نحن نؤمن بأن الذكاء الاصطناعي التوليدي لديه القدرة مع مرور الوقت على تحويل كل تجارب العملاء التي نعرفها تقريبًا. إن عدد الشركات التي تطلق تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية على AWS كبير وينمو بسرعة، بما في ذلك adidas وBooking.com وBridgewater Associates وClariant وCox Automotive وGoDaddy وLexisNexis Legal & Professional، على سبيل المثال لا الحصر. تعمل الشركات الناشئة المبتكرة مثل Perplexity AI على استخدام AWS من أجل الذكاء الاصطناعي التوليدي. لقد اختارت شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة مثل Anthropic AWS كمزود سحابي أساسي لها لأحمال العمل ذات المهام الحرجة، والمكان المناسب لتدريب نماذجها المستقبلية. ويجني مقدمو الخدمات والحلول العالمية مثل Accenture فوائد تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية المخصصة حيث يقومون بتمكين مطوريهم الداخليين أمازون CodeWhisperer.
يختار هؤلاء العملاء AWS لأننا نركز على القيام بما قمنا به دائمًا - وهو استخدام تكنولوجيا معقدة ومكلفة يمكنها تحويل تجارب العملاء والشركات وإضفاء الطابع الديمقراطي عليها للعملاء من جميع الأحجام والقدرات التقنية. وللقيام بذلك، نحن نستثمر ونبتكر بسرعة لتوفير مجموعة القدرات الأكثر شمولاً عبر الطبقات الثلاث لمجموعة الذكاء الاصطناعي التوليدي. الطبقة السفلية هي البنية التحتية لتدريب نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) والنماذج الأساسية الأخرى (FMs) وإنتاج الاستدلالات أو التنبؤات. الطبقة الوسطى هي سهولة الوصول إلى جميع النماذج والأدوات التي يحتاجها العملاء لإنشاء وتوسيع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية بنفس الأمان والتحكم في الوصول والميزات الأخرى التي يتوقعها العملاء من خدمة AWS. وفي الطبقة العليا، كنا نستثمر في تطبيقات تغير قواعد اللعبة في مجالات رئيسية مثل البرمجة التوليدية القائمة على الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى توفير الاختيار لهم - كما يتوقعون منا - اتساع وعمق الإمكانات عبر جميع الطبقات، يخبرنا العملاء أيضًا أنهم يقدرون نهجنا الذي يضع البيانات أولاً، ويثقون في أننا بنينا كل شيء من الألف إلى الياء باستخدام المؤسسة. درجة الأمان والخصوصية.
لقد اتخذنا هذا الأسبوع خطوة كبيرة إلى الأمام، حيث أعلنا عن العديد من الإمكانات الجديدة المهمة عبر جميع الطبقات الثلاث للمكدس لتسهيل وعملي لعملائنا لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي على نطاق واسع في أعمالهم.
الطبقة السفلية للمكدس: AWS Trainium2 هو أحدث إضافة تقدم البنية التحتية السحابية الأكثر تقدمًا للذكاء الاصطناعي التوليدي
الطبقة السفلية من المكدس هي البنية التحتية - الحوسبة والشبكات والأطر والخدمات - المطلوبة لتدريب وتشغيل حاملي شهادات LLM ومديري FM الآخرين. تبتكر AWS لتقديم البنية التحتية الأكثر تقدمًا لتعلم الآلة. من خلال تعاوننا طويل الأمد مع NVIDIA، كانت AWS أول من جلب وحدات معالجة الرسومات إلى السحابة منذ أكثر من 12 عامًا، ومؤخرًا كنا أول مزود سحابي رئيسي يجعل وحدات معالجة الرسومات NVIDIA H100 متاحة مع مثيلات P5 الخاصة بنا. نواصل الاستثمار في الابتكارات الفريدة التي تجعل من AWS أفضل سحابة لتشغيل وحدات معالجة الرسومات، بما في ذلك مزايا أداء السعر لنظام المحاكاة الافتراضية الأكثر تقدمًا (AWS Nitro)، والشبكات القوية بحجم بيتابت مع مهايئ النسيج المرن (EFA)، والشبكات فائقة السرعة. تجميع واسع النطاق باستخدام Amazon EC2 UltraClusters (الآلاف من المثيلات المتسارعة الموجودة في موقع مشترك في منطقة توافر الخدمات ومترابطة في شبكة غير محظورة يمكنها توفير ما يصل إلى 3,200 جيجابت في الثانية للتدريب على تعلم الآلة على نطاق واسع). نحن أيضًا نسهل على أي عميل الوصول إلى سعة حوسبة وحدة معالجة الرسومات المرغوبة للغاية من أجل الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام Amazon EC2 سعة الكتل لتعلم الآلة - نموذج الاستهلاك الأول والوحيد في الصناعة الذي يتيح للعملاء حجز وحدات معالجة الرسومات لاستخدامها في المستقبل (ما يصل إلى 500 تم نشرها في EC2 UltraClusters) لأحمال عمل ML قصيرة المدة.
منذ عدة سنوات، أدركنا أنه للاستمرار في تحسين أداء الأسعار، سنحتاج إلى الابتكار وصولاً إلى السيليكون، وبدأنا الاستثمار في رقائقنا الخاصة. بالنسبة لتعلم الآلة على وجه التحديد، بدأنا باستخدام AWS Inferentia، وهي شريحة الاستدلال المصممة لهذا الغرض. اليوم، نحن في الجيل الثاني من AWS Inferentia مع مثيلات Amazon EC2 Inf2 التي تم تحسينها خصيصًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية واسعة النطاق مع نماذج تحتوي على مئات المليارات من المعلمات. توفر مثيلات Inf2 أقل تكلفة للاستدلال في السحابة بينما توفر أيضًا ما يصل إلى أربعة أضعاف إنتاجية أعلى وزمن وصول أقل بما يصل إلى عشرة أضعاف مقارنة بمثيلات Inf1. مدعومًا بما يصل إلى 12 شريحة Inferentia2، تعد Inf2 مثيلات EC2 الوحيدة المحسنة للاستدلال والتي تتمتع باتصال عالي السرعة بين المسرعات حتى يتمكن العملاء من تشغيل الاستدلال بشكل أسرع وأكثر كفاءة (بتكلفة أقل) دون التضحية بالأداء أو زمن الوصول من خلال توزيع نماذج كبيرة جدًا عبر مسرعات متعددة. لقد شهد عملاء مثل Adobe وDeutsche Telekom وLeonardo.ai نتائج مبكرة رائعة وهم متحمسون لنشر نماذجهم على نطاق واسع على Inf2.
على الجانب التدريبي، تم تحسين مثيلات Trn1 - المدعومة بشريحة تدريب التعلم الآلي المصممة لهذا الغرض من AWS، AWS Trainium - لتوزيع التدريب عبر خوادم متعددة متصلة بشبكة EFA. لقد قام عملاء مثل Ricoh بتدريب ماجستير في القانون الياباني باستخدام مليارات المعلمات في مجرد أيام. تحصل Databricks على أداء سعر أفضل بنسبة تصل إلى 40% مع المثيلات المستندة إلى Trainium لتدريب نماذج التعلم العميق واسعة النطاق. ولكن مع ظهور نماذج جديدة وأكثر قدرة عمليًا كل أسبوع، فإننا نواصل دفع حدود الأداء والحجم، ويسعدنا أن نعلن عن ذلك أوس ترينيوم2، مصمم لتقديم أداء سعر أفضل لنماذج التدريب التي تحتوي على مئات المليارات إلى تريليونات من المعلمات. يجب أن يقدم برنامج Trainium2 أداءً تدريبيًا أسرع بما يصل إلى أربع مرات من الجيل الأول من برنامج Trainium، وعند استخدامه في EC2 UltraClusters، يجب أن يقدم ما يصل إلى 65 إكسافلوبس من الحوسبة الإجمالية. وهذا يعني أن العملاء سيكونون قادرين على تدريب 300 مليار معلمة LLM في أسابيع مقابل أشهر. يعد أداء Trainium2 وحجمه وكفاءة استخدام الطاقة من بين الأسباب التي دفعت Anthropic إلى اختيار تدريب نماذجها على AWS، وسوف تستخدم Trainium2 في نماذجها المستقبلية. ونحن نتعاون مع Anthropic في الابتكار المستمر مع كل من Trainium وInferentia. نتوقع أن تكون مثيلات Trainium2 الأولى متاحة للعملاء في عام 2024.
