Amazon Web Services (AWS) has introduced Custom Model Import, a feature within its enterprise-focused suite of generative AI services called Bedrock. This feature allows organizations to import and utilize their proprietary generative AI models as fully managed APIs on AWS's infrastructure. Companies can fine-tune these models, expand their capabilities, and implement safeguards against biases. This move comes as many enterprises are building and refining their own generative AI models but face challenges in deploying them due to infrastructure constraints.

AWS aims to compete with other cloud services like Google's Vertex AI by offering a wider range of customization options and workflows through Bedrock. The platform includes features like Guardrails for filtering model outputs and Model Evaluation for testing model performance. However, Custom Model Import currently supports only three model architectures: Hugging Face’s Flan-T5, Meta’s Llama, and Mistral’s models.

In addition to Custom Model Import, AWS has made upgrades to its Titan family of generative AI models. Titan Image Generator, a text-to-image model, is now generally available with improved creativity in generating images. AWS remains vague about the training data specifics but mentions a combination of proprietary and licensed data sources. To address concerns about copyright infringement and deepfakes, images generated by Titan Image Generator come with invisible watermarks.

AWS has also released Titan Text Embeddings V2, the second generation of its Titan Embeddings model, which offers more efficient and accurate text-to-embedding conversion. AWS is exploring customer demand for video generation capabilities but hasn't provided details on future plans in this area.

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Amazon Web Services (AWS) ha introducido la Importación de Modelos Personalizados, una característica dentro de su suite de servicios de inteligencia artificial generativa enfocada en empresas llamada Bedrock. Esta característica permite a las organizaciones importar y utilizar sus modelos de inteligencia artificial generativa propios como APIs completamente gestionadas en la infraestructura de AWS.

Las empresas pueden ajustar estos modelos, ampliar sus capacidades e implementar salvaguardas contra sesgos. Este movimiento se produce cuando muchas empresas están construyendo y refinando sus propios modelos de inteligencia artificial generativa pero enfrentan desafíos para implementarlos debido a limitaciones de infraestructura.

AWS tiene como objetivo competir con otros servicios en la nube como Vertex AI de Google ofreciendo una gama más amplia de opciones de personalización y flujos de trabajo a través de Bedrock. La plataforma incluye características como Guardrails para filtrar las salidas del modelo y Evaluación de Modelos para probar el rendimiento del modelo. Sin embargo, la Importación de Modelos Personalizados actualmente solo admite tres arquitecturas de modelos: Flan-T5 de Hugging Face, Llama de Meta y modelos de Mistral.

Además de la Importación de Modelos Personalizados, AWS ha realizado mejoras en su familia de modelos de inteligencia artificial generativa llamada Titan. El Generador de Imágenes de Titan, un modelo de texto a imagen, ahora está disponible en general con una mayor creatividad en la generación de imágenes. AWS sigue siendo vago sobre los detalles de los datos de entrenamiento, pero menciona una combinación de fuentes de datos propias y con licencia. Para abordar las preocupaciones sobre infracciones de derechos de autor y deepfakes, las imágenes generadas por el Generador de Imágenes de Titan vienen con marcas de agua invisibles.

AWS también ha lanzado Titan Text Embeddings V2, la segunda generación de su modelo de incrustaciones de texto Titan, que ofrece una conversión de texto a incrustaciones más eficiente y precisa. AWS está explorando la demanda de los clientes para capacidades de generación de video, pero no ha proporcionado detalles sobre planes futuros en esta área.

Créditos de la imagen y la noticia: Imagen: Créditos a SOPA Images / Getty Images - Noticia: TechCrunch