探索未来，开启无限可能：打造智慧应用，亚马逊云科技大语言模型助您一臂之力

本文主要是介绍探索未来，开启无限可能：打造智慧应用，亚马逊云科技大语言模型助您一臂之力，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文章目录

什么是大模型？
大模型训练方法
亚马逊云科技推出生成式AI新工具 —— aws toolkit
- 使用教程
总结

什么是大模型？

近期，生成式大模型是人工智能领域的研究热点。这些生成式大模型，诸如文心一言、文心一格、ChatGPT、Stable Diffusion等等，不仅在自然语言处理领域大放异彩，还在计算机视觉等众多其他领域中展现了卓越的性能。造成如此大变革的关键：以模型的形式存储数据，更理解人类语言。

以往的NLP模型或者CV模型，均是通过判别式的方法对单一任务进行建模，而生成式模型则是通过学习以往数据分布，从而实现对信息的生成与处理。
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如果你了解过大模型，那你一定知道亚马逊云科技大语言模型，推出 Amazon Bedrock 服务和 Amazon Titan 大语言模型，以帮助云企业提高效率和创新能力。特别是发布 AI 编码助手 Amazon CodeWhisperer，面向所有个人用户免费开放，不设任何资质或使用时长的限制！我个人是搞Java开发的，一直在用，使用起来非常棒！
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「大多数公司都想用上大型语言模型，但真正好用的语言模型需要数十亿美元和多年的时间来训练，人们不想经历这些，」安迪？贾西表示。「因此，他们期待从一个已经非常庞大的基础模型中进行提升，然后能够根据自己的目的对其进行定制。这就是 Bedrock。」

这也是亚马逊特别强大的一处，减轻企业的财力和人力，助力企业大模型的开发和使用。

大模型训练方法

随着深度学习技术的不断发展，大型预训练模型在各个领域取得了显著的成果。这些大模型通过海量的数据和复杂的网络结构，有效地捕捉到了输入与输出之间的关系，从而在诸如图像分类、自然语言处理、语音识别等任务中达到了人类水平甚至超越了人类。然而，大型预训练模型的应用并不仅仅局限于这些特定任务，它们还可以通过适配下游任务，实现更广泛的应用。

在大模型开发过程中，一些独特的方法和技术也被提出和应用，如预训练（pre-train）、有监督精调（SFT, Supervised Fine Turning）、基于人类反馈的强化学习（RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback）等。这些方法各有特点，有的能够提高模型的泛化能力，有的能够利用大量的无监督数据进行学习，有的则能够将人类的反馈信息融入到模型的训练过程中。
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亚马逊云科技推出生成式AI新工具 —— aws toolkit

亚马逊云科技去年宣布推出了 Amazon CodeWhisperer 预览版，这是一款 AI 编程助手，通过内嵌的基础模型，可以根据开发者用自然语言描述的注释和集成开发环境（IDE）中的既有代码实时生成代码建议，从而提升开发者的生产效率。
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目前，亚马逊云科技宣布 Amazon CodeWhisperer正式可用，数据显示，与未使用 CodeWhisperer 的参与者相比，使用 CodeWhisperer 的参与者完成任务的速度平均快57%。
aws toolkit

使用教程

aws toolkit我们这里以IDEA为例，给大家示范一遍
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输入验证码后，设置密码

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然后就可以正常使用了，大家快去试试吧，体验一下。

总结

从目前亚马逊云科技搭建的“AI 小生态”来看，这些生成式 AI 能力和工具，不再是那些冰冷的性能提升数字，而是卓越性价比，为企业解决问题提供了切实可行的企业技术解决方案。回溯本身，亚马逊云科技之所以能够实现这些突破，源于将每一个客户的难题都视为一个新的探索方向，将“探索精神”和“创新精神”贯彻始终，输出接地气的技术能力和解决方案。不积跬步无以至千里，亚马逊云科技凭借其多年来积累的企业服务经验，深刻理解企业需求，并在实际业务中持续获取洞察，这必定能帮助亚马逊云科技在市场竞争中脱颖而出。

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