لقد قمنا أيضًا بمضاعفة جهودنا في سلسلة أدوات البرامج الخاصة بـ ML silicon، وتحديدًا في تطوير AWS Neuron، وهي مجموعة تطوير البرامج (SDK) التي تساعد العملاء في الحصول على أقصى قدر من الأداء من Trainium وInferentia. منذ تقديم Neuron في عام 2019، قمنا باستثمارات كبيرة في تقنيات المترجم وإطار العمل، واليوم تدعم Neuron العديد من النماذج المتاحة للجمهور الأكثر شيوعًا، بما في ذلك Llama 2 من Meta، وMPT من Databricks، وStable Diffusion من Stability AI، بالإضافة إلى 93 من أفضل 100 موديل في مستودع النماذج الشهير Hugging Face. يتم توصيل Neuron بأطر عمل ML الشائعة مثل PyTorch وTensorFlow، وسيتوفر دعم JAX في أوائل العام المقبل. يخبرنا العملاء أن Neuron قد سهلت عليهم تحويل نماذج التدريب والاستدلال الموجودة لديهم إلى Trainium وInferentia ببضعة أسطر فقط من التعليمات البرمجية.
لا أحد يقدم نفس المجموعة من الاختيار بين أفضل شرائح تعلم الآلة والشبكات فائقة السرعة والمحاكاة الافتراضية والمجموعات واسعة النطاق. وبالتالي، ليس من المستغرب أن بعضًا من أشهر شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة مثل AI21 Labs وAnthropic وHugging Face وPerplexity AI وRunway وStability AI تعمل على AWS. ولكنك لا تزال بحاجة إلى الأدوات المناسبة للاستفادة بشكل فعال من هذه الحوسبة لبناء وتدريب وتشغيل LLMs وغيرها من FMs بكفاءة وفعالية من حيث التكلفة. وبالنسبة للعديد من هذه الشركات الناشئة، الأمازون SageMaker هو الجواب الصحيح. سواء كان بناء نموذج جديد خاص وتدريبه من الصفر أو البدء بأحد النماذج الشائعة العديدة المتاحة للجمهور، فإن التدريب يعد مهمة معقدة ومكلفة. كما أنه ليس من السهل تشغيل هذه النماذج بتكلفة فعالة. يجب على العملاء الحصول على كميات كبيرة من البيانات وإعدادها. يتضمن هذا عادةً الكثير من العمل اليدوي لتنظيف البيانات وإزالة التكرارات وإثرائها وتحويلها. ثم يتعين عليهم إنشاء وصيانة مجموعات كبيرة من وحدات معالجة الرسومات/المسرعات، وكتابة التعليمات البرمجية لتوزيع تدريب النموذج بكفاءة عبر المجموعات، وفحص النموذج بشكل متكرر، وإيقافه مؤقتًا، وفحصه وتحسينه، والتدخل يدويًا ومعالجة مشكلات الأجهزة في المجموعة. العديد من هذه التحديات ليست جديدة، إنها بعض الأسباب التي دفعتنا إلى إطلاق SageMaker قبل ستة أعوام — لكسر الحواجز العديدة التي ينطوي عليها تدريب النماذج ونشرها ومنح المطورين طريقة أسهل بكثير. يستخدم عشرات الآلاف من العملاء Amazon SageMaker، ويقوم عدد متزايد منهم، مثل LG AI Research، وPerplexity AI، وAI21، وHugging Face، وStability AI بتدريب حاملي شهادة الماجستير في القانون وغيرهم من مديري FM على SageMaker. في الآونة الأخيرة، قام معهد الابتكار التكنولوجي (منشئو برامج Falcon LLM الشهيرة) بتدريب أكبر نموذج متاح للعامة -Falcon 180B- على SageMaker. مع نمو أحجام النماذج وتعقيدها، زاد نطاق SageMaker أيضًا.
على مر السنين، أضفنا أكثر من 380 ميزة وقدرات لتغيير قواعد اللعبة إلى Amazon SageMaker مثل الضبط التلقائي للنماذج، والتدريب الموزع، وخيارات نشر النماذج المرنة، وأدوات ML OPs، وأدوات إعداد البيانات، ومخازن الميزات، والدفاتر المحمولة، والتكامل السلس مع تقييمات الإنسان في الحلقة عبر دورة حياة تعلم الآلة، والميزات المضمنة للذكاء الاصطناعي المسؤول. نحن نواصل الابتكار بسرعة للتأكد من أن عملاء SageMaker قادرون على الاستمرار في بناء الاستدلال وتدريبه وتشغيله لجميع النماذج، بما في ذلك حاملو شهادات LLM ومديرو FM الآخرون. ونحن نجعل الأمر أكثر سهولة وفعالية من حيث التكلفة للعملاء لتدريب ونشر نماذج كبيرة بقدرتين جديدتين. أولا، لتبسيط التدريب نحن إدخال أمازون سيج ميكر هايبربود الذي يعمل على أتمتة المزيد من العمليات المطلوبة للتدريب الموزع واسع النطاق المتسامح مع الأخطاء (على سبيل المثال، تكوين مكتبات التدريب الموزعة، وتوسيع نطاق أعباء العمل التدريبية عبر آلاف المسرعات، واكتشاف الحالات المعيبة وإصلاحها)، وتسريع التدريب بنسبة تصل إلى 40%. ونتيجة لذلك، يستخدم عملاء مثل Perplexity AI وHugging Face وStable وHippoccratic وAlkaid وغيرهم SageMaker HyperPod لبناء النماذج أو تدريبها أو تطويرها. ثانية، نحن نقدم إمكانات جديدة لجعل الاستدلال أكثر فعالية من حيث التكلفة مع تقليل زمن الوصول. يساعد SageMaker الآن العملاء على نشر نماذج متعددة لنفس المثيل حتى يتمكنوا من مشاركة موارد الحوسبة، مما يقلل تكلفة الاستدلال بنسبة 50% (في المتوسط). يقوم SageMaker أيضًا بمراقبة المثيلات التي تعالج طلبات الاستدلال بشكل نشط وتوجيه الطلبات بذكاء بناءً على المثيلات المتوفرة — مما يحقق زمن استجابة استدلالي أقل بنسبة 20% (في المتوسط). يستخدم Conjecture وSalesforce وSlack بالفعل SageMaker لاستضافة النماذج بسبب تحسينات الاستدلال هذه.
الطبقة الوسطى من المكدس: تضيف Amazon Bedrock نماذج جديدة وموجة من الإمكانات الجديدة مما يسهل على العملاء إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولدة وتوسيع نطاقها بشكل آمن
في حين أن عددًا من العملاء سيقومون ببناء برامج ماجستير إدارة الأعمال (LLM) الخاصة بهم وبرامج إدارة المرافق الأخرى، أو تطوير أي عدد من الخيارات المتاحة للجمهور، فإن الكثيرين لن يرغبوا في إنفاق الموارد والوقت للقيام بذلك. بالنسبة لهم، تقدم الطبقة الوسطى من المكدس هذه النماذج كخدمة. الحل لدينا هنا، أمازون بيدروك، يتيح للعملاء الاختيار من بين النماذج الرائدة في الصناعة مثل Anthropic وStability AI وMeta وCohere وAI21 وAmazon، وتخصيصها ببياناتهم الخاصة، والاستفادة من نفس الأمان الرائد وعناصر التحكم في الوصول والميزات التي يستخدمونها من أجل في AWS — كل ذلك من خلال خدمة مُدارة. لقد جعلنا Amazon Bedrock متاحًا بشكل عام في أواخر سبتمبر، وكانت استجابة العملاء إيجابية للغاية. العملاء من جميع أنحاء العالم وفي كل صناعة تقريبًا متحمسون لاستخدام Amazon Bedrock. تعمل شركة adidas على تمكين المطورين من الحصول على إجابات سريعة حول كل شيء بدءًا من معلومات "البدء" وحتى الأسئلة الفنية الأعمق. تعتزم Booking.com استخدام الذكاء الاصطناعي لكتابة توصيات الرحلات المخصصة لكل عميل. تقوم Bridgewater Associates بتطوير مساعد محلل استثمار مدعوم من LLM للمساعدة في إنشاء الرسوم البيانية وحساب المؤشرات المالية وتلخيص النتائج. تعمل شركة Carrier على توفير تحليلات ورؤى أكثر دقة للطاقة في متناول العملاء حتى يتمكنوا من تقليل استهلاك الطاقة وخفض انبعاثات الكربون. تعمل شركة Clariant على تمكين أعضاء فريقها باستخدام روبوت محادثة داخلي يعمل بالذكاء الاصطناعي لتسريع عمليات البحث والتطوير، ودعم فرق المبيعات في الإعداد للاجتماعات، وأتمتة رسائل البريد الإلكتروني للعملاء. يساعد GoDaddy العملاء على إنشاء أعمالهم بسهولة عبر الإنترنت باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء مواقعهم الإلكترونية والعثور على الموردين والتواصل مع العملاء والمزيد. تعمل شركة Lexis Nexis Legal & Professional على إحداث تحول في العمل القانوني للمحامين وزيادة إنتاجيتهم من خلال إمكانيات البحث عن المحادثة والتلخيص وصياغة المستندات وتحليلها من خلال Lexis+ AI. تساعد ناسداك في أتمتة سير عمل التحقيق في المعاملات المشبوهة وتعزيز قدراتها في مكافحة الجرائم المالية والمراقبة. يتم تشغيل كل هذه التطبيقات المتنوعة للذكاء الاصطناعي - وغيرها الكثير - على AWS.
