核心术语
掌握这些核心术语是理解相关内容的基础。
| 中文 | 英文 | 解释 |
|---|---|---|
| 人工智能 | Artificial Intelligence (AI) | 计算机科学的一个分支，旨在创造能够执行通常需要人类智能的任务的系统。 |
| 机器学习 | Machine Learning (ML) | AI的一个子集，让计算机通过数据学习并改进，而无需明确编程。 |
| 深度学习 | Deep Learning (DL) | ML的一个子集，使用多层神经网络来模拟人脑的工作方式，在图像和语音识别等领域表现出色。 |
| 生成式AI | Generative AI | 能够创建新内容（如文本、图像、代码、音乐）的AI模型，例如ChatGPT、Midjourney。 |
| 大语言模型 | Large Language Model (LLM) | 在海量文本数据上训练的深度学习模型，能够理解和生成人类语言。 |
| 基础模型 | Foundation Model | 在大规模、无标签数据上训练的通用模型，可以通过微调适应各种下游任务。 |
| 微调 | Fine-tuning | 在一个预训练好的基础模型上，使用特定领域的数据进行额外的训练，使其更适合特定任务。 |
| 提示工程 | Prompt Engineering | 设计和优化输入给AI模型的提示，以获得更准确、更符合预期的输出。 |
| 代理 | Agent | 能够自主理解目标、规划步骤并使用工具（如调用API）来完成任务的高级AI系统。 |
| AWS Bedrock | AWS Bedrock | AWS提供的一项完全托管的服务，让企业可以轻松地使用来自顶级AI公司（如AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI）的基础模型。 |
| Amazon SageMaker | Amazon SageMaker | AWS提供的机器学习平台，用于构建、训练和部署机器学习模型。 |
| 机器学习即服务 | Machine Learning as a Service (MLaaS) | 云服务商提供的、让用户可以按需使用ML能力的平台。 |
| 数据湖 | Data Lake | 用于存储各种结构化和非结构化数据的中央存储库。 |
| 数据仓库 | Data Warehouse | 用于存储和管理经过处理和结构化数据的存储库，主要用于分析和报告。 |
| 无服务器 | Serverless | 一种云计算模型，开发者无需管理服务器，只需编写代码，云服务商会自动处理所有基础设施。 |
AWS re:Invent 大会 - AI 相关核心看点
AWS re:Invent 是亚马逊一年一度的全球最大云计算大会，每年都会有大量关于AI和机器学习的重磅发布,以下是近年来的核心主题和看点：
核心AI平台服务
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Amazon Bedrock 的演进:
- 新模型接入: 不断接入更多顶尖的开源和闭源模型，如 Anthropic 的 Claude 3、Meta 的 Llama 3、Mistral AI 的模型等,让客户有更多选择。
- 代理能力: 强化 Bedrock 的代理功能，让开发者可以轻松构建能够调用企业内部数据（如数据库、文档）和外部API的复杂AI应用。
- 模型自定义: 提供更简单、更经济的方式来微调基础模型,使其更贴合特定业务场景。
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Amazon SageMaker 的创新:
- SageMaker Canvas: 让没有编程背景的业务分析师也能通过拖拽方式,使用机器学习模型进行预测。
- SageMaker Studio: 提供统一的IDE界面，覆盖从数据准备、模型训练到部署的全生命周期。
- SageMaker Clarify: 用于模型公平性、可解释性和鲁棒性分析的工具,确保AI模型的透明度和可靠性。
- SageMaker JumpStart: 提供上千个预训练好的模型和解决方案模板,让用户可以快速上手。
AI基础设施
- Trainium & Inferentia 芯片: AWS自研的AI训练和推理芯片，提供更高的性能和更低的成本，是AWS AI战略的硬件基石。
- EC2 Trn1/Inf2 实例: 基于Trainium/Inferentia芯片的云服务器实例,专为大规模AI模型训练和高性能推理设计。
- S3 for AI Data: 强调Amazon Simple Storage Service (S3) 作为AI数据湖的核心角色，提供高持久性、高可扩展性和低成本的数据存储。
行业解决方案
- Amazon HealthLake: 用于医疗健康数据的服务,帮助客户构建医疗AI应用。
- Amazon Lookout for Equipment: 用于工业设备预测性维护的AI服务。
- Amazon Connect + AI: 将AI能力集成到客户联络中心，实现智能语音分析、实时座席辅助等。
生成式AI的应用
- CodeWhisperer: AI编程助手,提供实时代码建议。
- Amazon DevOps Guru: 使用AI监控和运维应用,自动发现和提出修复建议。
- 新的人机交互界面: 探索通过自然语言（如Amazon Q）与AWS服务和企业数据进行交互的新方式。
