24/04/2024 | Madrid

Amazon Web Services, Inc. (AWS), una empresa de Amazon.com, Inc. (NASDAQ: AMZN), ha anunciado hoy innovaciones en Amazon Bedrock que ofrecen a los clientes la forma más sencilla, rápida y segura de desarrollar aplicaciones y experiencias avanzadas de inteligencia artificial (IA) generativa. Decenas de miles de clientes ya han escogido Amazon Bedrock como la base para sus estrategias de IA generativa, puesto que les proporciona acceso a la mayor selección de los modelos fundacionales (foundation models o FMs) líderes de AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI y Amazon, así como las capacidades y seguridad empresarial que requieren para crear y desplegar rápidamente sus aplicaciones de IA generativa. Amazon Bedrock ofrece potentes modelos como un servicio plenamente gestionado, para que los clientes no tengan que preocuparse de la infraestructura subyacente y garantizar que sus aplicaciones operen con un despliegue, escalabilidad y optimización continuos y totalmente fluidos. El anuncio realizado hoy permite que los clientes puedan operar sus propios modelos plenamente gestionados en Amazon Bedrock, ayudándoles a encontrar el mejor modelo para su caso de uso particular, facilitando el uso de barreras de protección para aplicaciones de IA generativa y proporcionando una mayor gama de opciones de modelos. Para comenzar su andadura con Amazon Bedrock, visite aws.amazon.com/bedrock.

La nueva capacidad de Importación de Modelos Personalizados permite a las organizaciones utilizar sus propios modelos personalizados en Amazon Bedrock, reduciendo el sobrecoste operativo y acelerando el desarrollo de aplicaciones

Además de contar con acceso a los modelos más avanzados del mundo a través de Amazon Bedrock (incluyendo AI21 Labs, Amazon, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI y Stability AI) los clientes de sectores como sanidad o servicios financieros están extrayendo cada vez más valor de sus propios datos al personalizar modelos públicamente disponibles para sus casos de uso específicos. Normalmente, cuando las organizaciones desean crear estos modelos utilizando sus datos, suelen recurrir a servicios como Amazon SageMaker, que ofrece las mejores capacidades de entrenamiento de su segmento para poder entrenar los modelos desde cero o realizar un proceso de personalización avanzada sobre modelos públicamente disponibles, como Llama, Mistral y Flan-T5. Desde su lanzamiento en 2017, Amazon SageMaker se ha convertido en el punto de referencia donde se crean y entrenan los FMs con mejor rendimiento del mundo, incluyendo Falcon 180, el mayor modelo públicamente disponible en la actualidad. Los clientes también desean aprovechar todas las avanzadas herramientas integradas de IA generativa disponibles a través de Amazon Bedrock, incluyendo Bases de Conocimiento, Barreras de Protección, Agentes y Evaluación de Modelos, para sus propios modelos personalizados sin necesidad de tener que desarrollar todas estas capacidades por sí mismos.

Gracias a la función de Importación de Modelos Personalizados (Custom Model Import) de Amazon Bedrock, las organizaciones pueden ahora importar y acceder a sus propios modelos personalizados como una interfaz de programación de aplicaciones (API) plenamente gestionada en Amazon Bedrock. Esto les concede una variedad de opciones sin precedentes a la hora de crear sus aplicaciones de IA generativa. Con tan solo unos pocos clics, los clientes podrán cargar modelos que hayan personalizado en Amazon SageMaker u otras herramientas, y añadirlos fácilmente a Amazon Bedrock. Una vez que hayan pasado un proceso de validación automatizado, podrán acceder de forma fluida a su modelo personalizado, al igual que a cualquier otro en Amazon Bedrock, para obtener los mismos beneficios que aprovechan actualmente, incluyendo escalabilidad y potentes capacidades para proteger sus aplicaciones, adhiriéndose a principios de IA responsable, la capacidad de expandir la base de conocimiento del modelo mediante generación de recuperación aumentada (retrieval augmented generation o RAG), crear fácilmente agentes que completen tareas de múltiples pasos y llevar a cabo un ajuste fino para continuar enseñando y refinando los modelos, y todo ello sin necesidad de gestionar la infraestructura subyacente. Mediante esta nueva capacidad, AWS facilita que las organizaciones pueda escoger una combinación de modelos Amazon Bedrock y sus propios modelos personalizados a través de la misma API. La Importación de Modelos Personalizados ya se encuentra disponible en Amazon Bedrock en modo de previsualización y actualmente soporta tres de las arquitecturas de modelos abiertos más populares, Flan-T5, Llama y Mistral, con planes para añadir más opciones en un futuro cercano.