نحن متحمسون بشأن الزخم الذي حققته Amazon Bedrock، ولكن لا يزال الوقت مبكرًا. ما رأيناه أثناء عملنا مع العملاء هو أن الجميع يتحركون بسرعة، ولكن تطور الذكاء الاصطناعي التوليدي يستمر بوتيرة سريعة مع وجود خيارات وابتكارات جديدة تحدث يوميًا عمليًا. يجد العملاء أن هناك نماذج مختلفة تعمل بشكل أفضل مع حالات استخدام مختلفة، أو مع مجموعات مختلفة من البيانات. تعتبر بعض النماذج رائعة للتلخيص، والبعض الآخر رائع للاستدلال والتكامل، ولا يزال البعض الآخر يتمتع بدعم لغوي رائع حقًا. ثم هناك إنشاء الصور، وحالات استخدام البحث، والمزيد - كل ذلك يأتي من نماذج الملكية ومن النماذج المتاحة بشكل عام لأي شخص. وفي الأوقات التي يكون فيها الكثير مما لا يمكن معرفته، يمكن القول إن القدرة على التكيف هي الأداة الأكثر قيمة على الإطلاق. ولن يكون هناك نموذج واحد يحكمهم جميعا. وبالتأكيد ليست مجرد شركة تكنولوجيا واحدة تقدم النماذج التي يستخدمها الجميع. يحتاج العملاء إلى تجربة نماذج مختلفة. يجب أن يكونوا قادرين على التبديل بينهم أو دمجهم في نفس حالة الاستخدام. وهذا يعني أنهم بحاجة إلى اختيار حقيقي لمقدمي النماذج (وهو ما أوضحته أحداث الأيام العشرة الماضية بشكل أكثر وضوحًا). ولهذا السبب قمنا باختراع Amazon Bedrock، ولماذا يتردد صداها بعمق لدى العملاء، ولماذا نستمر في الابتكار والتكرار بسرعة لجعل البناء باستخدام (والتنقل بين) مجموعة من النماذج أمرًا سهلاً مثل استدعاء واجهة برمجة التطبيقات (API)، ووضع أحدث التقنيات لتخصيص النموذج في أيدي جميع المطورين، والحفاظ على أمان العملاء وخصوصية بياناتهم. نحن متحمسون لتقديم العديد من الإمكانات الجديدة التي ستسهل على العملاء إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المنتجة وتوسيع نطاقها:
- توسيع اختيار الطراز مع Anthropic Claude 2.1 وMeta Llama 2 70B والإضافات إلى عائلة Amazon Titan. في هذه الأيام الأولى، لا يزال العملاء يتعلمون ويجربون نماذج مختلفة لتحديد النماذج التي يريدون استخدامها لأغراض مختلفة. إنهم يريدون أن يكونوا قادرين على تجربة أحدث الموديلات بسهولة، وكذلك اختبارها لمعرفة الإمكانات والميزات التي ستمنحهم أفضل النتائج وخصائص التكلفة لحالات الاستخدام الخاصة بهم. مع Amazon Bedrock، لا يفصل العملاء سوى عن استدعاء واحد لواجهة برمجة التطبيقات (API) للوصول إلى النموذج الجديد. بعض النتائج الأكثر إثارة للإعجاب التي شهدها العملاء خلال الأشهر القليلة الماضية كانت من LLMs مثل نموذج كلود الأنثروبي، والذي يتفوق في مجموعة واسعة من المهام بدءًا من الحوار المتطور وإنشاء المحتوى وحتى التفكير المعقد مع الحفاظ على درجة عالية من الموثوقية والقدرة على التنبؤ. أفاد العملاء أن كلود أقل احتمالًا لإنتاج مخرجات ضارة، وأسهل في التحدث معه، وأكثر قابلية للتوجيه مقارنة بمديري FM الآخرين، لذلك يمكن للمطورين الحصول على المخرجات المطلوبة بجهد أقل. نموذج الأنثروبيك الحديث، كلود 2، يحصل على درجات أعلى من 90% في اختبارات القراءة والكتابة لاختبار GRE، وكذلك في التفكير الكمي. و والآن، يتوفر طراز Claude 2.1 الذي تم إصداره حديثًا في Amazon Bedrock. يوفر Claude 2.1 إمكانات أساسية للمؤسسات مثل نافذة سياق رمزية رائدة في الصناعة تبلغ 200 ألف (2x سياق Claude 2.0)، وانخفاض معدلات الهلوسة، وتحسينات كبيرة في الدقة، حتى في أطوال السياق الطويلة جدًا. يتضمن Claude 2.1 أيضًا مطالبات نظام محسنة - وهي عبارة عن تعليمات نموذجية توفر تجربة أفضل للمستخدمين النهائيين - مع تقليل تكلفة المطالبات والإكمالات أيضًا بنسبة 25%.
بالنسبة لعدد متزايد من العملاء الذين يرغبون في استخدام إصدار مُدار من نموذج Llama 2 المتاح للعامة من Meta، تقدم Amazon Bedrock Llama 2 13B، و نحن نضيف اللاما 2 70B. Llama 2 70B مناسب للمهام واسعة النطاق مثل نمذجة اللغة وإنشاء النص وأنظمة الحوار. تم تنزيل نماذج Llama المتاحة للعامة أكثر من 30 مليون مرة، ويحب العملاء أن Amazon Bedrock تقدمها لهم كجزء من خدمة مُدارة حيث لا داعي للقلق بشأن البنية التحتية أو التمتع بخبرة عميقة في تعلم الآلة في فرقهم. بالإضافة إلى ذلك، بالنسبة لتوليد الصور، يقدم Stability AI مجموعة من نماذج تحويل النص إلى صورة الشائعة. يعد Stable Diffusion XL 1.0 (SDXL 1.0) هو الأكثر تقدمًا، وهو متوفر الآن بشكل عام في Amazon Bedrock. لقد زاد الإصدار الأخير من نموذج الصور الشهير هذا من الدقة، وواقعية أفضل، ودقة أعلى.
يستخدم العملاء أيضا أمازون تيتان النماذج، التي تم إنشاؤها وتدريبها مسبقًا بواسطة AWS لتوفير إمكانات قوية ذات اقتصاديات رائعة لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام. تتمتع أمازون بسجل حافل يمتد إلى 25 عامًا في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي - وهي التكنولوجيا التي نستخدمها عبر أعمالنا - وقد تعلمنا الكثير عن بناء النماذج ونشرها. لقد اخترنا بعناية كيفية تدريب نماذجنا والبيانات التي نستخدمها للقيام بذلك. نحن نعوض العملاء ضد الادعاءات بأن نماذجنا أو مخرجاتها تنتهك حقوق الطبع والنشر لأي شخص. لقد قدمنا نماذجنا الأولى من طراز Titan في أبريل من هذا العام. تيتان نص لايت- الآن متاحة بشكل عام— هو نموذج موجز وفعال من حيث التكلفة لحالات الاستخدام مثل برامج الدردشة الآلية أو تلخيص النص أو كتابة النصوص، كما أنه من الملزم تحسينه. Titan Text Express — متاح أيضًا الآن بشكل عام- أكثر اتساعًا، ويمكن استخدامه لمجموعة واسعة من المهام المستندة إلى النص، مثل إنشاء نص مفتوح والدردشة التحادثية. نحن نقدم خيارات النماذج النصية هذه لمنح العملاء القدرة على تحسين الدقة والأداء والتكلفة اعتمادًا على حالة الاستخدام ومتطلبات العمل الخاصة بهم. يستخدم العملاء مثل Nexxiot وPGA Tour وRyanair نموذجي Titan Text الخاصين بنا. لدينا أيضًا نموذج التضمين، Titan Text Embeddings، لحالات استخدام البحث والتخصيص. يشهد العملاء مثل Nasdaq نتائج رائعة باستخدام Titan Text Embeddings لتعزيز قدرات Nasdaq IR Insight لتوليد رؤى من أكثر من 9,000 مستند من الشركات العالمية لفرق الاستدامة والقانونية والمحاسبية. وسنستمر في إضافة المزيد من النماذج إلى عائلة Titan بمرور الوقت. نحن نقدم نموذجًا جديدًا للتضمينات، Titan Multimodal Embeddings، لتشغيل تجارب البحث والتوصية متعددة الوسائط للمستخدمين الذين يستخدمون الصور والنص (أو مزيجًا من الاثنين معًا) كمدخلات. و نحن تقديم نموذج جديد لتحويل النص إلى صورة، Amazon Titan Image Generator. باستخدام Titan Image Generator، يمكن للعملاء في مختلف الصناعات مثل الإعلان والتجارة الإلكترونية والوسائط والترفيه استخدام إدخال النص لإنشاء صور واقعية بجودة الاستوديو بكميات كبيرة وبتكلفة منخفضة. نحن متحمسون بشأن كيفية استجابة العملاء لـ Titan Models، ويمكنك أن تتوقع أننا سنستمر في الابتكار هنا.