如何学习与准备
如果您想参加AWS大会或学习相关内容,可以参考以下资源：
AWS 官方资源
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AWS re:Invent 官网: https://reinvent.awssummit.com/
- 关键部分: Agenda (议程), Session Catalog (会议目录), Keynotes (主题演讲)，你可以在这里找到所有关于AI的演讲，并按主题、难度级别进行筛选。
- 搜索关键词: 在会议目录中搜索 "AI", "Machine Learning", "Generative AI", "Bedrock", "SageMaker"。
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AWS AI & Machine Learning 博客: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/
这里会发布最新的服务更新、技术教程和最佳实践。
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AWS Free Tier (免费套餐):
（图片来源网络，侵删）很多AWS AI服务（如Bedrock, SageMaker）都提供免费套餐额度，这是亲手实践、学习服务功能的最佳方式。
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AWS Training and Certification:
- 提供系统性的学习路径和认证，如 AWS Certified Machine Learning - Specialty。
其他学习资源
- AWS re:Post (官方问答社区): 类似Stack Overflow,可以在这里提问和查看专家解答。
- 技术社区和媒体: 关注如 The New Stack, InfoQ, O'Reilly 等媒体，它们会对re:Invent的AI发布进行深度解读。
实用英语表达与句式
在参加会议、阅读资料或与同行交流时,这些句子会非常有用。
描述趋势
- Generative AI is transforming the way businesses build applications.
生成式AI正在改变企业构建应用的方式。
- There's a massive shift towards using foundation models for faster development.
当前有一个巨大的趋势,即使用基础模型来加速开发。
- The key focus is on making AI more accessible and easier to integrate into existing workflows.
当前重点是让AI更易于使用,并更容易集成到现有工作流中。
讨论技术
- We are leveraging Amazon Bedrock to integrate a state-of-the-art LLM into our customer service chatbot.
我们正在利用Amazon Bedrock,将一个最先进的大语言模型集成到我们的客户服务聊天机器人中。
- Fine-tuning a model on SageMaker allows us to achieve higher accuracy for our specific use case.
在SageMaker上对模型进行微调,可以使我们的模型在特定用例上达到更高的准确性。
- Prompt engineering is crucial for getting reliable outputs from generative AI models.
提示工程对于从生成式AI模型中获得可靠的输出至关重要。
- Our strategy involves using a data lake on S3 to store all our raw data before feeding it to the ML pipeline on SageMaker.
我们的战略是在S3上使用数据湖来存储所有原始数据,然后再将其输入到SageMaker上的机器学习处理流程中。
参加会议/演讲
- "What are the main cost considerations when deploying large-scale models on AWS?"
“在AWS上部署大规模模型时，主要的成本考量因素是什么？”
- "Could you elaborate on the differences between fine-tuning and prompt tuning?"
“您能否详细解释一下微调和提示调优之间的区别？”
- "This session was very insightful. Do you have any recommendations for getting started with Bedrock?"
“这次演讲非常有启发性，对于开始使用Bedrock，您有什么建议吗？”
希望这份
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