Amazon Web Services (AWS) представила новые возможности для корпоративных клиентов, упрощающие создание и точную настройку собственных больших языковых моделей (LLM). На конференции AWS re:Invent компания объявила о расширении функционала Amazon Bedrock и Amazon SageMaker AI, направленных на упрощение работы разработчиков с моделями искусственного интеллекта.
Одной из ключевых новинок стала безсерверная настройка моделей в SageMaker. Это позволяет разработчикам создавать модели, не задумываясь о вычислительных ресурсах и инфраструктуре. Для этого предусмотрены два пути: самостоятельная работа через удобный интерфейс или использование системы управления с помощью естественного языка — функция находится в режиме предварительного просмотра.
Например, медицинские организации смогут настроить модели для лучшего понимания специализированной терминологии, просто указав имеющиеся размеченные данные и выбрав подходящий метод обучения. Это работает как с собственными моделями AWS, так и с некоторыми открытыми моделями, такими как DeepSeek и Llama от .
Кроме того, AWS запустила функцию Reinforcement Fine-Tuning в Bedrock, которая автоматически выполняет процесс настройки модели на основе выбранной функции награды или предустановленного сценария.
Такой подход к кастомизации моделей отвечает запросам клиентов, стремящихся выделиться на фоне конкурентов, создавая уникальные решения, адаптированные под их данные и задачи. Несмотря на то, что AWS пока не заняла значительную долю рынка AI-моделей, новые инструменты могут стать важным конкурентным преимуществом компании.
