Mở Cánh Cửa Tới Tương Lai: Khám Phá Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh Cùng Amazon Bedrock

Hãy tưởng tượng một thế giới nơi trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra mọi thứ, từ những bản nhạc du dương đến những bức tranh nghệ thuật đầy cảm hứng, hay thậm chí là những giải pháp sáng tạo cho các vấn đề phức tạp. Đó chính là tiềm năng của Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) - một lĩnh vực đang bùng nổ với tốc độ chóng mặt.

Bài viết này sẽ dẫn dắt bạn bước vào hành trình khám phá sức mạnh của AI tạo sinh cùng với Amazon Bedrock - dịch vụ tiên phong giúp khai phá tiềm năng vô tận của công nghệ này. Hãy sẵn sàng để choáng ngợp trước những khả năng phi thường và cùng kiến tạo một tương lai đầy hứa hẹn với AI tạo sinh!

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh là gì?

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) đề cập đến việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra nội dung mới, như văn bản, hình ảnh, âm nhạc, âm thanh và video.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh được động lực bởi các mô hình cơ sở (foundation models - mô hình trí tuệ nhân tạo lớn) có thể đa nhiệm và thực hiện các nhiệm vụ ngay từ khi khởi động, bao gồm tóm tắt, câu hỏi và trả lời, phân loại, và nhiều hơn nữa. Ngoài ra, với việc yêu cầu đào tạo tối thiểu, các mô hình cơ sở có thể được điều chỉnh cho các trường hợp sử dụng cụ thể với lượng dữ liệu ví dụ rất nhỏ.

Mô hình cơ sở (foundation models - FM) - Một mô hình AI với một lượng lớn tham số và được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu đa dạng. Một mô hình cơ sở có thể tạo ra nhiều loại phản ứng cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. Mô hình cơ sở có thể tạo ra văn bản hoặc hình ảnh và cũng có thể chuyển đổi đầu vào thành nhúng.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) và Mô hình cơ sở (FM) có mối liên hệ mật thiết. FM đóng vai trò như nền tảng, cung cấp kiến thức và khả năng học tập cho Generative AI. Nhờ đó, Generative AI có thể tạo ra những nội dung mới, sáng tạo và mang tính thực tế cao.

Amazon Bedrock

Amazon Bedrock là một dịch vụ được quản lý hoàn toàn giúp cung cấp các mô hình nền tảng ( FM) hiệu suất cao từ các công ty khởi nghiệp AI hàng đầu và Amazon cho bạn sử dụng thông qua API hợp nhất. Bạn có thể chọn từ nhiều mô hình nền tảng khác nhau để tìm ra mô hình phù hợp nhất cho trường hợp sử dụng của mình. Amazon Bedrock cũng cung cấp nhiều khả năng để xây dựng các ứng dụng AI tổng quát có tính bảo mật, quyền riêng tư và AI có trách nhiệm. Khi sử dụng Amazon Bedrock, bạn có thể dễ dàng thử nghiệm và đánh giá các mô hình nền tảng hàng đầu cho các trường hợp sử dụng của mình, tùy chỉnh riêng chúng với dữ liệu của mình bằng các kỹ thuật như tinh chỉnh và Tạo tăng cường truy xuất (foundation models - RAG) cũng như xây dựng các tác nhân thực thi các tác vụ bằng hệ thống doanh nghiệp của bạn và các nguồn dữ liệu. Với trải nghiệm không có máy chủ của Amazon Bedrock, bạn có thể bắt đầu nhanh chóng, tùy chỉnh riêng các mô hình nền tảng bằng dữ liệu của riêng mình cũng như tích hợp và triển khai dễ dàng và an toàn.

Link demo

Các chức năng của Amazon Bedrock

Thử nghiệm với lời gợi và cấu hình – Thực hiện suy luận mô hình (model inference - là quá trình sử dụng mô hình được đào tạo để suy ra kết quả từ dữ liệu trực tiếp) bằng cách gửi lời gợi (prompts) sử dụng các cấu hình và mô hình cơ sở khác nhau để tạo ra các phản hồi. Bạn có thể sử dụng API hoặc sân chơi văn bản, hình ảnh và trò chuyện trong bảng điều khiển để thử nghiệm trong một giao diện đồ họa. Khi bạn sẵn sàng, thiết lập ứng dụng của bạn để gửi yêu cầu đến các API InvokeModel.
Bổ sung quá trình tạo phản hồi bằng thông tin từ nguồn dữ liệu của bạn - Tạo cơ sở kiến thức bằng cách tải lên các nguồn dữ liệu để được truy vấn nhằm bổ sung quá trình tạo phản hồi của mô hình cơ sở.
Tạo ứng dụng có khả năng suy luận để hỗ trợ khách hàng - Xây dựng các tác nhân sử dụng các mô hình cơ sở, thực hiện các cuộc gọi API, và (tùy chọn) truy vấn các cơ sở dữ liệu kiến thức để suy luận và thực hiện nhiệm vụ cho khách hàng của bạn.
Tùy chỉnh mô hình cho các nhiệm vụ và lĩnh vực cụ thể thông qua dữ liệu đào tạo - Tùy chỉnh một mô hình cơ sở Amazon Bedrock bằng cách cung cấp dữ liệu đào tạo để điều chỉnh lại các tham số mô hình và cải thiện hiệu suất của nó trên các nhiệm vụ cụ thể hoặc trong các lĩnh vực nhất định.
Cải thiện hiệu suất và đầu ra của ứng dụng dựa trên mô hình cơ sở - Mua Provisioned Throughput cho một mô hình cơ sở để chạy suy luận trên các mô hình một cách hiệu quả và với mức giá giảm giá.
Xác định mô hình phù hợp nhất cho trường hợp sử dụng của bạn - Đánh giá kết quả của các mô hình khác nhau với tập dữ liệu prompt tích hợp hoặc tùy chỉnh để xác định mô hình phù hợp nhất cho ứng dụng của bạn.
Ngăn chặn nội dung không thích hợp hoặc không mong muốn - Sử dụng Guardrails cho Amazon Bedrock để triển khai các biện pháp bảo vệ cho ứng dụng AI sinh sáng của bạn.