AWS se posiciona como líder del mercado al reforzar sus capacidades de IA generativa en re:Invent 2024. *Evolucionar de la inferencia al entrenamiento* ofrece un potencial ilimitado para las empresas. *Herramientas avanzadas y asociaciones estratégicas* redefinen la optimización de costos y la eficiencia operativa. *La nueva era de la innovación* comienza aquí, impulsando las capacidades de las empresas hacia nuevas alturas de inteligencia artificial. Las herramientas desplegadas por AWS revolucionan la interacción entre la nube y la inteligencia artificial.
Nuevas funciones para la IA generativa con AWS
Durante el día inaugural de la conferencia re:Invent 2024, Swami Sivasubramanian, Vicepresidente de AI y Data de AWS, presentó funciones innovadoras diseñadas para enriquecer las herramientas de IA generativa de Amazon. Estas nuevas opciones buscan no solo simplificar el proceso de entrenamiento de modelos, sino también optimizar la inferencia, mientras reducen los costos operativos asociados.
Mejoras en Amazon Bedrock
Amazon Bedrock, la plataforma de inferencia de IA generativa, recibe un apoyo incrementado con la introducción de varias nuevas funciones. En primer lugar, el cache prompting permite a los usuarios almacenar respuestas anteriores relacionadas con prompts específicos. Este sistema, inspirado en gran medida por métodos de la competencia, asegura una reducción sustancial de costos y una mayor reactividad.
En segundo lugar, AWS hace público un routing inteligente, inspirado en Amazon Q. A cada solicitud, el sistema dirige la demanda hacia el modelo más apropiado según su complejidad. Esto no solo permite ahorrar en costos, sino que también ofrece respuestas más relevantes, mediante una jerarquización de los modelos según las exigencias de cada solicitud.
Innovaciones técnicas en Bedrock
Otras innovaciones técnicas también enriquecen Bedrock. El soporte de datos estructurados facilita las consultas en lenguaje natural directamente sobre bases de datos. Al integrar GraphRAG, AWS también refuerza el establecimiento de conexiones entre la información, contribuyendo así a la reducción de las alucinaciones generadas por la IA.
Además, Bedrock Data Automation ofrece una automatización de la transformación de datos no estructurados en formatos explotables. Esta funcionalidad busca liberar el potencial del 80% de los datos empresariales que a menudo son difíciles de acceder, generando así información utilizable para la inteligencia artificial.
Ampliación de asociaciones con start-ups
AWS no se limita a sus propios desarrollos. También se embarca en asociaciones con start-ups prometedoras. La plataforma ahora incluye las soluciones de Poolside, especializada en la generación de código, así como la tecnología innovadora Stable Diffusion 3.5 de Stability AI para la creación de imágenes. La colaboración con Luma enriquece el paisaje al agregar capacidades avanzadas de generación de video.
Aunado a eso, el anuncio anterior de la Bedrock Marketplace se acompaña de acceso a más de un centenar de modelos especializados, incluidos los desarrollados por IBM, lo que enriquece aún más la suite de herramientas disponibles para las empresas.
SageMaker se transforma en plataforma de análisis
La plataforma SageMaker de AWS, conocida por su legado en machine learning, también se equipa con nuevas herramientas para fortalecer las capacidades de análisis. Los planes de entrenamiento flexibles facilitan la gestión de recursos de computación, permitiendo una asignación automatizada según las necesidades específicas de cada proyecto de entrenamiento. Este avance podría reducir el tiempo de planificación hasta en un 40%.
La funcionalidad de task governance optimiza el uso de los clústeres gráficos reasignando su uso entre inferencia y entrenamiento, de acuerdo con el flujo de tráfico. Finalmente, las fine-tuning recipes permiten la personalización de los modelos mediante ejemplos concretos de respuestas adaptadas, permitiendo así a los usuarios ajustar estas herramientas según sus necesidades específicas.
Amazon Q integrado en SageMaker Canvas y QuickSight
Amazon Q, el asistente de IA de AWS, se integra en SageMaker Canvas y QuickSight, optimizando así los procesos de interacción con los usuarios. En SageMaker Canvas, Q permite crear modelos de machine learning a través de un diálogo natural, simplificando la descomposición de proyectos en tareas definidas de los pasos de análisis.
En QuickSight, este asistente actúa como analista, facilitando la comprensión de escenarios complejos para los usuarios. Las consultas formuladas en lenguaje natural permiten a Q identificar los datos pertinentes y analizar esta información de manera metódica.
Estos desarrollos posicionan a AWS como un competidor serio en el sector de la IA generativa. La plataforma surge como una solución robusta, capaz de competir con los líderes del mercado gracias a sus herramientas optimizadas y sus innovaciones estratégicas.
Preguntas frecuentes sobre la mejora de las herramientas de IA generativa por parte de AWS durante re:Invent 2024
¿Cuáles son las nuevas funciones de AWS para la IA generativa presentadas en re:Invent 2024?
AWS ha introducido varias nuevas funciones, incluyendo el soporte de cache prompting, el routing inteligente, así como herramientas para consultar bases de datos en lenguaje natural y un sistema de automatización de datos no estructurados.
¿Cómo permite el cache prompting reducir costos?
El cache prompting permite a la IA almacenar respuestas anteriores en asociación con sus prompts. Así, si se realiza una solicitud similar, la IA puede devolver directamente la respuesta almacenada en lugar de recalcular, lo que acelera los tiempos de respuesta y reduce los costos de inferencia.
¿Qué es el routing inteligente y cómo funciona?
El routing inteligente dirige una solicitud hacia el modelo de lenguaje más adecuado según su complejidad. Las solicitudes simples son procesadas por modelos más pequeños, mientras que las solicitudes complejas utilizan modelos más avanzados, permitiendo así una mejor precisión y una reducción de costos.
¿Cómo facilita AWS el acceso a datos no estructurados con las novedades de Bedrock?
AWS ofrece la Bedrock Data Automation, que transforma automáticamente los datos no estructurados (como documentos, imágenes y videos) en formatos utilizables por aplicaciones de IA, simplificando así el acceso a gran parte de los datos empresariales.
¿Qué impacto pueden tener las nuevas funciones de Amazon SageMaker en el aprendizaje automático?
Las nuevas funciones de AWS SageMaker permiten una mejor gestión de recursos de computación con planes de entrenamiento flexibles, optimizan el uso de GPU para tareas de entrenamiento durante horarios de menor actividad gracias a la task governance, y ofrecen fine-tuning recipes para personalizar los modelos de acuerdo a necesidades específicas.
¿Cómo mejora Amazon Q la experiencia del usuario en los servicios de AWS?
Amazon Q facilita la creación de modelos de machine learning en SageMaker Canvas a través de un diálogo en lenguaje natural, y en QuickSight, actúa como un analista virtual capaz de ejecutar análisis complejos interpretando las solicitudes de los usuarios en lenguaje cotidiano.
¿Qué empresas han formado asociaciones con AWS en el marco de estas nuevas funciones?
AWS ha integrado las soluciones de Poolside, una start-up francesa especializada en la generación de código, el modelo de imágenes de Stability AI (Stable Diffusion 3.5), y la tecnología de Luma para la generación de video, con el fin de enriquecer su oferta en la plataforma Bedrock.
¿Cuál es el objetivo principal de AWS con estas innovaciones en IA generativa?
AWS busca proporcionar a las empresas un conjunto de herramientas completo y eficiente para desarrollar capacidades en inteligencia artificial generativa, mientras reduce costos y optimiza procesos, con el fin de competir eficazmente con los líderes del mercado.