La Evaluación de Modelos ayuda a los clientes a valorar, comparar y seleccionar los mejores modelos para sus aplicaciones

Con la mayor selección de los principales modelos, Amazon Bedrock ayuda a las organizaciones a cumplir con cualquier requisito de precio, rendimiento o capacidad que puedan tener y les permite ejecutar modelos por sí mismas o en combinación con otros. Sin embargo, escoger el mejor modelo para un caso de uso específico requiere que los clientes alcancen un equilibrio delicado entre precisión y rendimiento. Hasta ahora, las organizaciones se veían obligadas a invertir incontables horas en analizar cómo cada nuevo modelo podía llegar a cumplir con su caso de uso, limitando lo rápido que podían ofrecer experiencias de IA generativa transformadoras a sus usuarios. Ahora, la nueva función de Evaluación de Modelos (Model Evaluation) representa la manera más rápida para que las organizaciones puedan analizar y comparar modelos en Amazon Bedrock, reduciendo el tiempo invertido en evaluar modelos desde semanas a horas, para que puedan lanzar sus nuevas aplicaciones y experiencias al mercado con mayor rapidez. Los clientes pueden comenzar a trabajar rápidamente seleccionando criterios de evaluación predefinidos y cargando sus propios conjuntos de datos o bibliotecas de instrucciones, o escogiendo entre recursos integrados y públicamente disponibles.

Con Barreras de Protección para Amazon Bedrock, los clientes podrán usar la mejor tecnología para implementar fácilmente salvaguardias que bloqueen información personal y sensible, obscenidades, palabras específicas y también eliminar contenido nocivo

Para que la IA generativa llegue a ser ubicua en todos los sectores, las organizaciones deberán implementarla de un modo seguro, fiable y responsable. Muchos modelos emplean controles integrados para filtrar el contenido nocivo o no deseado, pero la mayoría de los clientes buscan personalizar aún más sus aplicaciones de IA generativa, para que las respuestas sigan siendo relevantes, alineadas con las políticas de la compañía y se adhieran a principios de IA responsable. A partir de ahora, gracias a la función de Barreras de Protección (Guardrails), Amazon Bedrock ofrece una protección de seguridad líder en el sector que se añade a las capacidades nativas de los FMs, para ayudar a los clientes a bloquear hasta un 85% del contenido nocivo. Para crear una barrera de protección, los clientes únicamente deben proporcionar una descripción en lenguaje natural que defina los tópicos a bloquear en el contexto de su aplicación. Los clientes también podrán configurar umbrales para filtrar en áreas como lenguaje del odio, insultos, lenguaje sexual, inyección de instrucciones y violencia, además de filtros para eliminar cualquier información personal o sensible, obscenidades o palabras concretas a bloquear. Las Barreras de Protección de Amazon Bedrock empoderan a los clientes para innovar de forma rápida y segura al proporcionar una experiencia de uso consistente y estandarizar los controles de seguridad y privacidad entre aplicaciones de IA generativa.

Más opciones de modelos: presentación de Amazon Titan Text Embeddings V2, disponibilidad general de Titan Image Generator y los últimos modelos de Cohere y Meta

Exclusivos en Amazon Bedrock, los modelos Amazon Titan han sido creados y pre-entrenados por AWS mediante conjuntos de datos grandes y diversos para una amplia variedad de casos de uso, con soporte integrado para el uso de IA responsable. Actualmente, Amazon Bedrock continúa expandiendo la familia Amazon Titan, ofreciendo a los clientes aún más opciones y flexibilidad. Amazon Titan Text Embeddings V2, optimizado para operar con casos de uso RAG, se encuentra perfectamente adaptado para una amplia variedad de tareas, como recuperación de información, chatbots de preguntas y respuestas y recomendaciones personalizadas. Para mejorar las respuestas de los FMs mediante datos adicionales, muchas organizaciones recurren a RAG, una técnica muy popular de personalización de modelos en la que el FM se conecta a una fuente de conocimientos que podrá consultar para mejorar sus respuestas. Sin embargo, ejecutar estas operaciones puede consumir una gran cantidad de recursos informáticos y almacenamiento. El nuevo modelo Amazon Titan Text Embeddings V2, que se lanzará la próxima semana, reduce el coste del almacenamiento y capacidad informática, al tiempo que aumenta la precisión. Esto se logra permitiendo a los clientes realizar inserciones flexibles, lo cual reduce la necesidad total de almacenamiento hasta cuatro veces y también recorta notablemente los costes operativos, al tiempo que se retiene un 97% de la precisión para casos de uso RAG, superando el rendimiento de otros modelos líderes.

