在周二举行的Re:Invent大会上,全球云计算龙头亚马逊发布了第二代Nova大模型。不过相较4款新模型,公司同步推出的大模型自主训练服务Nova Forge更加引人关注 。
先简单介绍一下4款新Nova 2系列模型。其中Nova 2 Lite是着重于成本效益的日常工作负载推理模型 ,能够处理文本、图像和视频;Nova 2 Pro是一款推理代理,旨在应对编程等“高度复杂的任务”; Nova 2 Sonic是一款用于对话的语音到语音模型;Nova 2 Omni是一款多模态推理与生成模型,上下文窗口达到75万字 、数小时音频、长视频或数百页文档。从公布的基准跑分来看 ,亚马逊模型与主流同类竞品大致相当 。
与AI芯片一样,亚马逊也在新闻稿中强调,Nova 2系列模型在推理、多模态处理 、对话式 AI、代码生成和代理任务方面实现了行业领先的......性价比。
(Nova2模型定价实例 ,来源:亚马逊)
顺便一提,AWS本周宣布与竞争对手谷歌云达成云服务互联协议,方便共同客户迁移数据并开发可在两家云上运行的应用。AWS还将在明年晚些时候与微软Azure达成类似合作 。有小道消息称 ,这一合作背后的原因之一,就是Nova模型的竞争力不足。许多AWS客户不得不迁移到谷歌或微软的云服务上,使用最新Gemini和GPT全系列模型。
相较于Nova模型 ,亚马逊周二推出的另一项服务Nova Forge引发了更大的兴趣——每年“仅需 ”10万美元,就能让云客户训练更贴合业务需求的前沿大模型 。
作为背景,目前绝大多数云服务支持客户对完成训练的大语言模型进行微调,但Nova Forge允许企业访问预训练、中期训练或后期训练阶段 ,加入自己的专有数据进行训练。
AWS首席执行官Matt Garman解释称:“模型越是被定制,越是往后期训练里加入大量数据,它们就越容易遗忘之前学到的一些有趣东西 ,尤其是核心推理能力。这有点像人类学习新语言 。你在很小的时候开始学,其实很容易上手;但当你长大后再去学一门新语言,就会困难得多。模型训练也有点类似这种情况。”
据悉 ,使用这项服务的费用为每年10万美元,但如果要亚马逊工程师协助构建模型,还需要额外加钱。
AWS强调 ,自己构建大模型的公司最终可能要花费数亿到数十亿美元不等,所以Nova Forge的性价比十足 。
亚马逊通用人工智能首席科学家 Rohit Prasad介绍称,公司内部的电商和Alexa团队正在使用这项服务构建大模型。外部客户方面 ,“美国贴吧”Reddit试用这项服务制作了一个内容审核AI模型。Prasad表示,工程师发现通过Forge输入Reddit数据增强的Nova模型,其表现优于市面上可商业使用的大型模型 。
(文章来源:财联社)
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