本文介绍: re:lnvent 2023 Swami Sivasubramanian主题演讲数据、AI和人类共进共生,重塑生成式AI时代数据战略。Amazon Q generative SQL in Amazon Redshift自然语言提示转换为SQL语句。Amazon SageMaker推理训练、MLOps和IDEs上的四大创新更轻松地构建训练部署新的LLMszero-ETL:Amazon OpenSearch Service zero-ETL集成Amazon S3。

 re:lnvent 2023 Swami Sivasubramanian主题演讲数据、AI和人类共进共生,重塑生成式AI时代数据战略。

赋能人才加持生成式AI必备能

 生成式AI创新中心解决生成式AI工程化挑战。

 Amazon Bedrock平台PartyRock生成式AI应用程序实操构建平台。

 Generative Al Scholarship和AI MLScholarship两项计划面向全球学生提供技能培训和奖学金。

 利用企业私有数据构建差异化

 Vector search for Amazon MemoryDB for Redis:应对更高的吞吐量并发性。

 Vector engine for OpenSearch Serverless添加向量支持提升服务性能

 Amazon DocumentDB和Amazon DynamoDB数据库嵌入vector search功能

 丰富的基础模型工具助力构建

 Amazon Bedrock新增支持Claude 2.1、新增支持Llama2 70B。

 Model Evaluation on AmazorBedrock,根据客户需求更快过轻松地评估模型

 Amazon SageMaker HyperPod通过分布式训练,将模型训练时间减少40%

 Amazon SageMaker推理训练、MLOps和IDEs上的四大创新更轻松地构建训练部署新的LLMs

 zero-ETL:Amazon OpenSearch Service zero-ETL集成Amazon S3。

 Amazon Clean Rooms ML:与合作伙伴共同训练模型时,无需共享底层数据

 Amazon Q generative SQL in Amazon Redshift自然语言提示转换为SQL语句

 Amazon Q data integration in Amazon Glue通过Q使用自然语言更快地集成数据

 Multimodal Embeddings创建更丰富的多模型搜索推荐选项

 Amazon Titan Text Lite和Amazor·Titan Express两款文本生成模型。

 Amazon Titan lmage Generator文生图基础模型,高效生成高质量图像

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