Amazon Web Services (AWS) presentó su servicio de Machine Learning llamado SageMaker Hyperpod, que promete ser 40 % más rápido que sus antecesores para entrenar modelos de inteligencia artificial.
En la presentación principal del día en el AWS re:Invent 2023, Swami Sivasubramanian, vicepresidente de Servicios de Datos y Machine Learning de AWS, mencionó otras capacidades del servicio Amazon SageMaker como Inference, que reduce los costos de implementación de modelo básico de IA en un 50 % en promedio y la latencia en un 20 % en promedio al optimizar el uso de aceleradores.
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El ejecutivo se refirió también a SageMaker Clarify, que permite a los clientes evaluar y elegir el modelo a usar en función de parámetros que respaldan el uso responsable de la IA y de Amazon SageMaker Canvas, que ayuda a los clientes a acelerar la preparación de datos mediante instrucciones en lenguaje natural y la creación de modelos utilizando modelos básicos con solo unos pocos clics.
Durante el evento realizado en Las Vegas se hizo énfasis en la alianza de AWS con Nvidia, lo que permite crear chips más veloces que colaboren con las acciones de la compañía en referencia a la inteligencia artificial generativa.
Se refirió a la relación entre la data, la inteligencia artificial generativa y los humanos como un acelerador de innovaciones e introdujo Amazon Titan, su modelo fundacional de IA que es capaz de escribir texto, hacer resúmenes, e incluso generar imágenes a través de productos como Amazon Titan Text Lite, Text Express e Image Generator.
En el caso de este último, se implementará en la metadata de las imágenes generadas con Titan, una “marca de agua invisible” que básicamente indicará que la imagen ha sido generada con inteligencia artificial con el fin de evitar el deepfake y las fake news, por ejemplo.
En la presentación también se abordaron los casos de Perplexity y de Booking y cómo el aprendizaje de las IA ha permitido mejorar ambos servicios.
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