AWS 針對生成式 AI 推出創新工具以應用於藝文等各種領域加速創作

針對生成式 AI 的熱潮，AWS 宣布推出多項新工具，包括新的託管服務、執行個體以及程式設計助手，讓更多人可應用在不同領域包括藝文作品的輔助創作。



人工智慧(AI)提出至今已經非常多年，不過受限於電腦運算性能與演算法等因素，之前的進展速度並不快，在使用 GPU 做快速運算而加快發展腳步，更在最近因為生成式 AI 的熱潮下，更為大家所熟知，並且有更多產業或領域引進更多相關的應用與改變。


(左起)KKLab Music AI Project Manager 黃軍皓、KKLab Music AI Senior Research Engineer 鍾佳豪、華風數位總經理陶逸群與 AWS 台灣暨香港專業架構師團隊總監楊仲豪

在生成式人工智慧（Generative AI）的熱潮之下，許多人都認為將對各行業產生衝擊或變革，也可能帶來新商機。Amazon Web Services（AWS）也特別針對生成式人工智慧推出新的應用工具，期望為 AI 發展帶來更多彈性、選擇，也具有更高的安全隱私以及合理的成本，讓使用者在熟悉的 AWS 環境中創新。


AWS 生成式 AI 工具


使用 AWS 生成式 AI 工具的好處

亞馬遜(Amazon)關注在人工智慧和機器學習已經二十多年，其中為客戶提供的許多功能都是利用機器學習，例如電商推薦引擎、倉儲中心撿貨機器人運行路徑選擇以及供應鏈、預測和產能規劃，還有 Prime Air 亞馬遜無人機和Amazon Go 實體無人零售商店等。現在 AWS 特別針對生成式 AI 推出幾項新工具以解決客戶的需求，包括有更多的機器學習基礎模型（Foundation Models）選擇並擁有多彈性，在使用 AI/ML 技術時能確保自己的資料受到良好的安全和隱私保護，當然重要要是能以合理的成本完成 AI/ML 基礎模型訓練。


Amazon Bedrock 提供生成式 AI 應用的簡單途徑


Amazon Bedrock 支援廣泛的基礎模型


Amazon Titan 利用高效能基礎模型進行創新

AWS 新推出的工具包括託管服務、執行個體與程式設計助手，其中 Amazon Bedrock 託管服務，允許用戶透過 API 存取來自 AI21 Labs、Anthropic、Stability AI 和亞馬遜新推出的 Amazon Titan 基礎模型。


新的執行個體提供最具成本效益的生成式 AI 雲端基礎設施

新的執行個體則有 Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）Trn1n 和 Amazon EC2 Inf2，可用來執行機器學習訓練和推論，為客戶提供最具成本效益的生成式 AI 雲端基礎設施。


Amazon CodeWhisperer 免費開放給個人開發者使用

至於 AI程式設計助手 Amazon CodeWhisperer，不僅可產生建議的程式碼，也可以掃瞄程式碼是否具有漏洞或是套用 Open Source等，現在更免費開放給個人開發者使用。


Amazon SageMaker 提供完整的端到端機器學習服務

此外 AWS 還提供 Amazon 長達二十年開發真實世界機器學習應用程式經驗所打造的 Amazon SageMaker，能讓更多人得以更合理的成本建置、訓練和部署機器學習模型，使用機器學習進行創新。

AWS 台灣暨香港專業架構師團隊總監楊仲豪表示：「我們希望推動生成式AI技術的普及，讓更多開發者與企業都能從中受益，也希望以更低的成本提供客戶更多選擇，並且以誠實和負責任的方式訓練AI。我們相信新一波機器學習技術創新才剛剛開始，未來還有無限可能。」


KKLab 應用 AWS 推出多項 AI 產品

AWS 合作夥伴 AI 應用新創公司 KKLab (科科實驗)宣布利用 AWS 建置大語言模型（Large Language Model，LLM）推出 Lyricist.ai 靈魂寫手這款專注文字創作與歌詞建議的生成式AI軟體，另外還有 KKLab AI 音樂旋律生成技術。


運用 AI 可協助音樂創作者加速作品產出


Lyricist.ai 靈魂寫手歌詞創作者可依 AI 產生的歌詞與韻腳建議進行創作

要推出一首歌曲，通常需要製作人、創作歌手與編曲者三方合作，而且整個創作過程更需要三方反覆溝通與修改才能完成。Lyricist.ai 靈魂寫手能理解製作人的創意並生成文字創作與歌詞建議，讓歌詞創作者可依 AI 產生的歌詞與韻腳建議進行創作。


AI音樂旋律生成技術產生旋律建議，使編曲者更好地理解製作人的創作曲風

AI音樂旋律生成技術則可以根據製作人所提供的初始 Beat 節拍，產生旋律建議，使編曲者更好地理解製作人的創作曲風。KKLab 研發 AI 產品期間，藉由 Amazon EC2 執行個體與 Amazon SageMaker，得以高效率運用 GPU，加快產品研發速度，像 Lyricist.ai 靈魂寫手產品的每次模型訓練時間得以從數小時減少至數分鐘。

KKLab Music AI Project Manager黃軍皓表示：「我們考量運算效率與整體成本規劃下，選擇 Amazon SageMaker 來研發 AI 產品，讓 AI 產品化效率大幅提升，模型到產品化的時間大幅縮短。」