- إمكانات جديدة لتخصيص تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاص بك بشكل آمن باستخدام بياناتك الخاصة: إحدى أهم إمكانيات Amazon Bedrock هي مدى سهولة تخصيص النموذج. يصبح هذا أمرًا مثيرًا حقًا للعملاء لأنه حيث يلتقي الذكاء الاصطناعي التوليدي بميزتهم الأساسية - بياناتهم. ومع ذلك، من المهم حقًا أن تظل بياناتهم آمنة، وأن يتحكموا فيها على طول الطريق، وأن تكون تحسينات النموذج خاصة بهم. هناك عدة طرق يمكنك من خلالها القيام بذلك، وتقدم Amazon Bedrock أكبر مجموعة من خيارات التخصيص عبر نماذج متعددة). الأول هو الضبط الدقيق. يعد ضبط النموذج في Amazon Bedrock أمرًا سهلاً. ما عليك سوى تحديد النموذج وستقوم Amazon Bedrock بعمل نسخة منه. ثم تشير إلى بعض الأمثلة المصنفة (على سبيل المثال، سلسلة من أزواج الأسئلة والأجوبة الجيدة) التي تخزنها في Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)، وAmazon Bedrock "تدرب بشكل متزايد" (تعزز النموذج المنسوخ بالمعلومات الجديدة) بناءً على هذه الأمثلة، والنتيجة هي نموذج خاص وأكثر دقة ومُضبط بدقة يقدم استجابات أكثر ملاءمة وتخصيصًا. يسعدنا أن نعلن أن الضبط الدقيق متاح بشكل عام لـ Cohere Command، وMeta Llama 2، وAmazon Titan Text (Lite and Express)، وAmazon Titan Multimodal Embeddings، وفي المعاينة لـ Amazon Titan Image Generator. ومن خلال تعاوننا مع Anthropic، سنوفر قريبًا لعملاء AWS إمكانية الوصول المبكر إلى ميزات فريدة لتخصيص النموذج وضبط طراز Claude المتطور.
الأسلوب الثاني لتخصيص LLMs وغيرها من FMs لشركتك هو الاسترجاع المعزز (RAG)، والذي يسمح لك بتخصيص استجابات النموذج من خلال زيادة مطالباتك ببيانات من مصادر متعددة، بما في ذلك مستودعات المستندات وقواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات. في سبتمبر، قدمنا إمكانية RAG، قواعد المعرفة لـ Amazon Bedrock، التي تربط النماذج بشكل آمن بمصادر البيانات الخاصة بك لتكملة مطالباتك بمزيد من المعلومات حتى تقدم تطبيقاتك استجابات أكثر صلة وسياقًا ودقة. قواعد المعرفة أصبح الآن متاحًا بشكل عام مع واجهة برمجة التطبيقات (API) التي تنفذ سير عمل RAG بالكامل من جلب النص المطلوب لزيادة الموجه، إلى إرسال الموجه إلى النموذج، إلى إرجاع الاستجابة. تدعم قواعد المعرفة قواعد البيانات ذات إمكانيات المتجهات التي تخزن تمثيلات رقمية لبياناتك (التضمينات) التي تستخدمها النماذج للوصول إلى هذه البيانات لـ RAG، بما في ذلك Amazon OpenSearch Service، وقواعد البيانات الشائعة الأخرى مثل Pinecone وRedis Enterprise Cloud (يأتي دعم ناقلات Amazon Aurora وMongoDB قريباً).
الطريقة الثالثة التي يمكنك من خلالها تخصيص النماذج في Amazon Bedrock هي من خلال التدريب المسبق المستمر. باستخدام هذه الطريقة، يعتمد النموذج على تدريبه المسبق الأصلي لفهم اللغة العامة لتعلم اللغة والمصطلحات الخاصة بالمجال. هذا النهج مخصص للعملاء الذين لديهم مجموعات كبيرة من المعلومات غير المسماة والمخصصة للمجال ويريدون تمكين ماجستير إدارة الأعمال الخاص بهم من فهم اللغة والعبارات والاختصارات والمفاهيم والتعاريف والمصطلحات الفريدة لعالمهم (وأعمالهم). وخلافًا للضبط الدقيق الذي يتطلب كمية صغيرة إلى حد ما من البيانات، يتم إجراء التدريب المسبق المستمر على مجموعات كبيرة من البيانات (على سبيل المثال، آلاف المستندات النصية). تتوفر الآن إمكانات التدريب المسبق في Amazon Bedrock لـ Titan Text Lite وTitan Text Express.
- التوفر العام وكلاء شركة أمازون بيدروك للمساعدة في تنفيذ المهام متعددة الخطوات باستخدام الأنظمة ومصادر البيانات ومعرفة الشركة. يعتبر طلاب LLM رائعين في إجراء المحادثات وإنشاء المحتوى، لكن العملاء يريدون أن تكون تطبيقاتهم قادرة على ذلك do بل وأكثر من ذلك - مثل اتخاذ الإجراءات وحل المشكلات والتفاعل مع مجموعة من الأنظمة لإكمال المهام متعددة الخطوات مثل حجز السفر أو تقديم مطالبات التأمين أو طلب قطع الغيار. ويمكن لشركة Amazon Bedrock المساعدة في مواجهة هذا التحدي. مع الوكلاء، يقوم المطورون بتحديد نموذج، وكتابة بعض التعليمات الأساسية مثل "أنت وكيل خدمة عملاء مبتهج" و"التحقق من توفر المنتج في نظام المخزون"، وتوجيه النموذج المحدد إلى مصادر البيانات وأنظمة المؤسسة الصحيحة (على سبيل المثال، إدارة علاقات العملاء) أو تطبيقات ERP)، واكتب بعض وظائف AWS Lambda لتنفيذ واجهات برمجة التطبيقات (على سبيل المثال، التحقق من توفر عنصر في مخزون ERP). تقوم Amazon Bedrock تلقائيًا بتحليل الطلب وتقسيمه إلى تسلسل منطقي باستخدام إمكانات الاستدلال الخاصة بالنموذج المحدد لتحديد المعلومات المطلوبة، وما هي واجهات برمجة التطبيقات التي يجب الاتصال بها، ومتى يتم الاتصال بها لإكمال خطوة أو حل مهمة. الآن أصبح الوكلاء متاحين بشكل عام، ويمكنهم تخطيط معظم مهام الأعمال وتنفيذها — بدءًا من الإجابة على أسئلة العملاء حول مدى توفر منتجك وحتى تلقي طلباتهم — ولا يحتاج المطورون إلى أن يكونوا على دراية بالتعلم الآلي، أو المطالبات الهندسية، أو تدريب النماذج، أو توصيل الأنظمة يدويًا. وتقوم شركة Bedrock بكل هذا بشكل آمن وخصوصي، ويستخدمها عملاء مثل Druva وAthene بالفعل لتحسين دقة وسرعة تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية الخاصة بهم.
- إدخال الدرابزين لأمازون بيدروك حتى تتمكن من تطبيق الضمانات بناءً على متطلبات حالة الاستخدام الخاصة بك وسياسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة. يريد العملاء التأكد من أن التفاعلات مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم آمنة، وتجنب اللغة المسيئة أو المسيئة، والبقاء على صلة بأعمالهم، والتوافق مع سياسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة الخاصة بهم. باستخدام حواجز الحماية، يمكن للعملاء تحديد الموضوعات التي يجب تجنبها، وستزود Amazon Bedrock المستخدمين فقط بإجابات معتمدة على الأسئلة التي تندرج ضمن تلك الفئات المقيدة. على سبيل المثال، يمكن إعداد تطبيق للخدمات المصرفية عبر الإنترنت لتجنب تقديم المشورة الاستثمارية، وإزالة المحتوى غير المناسب (مثل خطاب الكراهية والعنف). وفي أوائل عام 2024، سيتمكن العملاء أيضًا من تنقيح معلومات التعريف الشخصية (PII) في الاستجابات النموذجية. على سبيل المثال، بعد تفاعل العميل مع وكيل مركز الاتصال، غالبًا ما يتم تلخيص محادثة خدمة العملاء لحفظ السجلات، ويمكن لحواجز الحماية إزالة معلومات تحديد الهوية الشخصية من تلك الملخصات. يمكن استخدام حواجز الحماية عبر النماذج في Amazon Bedrock (بما في ذلك النماذج المضبوطة بدقة)، ومع وكلاء Amazon Bedrock حتى يتمكن العملاء من توفير مستوى ثابت من الحماية لجميع تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية الخاصة بهم.
