蔽个人隐私数据。

“整个网络根据不同的私有网络,将客户的业务、数据和其他用户的环境进行严格隔离。同时,亚马逊云科技不会将任何用户数据用于自身的Amazon Bedrock或大模型的开发,保证您的业务和数据安全。”陈晓建表示。

对于客户的大模型之旅,陈晓建建议采用循序渐进、从简单到复杂的思路,首先选择那些容易落地且满足业务要求的场景,逐渐了解和熟悉大模型的能力,然后切入到更加复杂的场景……如此往复循环,实现大模型的广泛应用。

当然,合适的工具和平台必不可少,它们的能力、性能、价格都有所不同,客户需要选择最适合自己业务需求的平台。而在当前,Amazon Bedrock上的Anthropic Claude 3以及其他一些模型,已经在很多企业级客户的大模型应用中展现出不凡的实力。

如果客户希望自己生成模型,亚马逊云科技也可以提供稳定充沛的底层云资源和算力,帮助客户进行自研模型的推理、训练、微调等工作。实际上,在这些字眼的背后是非常复杂和庞大的工作,而亚马逊云科技的重要工作内容之一,就是帮助客户化繁为简,以生成式AI实现企业业务的点石成金。

“扶上马,送一程,我们的目标是帮助客户打通生成式AI'最后三公里’的工程化挑战。”陈晓建表示,亚马逊云科技拥有丰富的专业技术支持资源,包括架构师、产品专家、人工智能实验室、数据实验室、快速原型团队、专业服务团队等,早已经厉兵秣马、枕戈待旦。

个人观点,仅供参考

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