Ya disponible a nivel general, el generador de imágenes Amazon Titan Image Generator permite a los clientes de sectores como publicidad, comercio electrónico, comunicación y entretenimiento, producir imágenes con calidad de estudio o mejorar y editar imágenes existentes, a un coste muy bajo, empleando instrucciones de lenguaje natural. Amazon Titan Image Generator también aplica una marca de agua invisible a todas las imágenes que genera, permitiendo identificar las imágenes generadas por IA para promover el desarrollo de tecnología de IA segura y transparente y contribuir a reducir la propagación de desinformación. El modelo también puede verificar la presencia de la marca de agua, permitiendo a los clientes confirmar si una imagen ha sido generada por Amazon Titan Image Generator.

A partir de hoy, Amazon Bedrock también ofrece acceso al FM Meta Llama 3 y en breve se añadirán los modelos Command R y Command R+ de Cohere. Llama 3 ha sido diseñado para desarrolladores, investigadores y negocios que desean crear, experimentar y escalar sus ideas de IA generativa de manera responsable. Los modelos Llama 3 son una colección de LLMs pre-entrenados e instrucciones afinadas que soportan una amplia gama de casos de uso. Estos modelos resultan especialmente adecuados para resumir y clasificar textos, análisis de opiniones, traducción de idiomas y generación de código. Los modelos Command R y Command R+ de Cohere son FMs de vanguardia que los clientes pueden emplear para crear aplicaciones de IA generativa de nivel empresarial con capacidades RAG avanzadas, en 10 idiomas, para apoyar sus operaciones de negocio globales.

Empresas y organizaciones en España ya trabajan con Amazon Bedrock

Canon España ha trabajado con AWS para desarrollar una solución basada en inteligencia artificial generativa que tiene como objetivo acelerar la gestión de la información de las compañías y transformar la manera en que las empresas gestionan altos volúmenes de información. Este proyecto aglutina la información documental de una organización, introduciendo inteligencia artificial para la automatización y gestión de la documentación, capturando, identificando, validando y poniendo a disposición automáticamente los archivos entrantes con datos indexados para las personas relevantes. La nueva solución está basada en herramientas de inteligencia artificial de AWS, como Amazon Textract y Amazon Comprehend, y soluciones de inteligencia artificial generativa como Amazon Bedrock. A través de esta tecnología, se ha logrado un incremento de la eficiencia en los procesos documentales, mejorando los tiempos de puesta en disposición entre un 90% y un 95%, y aumentando la agilidad de la tramitación de documentación y los plazos de entrega.

Konecta ha creado junto a AWS una plataforma serverless basada en eventos que se apoya en la inteligencia artificial generativa, usando Amazon Bedrock, que permite integrar diferentes modelos de lenguaje (natural LLMs) sin necesidad de hacer integraciones específicas para cada uno de ellos. Esto permite a la organización elegir el modelo más adecuado para cada caso de uso, aumentando su agilidad e innovación. Además, Amazon Bedrock facilita que Konecta pueda integrar nuevos modelos de IA generativa a medida que aparecen. Konecta planea integrar esta herramienta en las diferentes líneas de negocio y ha comenzado por hacerlo en su contact center, en el que están utilizando la IA generativa para dar un mejor servicio al cliente, reducir los tiempos de esperar y aumentar la eficiencia del equipo. En el primer mes de uso, este asistente virtual resolvió más del 70% de los incidentes totales relacionados con restablecimientos de contraseñas, acelerando el tiempo de resolución para los usuarios de la plataforma y liberando tiempo del equipo de soporte.