الطبقة العليا من المجموعة: الابتكار المستمر يجعل الذكاء الاصطناعي التوليدي في متناول المزيد من المستخدمين
توجد في الطبقة العليا من المجموعة تطبيقات تستفيد من LLMs وFMS الأخرى حتى تتمكن من الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي في العمل. أحد المجالات التي يغير فيها الذكاء الاصطناعي التوليدي اللعبة بالفعل هو البرمجة. في العام الماضي، قدمنا Amazon CodeWhisperer، الذي يساعدك على إنشاء التطبيقات بشكل أسرع وأكثر أمانًا من خلال إنشاء اقتراحات وتوصيات للتعليمات البرمجية في الوقت الفعلي تقريبًا. يستخدم عملاء مثل Accenture وBoeing وBundesliga وThe Cigna Group وKone وWarner Music Group CodeWhisperer لزيادة إنتاجية المطورين - وتقوم Accenture بتمكين ما يصل إلى 50,000 من مطوري البرامج ومحترفي تكنولوجيا المعلومات باستخدام Amazon CodeWhisperer. نريد أن يتمكن أكبر عدد ممكن من المطورين من الحصول على فوائد الإنتاجية للذكاء الاصطناعي التوليدي، ولهذا السبب يقدم CodeWhisperer توصيات مجانًا لجميع الأفراد.
ومع ذلك، في حين أن أدوات ترميز الذكاء الاصطناعي تفعل الكثير لتسهيل حياة المطورين، فإن فوائدها الإنتاجية محدودة بسبب افتقارها إلى المعرفة بقواعد التعليمات البرمجية الداخلية وواجهات برمجة التطبيقات الداخلية والمكتبات والحزم والفئات. إحدى الطرق للتفكير في هذا الأمر هي أنه إذا قمت بتعيين مطور جديد، حتى لو كان من الطراز العالمي، فلن يكون منتجًا في شركتك حتى يفهم أفضل الممارسات والتعليمات البرمجية لديك. إن أدوات البرمجة المدعمة بالذكاء الاصطناعي اليوم تشبه تلك المطورة الجديدة. للمساعدة في هذا، قمنا مؤخرًا بمعاينة ملف جديد القدرة على التخصيص في Amazon CodeWhisperer الذي يعمل بشكل آمن على الاستفادة من قاعدة التعليمات البرمجية الداخلية للعميل لتقديم توصيات تعليمات برمجية أكثر صلة وإفادة. وبفضل هذه الإمكانية، يعد CodeWhisperer خبيرًا في ذلك من خلال رمز ويقدم توصيات أكثر ملاءمة لتوفير المزيد من الوقت. في دراسة أجريناها مع شركة Persistent، وهي شركة عالمية للهندسة الرقمية وتحديث المؤسسات، وجدنا أن التخصيصات تساعد المطورين على إكمال المهام بشكل أسرع بنسبة تصل إلى 28% مقارنة بالإمكانيات العامة لـ CodeWhisperer. الآن يمكن لمطور في إحدى شركات تكنولوجيا الرعاية الصحية أن يطلب من CodeWhisperer "استيراد صور التصوير بالرنين المغناطيسي المرتبطة بمعرف العميل وتشغيلها من خلال مصنف الصور" للكشف عن الحالات الشاذة. نظرًا لأن CodeWhisperer لديه حق الوصول إلى قاعدة التعليمات البرمجية، فيمكنه تقديم اقتراحات أكثر صلة بما في ذلك مواقع استيراد صور التصوير بالرنين المغناطيسي ومعرفات العملاء. يحافظ CodeWhisperer على خصوصية التخصيصات تمامًا، ولا يستخدمها FM الأساسي للتدريب، مما يحمي الملكية الفكرية القيمة للعملاء. AWS هو المزود السحابي الرئيسي الوحيد الذي يوفر إمكانية مثل هذه للجميع.
إدخال أمازون س، المساعد الإبداعي الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي والمصمم خصيصًا للعمل
من المؤكد أن المطورين ليسوا الوحيدين الذين يتدربون على الذكاء الاصطناعي التوليدي، إذ يستخدم الملايين من الأشخاص تطبيقات الدردشة التوليدية المدعمة بالذكاء الاصطناعي. إن ما فعله مقدمو الخدمة الأوائل في هذا المجال مثير ومفيد للغاية للمستهلكين، ولكن في كثير من النواحي لا "يعملون" تمامًا في العمل. معرفتهم وقدراتهم العامة رائعة، لكنهم لا يعرفون شركتك أو بياناتك أو عملائك أو عملياتك أو عملك. وهذا يحد من مقدار ما يمكنهم مساعدتك. كما أنهم لا يعرفون الكثير عن دورك - ما هو العمل الذي تقوم به، ومع من تعمل، وما هي المعلومات التي تستخدمها، وما الذي يمكنك الوصول إليه. تعتبر هذه القيود مفهومة لأن هؤلاء المساعدين لا يمكنهم الوصول إلى المعلومات الخاصة بشركتك، ولم يتم تصميمهم لتلبية متطلبات خصوصية البيانات والأمان التي تحتاج الشركات إلى منحهم هذا الوصول. من الصعب تثبيت الأمان بعد وقوعه وتوقع أن يعمل بشكل جيد. نعتقد أن لدينا طريقة أفضل، والتي ستسمح لكل شخص في كل مؤسسة باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بأمان في عملهم اليومي.
Wنحن متحمسون لتقديم Amazon Q، وهو نوع جديد من المساعد الإبداعي الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي والمخصص للعمل ويمكن تخصيصه ليناسب أعمالك. يمكن أن يساعدك Q في الحصول على إجابات سريعة وذات صلة للأسئلة الملحة وحل المشكلات وإنشاء المحتوى واتخاذ الإجراءات باستخدام البيانات والخبرة الموجودة في مستودعات المعلومات والتعليمات البرمجية وأنظمة المؤسسة الخاصة بشركتك. عندما تقوم بالدردشة مع Amazon Q، فإنه يوفر معلومات ونصائح فورية وذات صلة للمساعدة في تبسيط المهام وسرعة اتخاذ القرار والمساعدة في تحفيز الإبداع والابتكار في العمل. لقد قمنا ببناء Amazon Q ليكون آمنًا وخاصًا، ويمكنه فهم واحترام هوياتك وأدوارك وأذوناتك الحالية واستخدام هذه المعلومات لتخصيص تفاعلاته. إذا لم يكن لدى المستخدم إذن للوصول إلى بيانات معينة بدون Q، فلن يتمكن من الوصول إليها باستخدام Q أيضًا. لقد قمنا بتصميم Amazon Q لتلبية المتطلبات الصارمة لعملاء المؤسسات منذ اليوم الأول - ولا يتم استخدام أي من محتواها لتحسين النماذج الأساسية.
Amazon Q هو مساعدك الخبير للبناء على AWS: لقد قمنا بتدريب Amazon Q على ما يعادل 17 عامًا من المعرفة والخبرة في AWS حتى تتمكن من تغيير الطريقة التي تقوم بها بإنشاء التطبيقات وأحمال العمل ونشرها وتشغيلها على AWS. يحتوي Amazon Q على واجهة دردشة في وحدة الإدارة والوثائق في AWS، وIDE الخاص بك (عبر CodeWhisperer)، وغرف الدردشة الخاصة بفريقك على Slack أو تطبيقات الدردشة الأخرى. يمكن أن يساعدك Amazon Q في استكشاف إمكانات AWS الجديدة، والبدء بشكل أسرع، وتعلم التقنيات غير المألوفة، والحلول المعمارية، واستكشاف الأخطاء وإصلاحها، والترقية، وغير ذلك الكثير — فهو خبير في أنماط AWS المصممة جيدًا، وأفضل الممارسات، والوثائق، وتنفيذ الحلول. فيما يلي بعض الأمثلة عما يمكنك فعله باستخدام المساعد الخبير الجديد في AWS:
- احصل على إجابات وإرشادات واضحة حول إمكانيات AWS وخدماتها وحلولها: اطلب من Amazon Q "أخبرني عن وكلاء Amazon Bedrock"، وسيقدم لك Q وصفًا للميزة بالإضافة إلى روابط للمواد ذات الصلة. يمكنك أيضًا طرح أي سؤال تقريبًا على Amazon Q حول كيفية عمل خدمة AWS (على سبيل المثال، "ما هي حدود القياس في جدول DynamoDB؟"، "ما هو التخزين المُدار بواسطة Redshift؟")، أو كيفية تصميم أي عدد من الحلول بشكل أفضل ( "ما هي أفضل الممارسات لبناء بنيات تعتمد على الأحداث؟"). وستقوم Amazon Q بجمع الإجابات المختصرة وستستشهد دائمًا (وتربط) بمصادرها.
