AWS、「Amazon Bedrock」の基盤モデルを評価する新機能を提供

今回は「AWS、「Amazon Bedrock」の基盤モデルを評価する新機能を提供」についてご紹介します。

関連ワード (クラウド等) についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。


 Amazon Web Services(AWS)は米国時間4月23日、生成AIアプリケーションの構築基盤「Amazon Bedrock」の新機能を発表した。

 Amazon Bedrockでは現在、AI21 Labs、Amazon、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AIが提供する基盤モデルを選択できる。同日の発表では、Amazonの「Amazon Titan Multimodal Embeddings」「Amazon Titan Image Generator」、Metaの「Llama 3」の利用が可能になった。また、Cohereの「Command R」「Command R+」は近日中の提供を予定しているという。

 AWSは、数多くある基盤モデルから顧客がアプリケーションに最適なモデルにアクセス、比較、採用できるように「Model evaluation in Amazon Bedrock」の一般提供を開始した。同サービスでは、Amazon Bedrock上の基盤モデルを迅速に分析、比較し、モデルの評価にかかる時間を短縮する。これにより、ユースケースごとに最適な基盤モデルが迅速に判明し、市場への投入を速やかに行うことができる。

 主観的な基準や微妙な判断が求められるコンテンツは、人による判断を追加し、特定用途の指標に基づくモデルレスポンスを評価できるという。設定プロセスが完了すると、Amazon Bedrockは評価を実行してレポートを生成する。

 「Custom Model for Amazon Bedrock」では、自社でカスタマイズしたモデルをAmazon Bedrockにインポートし、生成AIアプリケーションの開発を加速することができるという。また、「Amazon SageMaker」やそのほかのツールでカスタマイズしたモデルを数クリックでAmazon Bedrockに追加できる。

 自動の検証プロセスを経ることで、Amazon Bedrockの基盤モデルと同様に、自社のカスタムモデルに円滑にアクセスでき、モデルのナレッジベース拡張や複数ステップのタスクを完了するエージェントの簡単な作成、モデルの継続的な改良のためのファインチューニング(微調整)の実行といった、既存のモデルと同じフルマネージド型の方法で利用できる。現在、プレビュー版として「Flan-T5」「Llama」「Mistral」 のオープンモデルアーキテクチャーに対応しており、今後拡張する予定だとしている。

 「Guardrails for Amazon Bedrock」では、個人情報や機密情報、冒とく表現、特定の単語などを削除し、有害なコンテンツを最大85%ブロックする保護機能を搭載できる。ガードレールの作成には、自社のアプリケーションのコンテキストにおいて許可されないトピックを自然言語で定義するだけでよい。同サービスは一般提供を開始している。

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