- اختر أفضل خدمة AWS لحالة الاستخدام الخاصة بك، وابدأ بسرعة: اسأل Amazon سؤال "ما هي طرق إنشاء تطبيق ويب على AWS؟ "وسيوفر قائمة بالخدمات المحتملة مثل تضخيم AWS, AWS لامداو Amazon EC2 مع مزايا كل منها. ومن هناك يمكنك تضييق الخيارات من خلال مساعدة Q على فهم متطلباتك وتفضيلاتك وقيودك (على سبيل المثال، "أي من هذه سيكون الأفضل إذا كنت أرغب في استخدام الحاويات؟" أو "هل يجب أن أستخدم قاعدة بيانات علائقية أم غير علائقية؟" "). اختم بسؤال "كيف أبدأ؟" وسيقوم Amazon Q بتحديد بعض الخطوات الأساسية وتوجيهك نحو موارد إضافية.
- تحسين موارد الحوسبة لديك: بإمكان Amazon Q مساعدتك في تحديد مثيلات Amazon EC2. إذا طلبت منه "مساعدتي في العثور على مثيل EC2 المناسب لنشر عبء عمل ترميز الفيديو لتطبيق الألعاب الخاص بي بأعلى أداء"، فسيقدم لك Q قائمة بعائلات المثيلات مع أسباب كل اقتراح. ويمكنك طرح أي عدد من أسئلة المتابعة للمساعدة في العثور على الخيار الأفضل لعبء عملك.
- احصل على المساعدة في تصحيح الأخطاء واختبارها وتحسين التعليمات البرمجية الخاصة بك: إذا واجهت خطأً أثناء البرمجة في بيئة التطوير المتكاملة (IDE)، يمكنك أن تطلب من Amazon Q المساعدة بالقول، "يحتوي الكود الخاص بي على خطأ في الإدخال/الإخراج، هل يمكنك تقديم إصلاح؟" وسوف يقوم Q بإنشاء الكود لك. إذا أعجبك الاقتراح، يمكنك أن تطلب من Amazon Q إضافة الإصلاح إلى تطبيقك. نظرًا لأن Amazon Q موجود في IDE الخاص بك، فإنه يفهم الكود الذي تعمل عليه ويعرف مكان إدخال الإصلاح. يمكن لـ Amazon Q أيضًا إنشاء اختبارات الوحدة ("اكتب اختبارات الوحدة للوظيفة المحددة") التي يمكنه إدراجها في التعليمات البرمجية الخاصة بك ويمكنك تشغيلها. أخيرًا، يمكن لـ Amazon Q أن يخبرك بطرق تحسين التعليمات البرمجية الخاصة بك لتحقيق أداء أعلى. اطلب من Q "تحسين استعلام DynamoDB المحدد"، وسوف يستخدم فهمه للتعليمات البرمجية الخاصة بك لتقديم اقتراح بلغة طبيعية حول ما يجب إصلاحه بالإضافة إلى التعليمات البرمجية المصاحبة التي يمكنك تنفيذها بنقرة واحدة.
- تشخيص المشكلات واستكشاف الأخطاء وإصلاحها: إذا واجهت مشكلات في وحدة الإدارة في AWS، مثل أخطاء أذونات EC2 أو أخطاء تكوين Amazon S3، فيمكنك ببساطة الضغط على زر "استكشاف الأخطاء وإصلاحها باستخدام Amazon Q"، وسوف يستخدم فهمه لنوع الخطأ والخدمة التي يوجد بها الخطأ لتعطيك اقتراحات للإصلاح. يمكنك أيضًا أن تطلب من Amazon Q استكشاف أخطاء شبكتك وإصلاحها (على سبيل المثال، "لماذا لا يمكنني الاتصال بمثيل EC2 الخاص بي باستخدام SSH؟") وسيقوم Q بتحليل التكوين الشامل لديك وتقديم التشخيص (على سبيل المثال، "هذا المثيل يبدو أنه موجود في شبكة فرعية خاصة، لذلك قد يلزم إنشاء إمكانية الوصول العامة").
- تكثيف قاعدة التعليمات البرمجية الجديدة في أي وقت من الأوقات: عندما تقوم بالدردشة مع Amazon Q في بيئة التطوير المتكاملة (IDE) الخاصة بك، فإنها تجمع بين خبرتها في إنشاء البرامج وفهم التعليمات البرمجية الخاصة بك - وهو اقتران قوي! في السابق، إذا توليت مشروعًا من شخص آخر، أو كنت جديدًا في الفريق، فقد تضطر إلى قضاء ساعات في مراجعة التعليمات البرمجية والوثائق يدويًا لفهم كيفية عمله وماذا يفعل. الآن، بما أن Amazon Q يفهم الكود الموجود في IDE الخاص بك، يمكنك ببساطة أن تطلب من Amazon Q شرح الكود ("قدم لي وصفًا لما يفعله هذا التطبيق وكيف يعمل") وسيقدم لك Q تفاصيل مثل الخدمات التي يقدمها استخدامات التعليمات البرمجية وما تفعله الوظائف المختلفة (على سبيل المثال، قد يجيب Q بشيء مثل، "يقوم هذا التطبيق ببناء نظام تذاكر دعم أساسي باستخدام Python Flask وAWS Lambda" ويستمر في وصف كل من إمكانياته الأساسية، وكيفية تنفيذها، وأكثر بكثير).
- امسح تراكم الميزات بشكل أسرع: يمكنك أيضًا أن تطلب من Amazon Q إرشادك وأتمتة الكثير من العملية الشاملة لإضافة ميزة إلى تطبيقك في أمازون كود كاتاليست، خدمة تطوير البرمجيات الموحدة للفرق. للقيام بذلك، ما عليك سوى تعيين Q لمهمة متراكمة من قائمة المشكلات الخاصة بك - تمامًا كما تفعل مع زميل في الفريق - ويقوم Q بإنشاء خطة خطوة بخطوة حول كيفية إنشاء الميزة وتنفيذها. بمجرد الموافقة على الخطة، ستقوم Q بكتابة الكود وتقديم التغييرات المقترحة إليك كمراجعة للكود. يمكنك طلب إعادة العمل (إذا لزم الأمر)، والموافقة و/أو النشر!
- قم بترقية الكود الخاص بك في جزء صغير من الوقت: في الواقع، يقضي معظم المطورين جزءًا صغيرًا فقط من وقتهم في كتابة تعليمات برمجية جديدة وإنشاء تطبيقات جديدة. إنهم يقضون الكثير من دوراتهم في مجالات مؤلمة وصعبة مثل الصيانة والترقيات. خذ ترقيات إصدار اللغة. يواصل عدد كبير من العملاء استخدام الإصدارات الأقدم من Java لأن الأمر سيستغرق شهورًا - بل سنوات - وآلاف الساعات من وقت المطور للترقية. إن تأجيل ذلك ينطوي على تكاليف ومخاطر حقيقية، حيث تفوتك تحسينات الأداء وتكون عرضة للمشكلات الأمنية. نعتقد أن Amazon Q يمكن أن تغير قواعد اللعبة هنا، ونحن متحمسون لذلك تحويل رمز أمازون Q، وهي ميزة يمكنها إزالة الكثير من هذا العبء الثقيل وتقليل الوقت الذي تستغرقه ترقية التطبيقات من أيام إلى دقائق. ما عليك سوى فتح الكود الذي تريد تحديثه في IDE الخاص بك، واطلب من Amazon Q "/ تحويل" الكود الخاص بك. سيقوم Amazon Q بتحليل الكود المصدري للتطبيق بالكامل، وإنشاء الكود باللغة المستهدفة والإصدار، وتنفيذ الاختبارات، مما يساعدك على تحقيق تحسينات الأمان والأداء لأحدث إصدارات اللغة. في الآونة الأخيرة، استخدم فريق صغير جدًا من مطوري Amazon تحويل Amazon Q Code لترقية 1,000 تطبيق إنتاج من Java 8 إلى Java 17 في يومين فقط. وكان متوسط الوقت لكل طلب أقل من 10 دقائق. اليوم، يقوم Amazon Q Code Transformation بتنفيذ ترقيات لغة Java من Java 8 أو Java 11 إلى Java 17. والقادم التالي (وقريبًا) هو القدرة على تحويل .NET Framework إلى .NET عبر الأنظمة الأساسية (مع المزيد من التحولات التي ستتبع في المستقبل) .
Amazon Q هو خبير أعمالك: يمكنك توصيل Amazon Q ببيانات عملك ومعلوماته وأنظمته حتى يتمكن من تجميع كل شيء وتقديم مساعدة مخصصة لمساعدة الأشخاص على حل المشكلات وإنشاء المحتوى واتخاذ الإجراءات ذات الصلة بعملك. يعد جلب Amazon Q إلى عملك أمرًا سهلاً. يحتوي على أكثر من 40 موصلًا مدمجًا لأنظمة المؤسسات الشائعة مثل Amazon S3 وMicrosoft 365 وSalesforce وServiceNow وSlack وAtlassian وGmail وGoogle Drive وZendesk. ويمكنه أيضًا الاتصال بشبكة الإنترانت الداخلية الخاصة بك، ومواقع wiki، وتشغيل الكتب، ومع Amazon Q SDK، يمكنك إنشاء اتصال بأي تطبيق داخلي تريده. قم بتوجيه Amazon Q إلى هذه المستودعات، وسوف "تكثف" أعمالك، وتلتقط وتفهم المعلومات الدلالية التي تجعل شركتك فريدة من نوعها. وبعد ذلك، تحصل على تطبيق ويب Amazon Q سهل الاستخدام وبسيط حتى يتمكن الموظفون في شركتك من التفاعل مع واجهة المحادثة. يتصل Amazon Q أيضًا بموفر الهوية الخاص بك لفهم المستخدم ودوره والأنظمة المسموح له بالوصول إليها حتى يتمكن المستخدمون من طرح أسئلة مفصلة ودقيقة والحصول على نتائج مخصصة تتضمن فقط المعلومات المصرح لهم برؤيتها. يقوم Amazon Q بإنشاء إجابات ورؤى دقيقة ومتوافقة مع المواد والمعرفة التي تقدمها، ويمكنك تقييد المواضيع الحساسة أو حظر الكلمات الرئيسية أو تصفية الأسئلة والإجابات غير المناسبة. فيما يلي بعض الأمثلة عما يمكنك فعله باستخدام المساعد الخبير الجديد لشركتك:
- احصل على إجابات واضحة وفائقة الصلة بناءً على بيانات ومعلومات عملك: يمكن للموظفين أن يسألوا Amazon Q عن أي شيء ربما كان عليهم في السابق البحث عنه عبر جميع أنواع المصادر. اسأل "ما هي أحدث الإرشادات لاستخدام الشعار؟"، أو "كيف يمكنني التقدم بطلب للحصول على بطاقة ائتمان الشركة؟"، وسوف تقوم Amazon Q بتجميع كل المحتوى ذي الصلة الذي تجده وتعود بإجابات سريعة بالإضافة إلى روابط إلى المواقع ذات الصلة. المصادر (على سبيل المثال، بوابات العلامات التجارية ومستودعات الشعارات وسياسات T&E للشركة وتطبيقات البطاقات).
- تبسيط الاتصالات اليومية: فقط اسأل، ويمكن لـ Amazon Q إنشاء محتوى ("إنشاء منشور مدونة وثلاثة عناوين لوسائل التواصل الاجتماعي تعلن عن المنتج الموصوف في هذه الوثائق")، وإنشاء ملخصات تنفيذية ("اكتب ملخصًا لنص اجتماعنا مع قائمة نقطية لعناصر العمل" )، وتقديم تحديثات عبر البريد الإلكتروني ("قم بصياغة رسالة بريد إلكتروني تسلط الضوء على برامجنا التدريبية للربع الثالث للعملاء في الهند")، والمساعدة في تنظيم الاجتماعات ("إنشاء جدول أعمال اجتماع للتحدث عن أحدث تقرير لرضا العملاء").
- المهام الكاملة: يمكن أن يساعد Amazon Q في إكمال مهام معينة، مما يقلل مقدار الوقت الذي يقضيه الموظفون في العمل المتكرر مثل تقديم التذاكر. اطلب من Amazon Q "تلخيص ملاحظات العملاء حول عرض التسعير الجديد في Slack"، ثم اطلب من Q أخذ هذه المعلومات وفتح تذكرة في Jira لتحديث فريق التسويق. يمكنك أن تطلب من Q "تلخيص نص المكالمة هذا"، ثم "فتح حالة جديدة للعميل أ في Salesforce". يدعم Amazon Q أدوات أتمتة العمل الشائعة الأخرى مثل Zendesk وService Now.
Amazon Q موجود في Amazon QuickSight: بدافع أمازون كيو في QuickSight، خدمة ذكاء الأعمال من AWS، يمكن للمستخدمين طرح أسئلة على لوحات المعلومات الخاصة بهم مثل "لماذا زاد عدد الطلبات في الشهر الماضي؟" والحصول على تصورات وتفسيرات للعوامل التي أثرت في الزيادة. ويمكن للمحللين استخدام Amazon Q لتقليل الوقت الذي يستغرقه إنشاء لوحات المعلومات من أيام إلى دقائق من خلال مطالبة بسيطة مثل "اعرض لي المبيعات حسب المنطقة حسب الشهر كمخطط شريطي مكدس". يعود Q مباشرة بهذا الرسم التخطيطي، ويمكنك إضافته بسهولة إلى لوحة المعلومات أو الدردشة بشكل أكبر مع Q لتحسين التمثيل المرئي (على سبيل المثال، "قم بتغيير المخطط الشريطي إلى مخطط Sankey،" أو "إظهار البلدان بدلاً من المناطق"). تعمل خدمة Amazon Q في QuickSight أيضًا على تسهيل استخدام لوحات المعلومات الحالية لإعلام أصحاب المصلحة في الأعمال، واستخلاص الرؤى الرئيسية، وتبسيط عملية صنع القرار باستخدام قصص البيانات. على سبيل المثال، قد يطلب المستخدمون من Amazon Q "إنشاء قصة حول كيفية تغير الأعمال خلال الشهر الماضي لمراجعة الأعمال مع القيادة العليا"، وفي ثوانٍ، تقدم Amazon Q قصة تعتمد على البيانات وتكون مقنعة بصريًا ومفيدة. قابلة للتخصيص بالكامل. يمكن مشاركة هذه القصص بشكل آمن في جميع أنحاء المؤسسة للمساعدة في مواءمة أصحاب المصلحة واتخاذ قرارات أفضل.
Amazon Q موجود في Amazon Connect: في Amazon Connect، خدمة مركز الاتصال لدينا، تساعد Amazon Q وكلاء خدمة العملاء لديك على تقديم خدمة عملاء أفضل. تستفيد Amazon Q من مستودعات المعرفة التي يستخدمها وكلاءك عادةً للحصول على معلومات للعملاء، ومن ثم يمكن للوكلاء الدردشة مع Amazon Q مباشرة في Connect للحصول على إجابات تساعدهم على الاستجابة بسرعة أكبر لطلبات العملاء دون الحاجة إلى البحث في الوثائق بأنفسهم. وعلى الرغم من أن الدردشة مع Amazon Q للحصول على إجابات فائقة السرعة أمر رائع، إلا أنه لا يوجد شيء اسمه سريع جدًا في خدمة العملاء. لهذا أمازون كيو إن كونيكت يحول المحادثة المباشرة بين العميل والوكيل إلى مطالبة، ويوفر للوكيل تلقائيًا الاستجابات المحتملة والإجراءات المقترحة والروابط للموارد. على سبيل المثال، يمكن لـ Amazon Q اكتشاف أن العميل يتصل بشركة تأجير سيارات لتغيير حجزه، وإنشاء استجابة للوكيل للتواصل بسرعة حول كيفية تطبيق سياسات رسوم التغيير الخاصة بالشركة، وتوجيه الوكيل من خلال الخطوات التي يحتاجها لتحديث حجز.
Amazon Q موجود في سلسلة توريد AWS (قريبًا): في AWS Supply Chain، وهي خدمة رؤى سلسلة التوريد الخاصة بنا، تساعد Amazon Q مخططي العرض والطلب ومديري المخزون والشركاء التجاريين على تحسين سلسلة التوريد الخاصة بهم من خلال تلخيص وتسليط الضوء على مخاطر نفاد المخزون أو تكدس المخزون المحتملة وتصور السيناريوهات لحل المشكلة. يمكن للمستخدمين طرح أسئلة على Amazon Q "ماذا" و"لماذا" و"ماذا لو" حول بيانات سلسلة التوريد الخاصة بهم والدردشة من خلال السيناريوهات المعقدة والمفاضلات بين قرارات سلسلة التوريد المختلفة. على سبيل المثال، قد يسأل العميل: "ما سبب تأخير شحناتي وكيف يمكنني تسريع الأمور؟" وقد ترد عليه Amazon Q قائلة: "90% من طلباتك موجودة على الساحل الشرقي، وتسببت عاصفة كبيرة في الجنوب الشرقي في تأخير لمدة 24 ساعة. إذا قمت بالشحن إلى ميناء نيويورك بدلاً من ميامي، فسوف تقوم بتسريع عمليات التسليم وتقليل التكاليف بنسبة 50٪.
يتبنى عملاؤنا الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة - فهم يقومون بتدريب نماذج رائدة على AWS، ويقومون بتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة قياسية باستخدام Amazon Bedrock، ويقومون بنشر تطبيقات تغير قواعد اللعبة عبر مؤسساتهم مثل Amazon Q. ومع أحدث إعلاناتنا، AWS يجلب للعملاء المزيد من الأداء والاختيار والابتكار في كل طبقة من طبقات المكدس. يمثل التأثير المشترك لجميع الإمكانات التي نقدمها في re:Invent علامة فارقة رئيسية نحو تحقيق هدف مثير وهادف: نحن نجعل الذكاء الاصطناعي التوليدي في متناول العملاء من جميع الأحجام والقدرات التقنية حتى يتمكنوا من إعادة اختراع وتحويل ما ممكن.
الموارد
عن المؤلف
سوامي سيفاسوبرامانيان هو نائب رئيس قسم البيانات والتعلم الآلي في AWS. في هذا الدور ، يشرف Swami على جميع خدمات قاعدة بيانات AWS والتحليلات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تتمثل مهمة فريقه في مساعدة المؤسسات على وضع بياناتها للعمل باستخدام حل بيانات كامل وشامل لتخزينها والوصول إليها وتحليلها وتصورها والتنبؤ بها.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/welcome-to-a-new-era-of-building-in-the-cloud-with-generative-ai-on-aws/
- :لديها
- :يكون
- :ليس
- :أين
- $ UP
- 000
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 17
- 200
- 2019
- 2024
- 25
- 30
- 300
- 35%
- 40
- 50
- 500
- 65
- 8
- 9
- a
- القدرات
- القدرة
- ماهرون
- من نحن
- فوق
- تسريع
- معجل
- المعجلات
- اكسنتشر
- الوصول
- إمكانية الوصول
- يمكن الوصول
- المحاسبة
- دقة
- دقيق
- كسب
- في
- اكشن
- الإجراءات
- بنشاط
- في الواقع
- تكيف
- تضيف
- وأضاف
- مضيفا
- إضافة
- إضافي
- وبالإضافة إلى ذلك
- إضافات
- يضيف
- اديداس
- أدوبي
- اعتماد
- متقدم
- تقدم
- مميزات
- مزايا
- دعاية
- نصيحة
- بعد
- ضد
- جدول أعمال
- الوكيل
- عملاء
- مجموع
- منذ
- AI
- الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
- منظمة العفو الدولية chatbot
- منظمة العفو الدولية البحوث
- AI-بالطاقة
- محاذاة
- الكل
- السماح
- يسمح
- على طول
- سابقا
- أيضا
- دائما
- أمازون
- أمازون CodeWhisperer
- Amazon EC2
- أمازون QuickSight
- الأمازون SageMaker
- أمازون ويب سيرفيسز
- كمية
- المبالغ
- an
- تحليل
- المحلل
- المحللين
- تحليلات
- تحليل
- تحليل
- و
- أعلن
- الإعلانات
- اعلان
- إجابة
- الأجوبة
- أنثروبي
- أي وقت
- أي شخص
- اى شى
- API
- واجهات برمجة التطبيقات
- التطبيق
- يبدو
- تطبيق
- التطبيقات
- التقديم
- نقدر
- نهج
- الموافقة على
- من وزارة الصحة
- التطبيقات
- ابريل
- هي
- المنطقة
- المناطق
- يمكن القول
- حول
- AS
- تطلب
- مساعدة
- المساعد
- مساعدين
- أسوشيتد
- الزميلة
- At
- Atlassian
- زيادة
- المعزز
- الزيادات
- فجر
- مخول
- أتمتة
- الأتمتة
- أوتوماتيك
- تلقائيا
- أتمتة
- السيارات
- توفر
- متاح
- المتوسط
- تجنب
- بعيدا
- AWS
- استدلال AWS
- AWS لامدا
- وحدة تحكم إدارة AWS
- الى الخلف
- البنوك والمصارف
- شريط
- الحواجز
- قاعدة
- على أساس
- الأساسية
- BE
- لان
- يصبح
- كان
- بدأ
- اعتقد
- الفوائد
- أفضل
- أفضل الممارسات
- أفضل
- ما بين
- كبير
- مليار
- المليارات
- حظر
- Blocks
- المدونة
- بوينغ
- صاعقة
- حجز
- بوكينح.كوم
- كُتُب
- على حد سواء
- الملابس السفلية
- الحدود
- العلامة تجارية
- استراحة
- فواصل
- جلب
- وبذلك
- نساعدك في بناء
- ابني
- يبني
- بنيت
- مدمج
- الأعمال
- ذكاء الأعمال
- الأعمال
- لكن
- زر
- by
- دعوة
- مركز الاتصال
- CAN
- يستطيع الحصول على
- قدرات
- قدرة
- قادر على
- الطاقة الإنتاجية
- اسر
- سيارة
- كربون
- انبعاثات الكربون
- فيزا وماستركارد
- بعناية
- حقيبة
- الحالات
- الفئات
- مما تسبب في
- مركز
- معين
- بالتأكيد
- سلسلة
- تحدى
- التحديات
- تغيير
- غير
- المغير
- التغييرات
- متغير
- الخصائص
- رسم
- الرسوم البيانية
- غرف الدردشة
- chatbot
- chatbots
- الدردشة
- التحقق
- رقاقة
- شيبس
- خيار
- اختار
- اختيار
- اختيار
- مطالبات
- فصول
- سوائل التنظيف
- واضح
- انقر
- سحابة
- البنية التحتية السحابية
- كتلة
- المجموعات
- ساحل
- الكود
- قاعدة التعليمات البرمجية
- مراجعة التعليمات البرمجية
- البرمجة
- التعاون
- للاتعاون
- COM
- مجموعة
- دمج
- الجمع بين
- يجمع بين
- تأتي
- يأتي
- آت
- يصل قريباً
- التواصل
- مجال الاتصالات
- الشركات
- حول الشركة
- الشركة
- مقارنة
- قهري
- إكمال
- تماما
- مجمع
- تعقيد
- شامل
- إحصاء
- المفاهيم
- الاعداد
- تكوين
- تخمين
- التواصل
- متصل
- صلة
- الإتصال
- يربط
- ثابتة
- كنسولات
- القيود
- المستهلكين
- استهلاك
- التواصل
- مركز الاتصال
- حاويات
- محتوى
- سياق الكلام
- قريني
- استمر
- واصل
- تواصل
- استمرار
- مراقبة
- ضوابط
- محادثة
- تحادثي
- المحادثات
- حقوق الطبع والنشر
- حقوق التأليف والنشر
- جوهر
- التكلفة
- فعاله من حيث التكلفه
- التكاليف
- دولة
- موجه دفة القارب
- خلق
- خلق
- الإبداع
- المبدعين
- ائتمان
- بطاقة إئتمان
- نسبة الجريمة
- هش
- CRM
- عبر منصة
- زبون
- تجربة العملاء
- رضا العملاء
- خدمة العملاء
- العملاء
- للتخصيص
- التخصيص
- تصميم
- حسب الطلب
- قطع
- دورات
- يوميا
- لوحة أجهزة القياس
- لوحات
- البيانات
- تحضير البيانات
- خصوصية البيانات
- خصوصية وأمان البيانات
- مجموعات البيانات
- تعتمد على البيانات
- قاعدة البيانات
- قواعد البيانات
- Databricks
- يوم
- يوما بعد يوم أو من يوم إلى آخر
- أيام
- اتخاذ القرار
- القرارات
- عميق
- التعلم العميق
- أعمق
- التعاريف
- الدرجة العلمية
- تأخير
- نقل
- التسليم
- تقديم
- يسلم
- الطلب
- الديمقراطية
- اعتمادا
- نشر
- نشر
- نشر
- نشر
- عمق
- وصف
- وصف
- وصف
- تصميم
- مطلوب
- مفصلة
- تفاصيل
- بكشف أو
- حدد
- دويتشه تيليكوم
- المطور
- المطورين
- تطوير
- التطوير التجاري
- التشخيص
- حوار
- حوار
- فعل
- مختلف
- التوزيع
- رقمي
- مباشرة
- نشر
- وزعت
- التدريب الموزع
- توزيع
- do
- وثيقة
- توثيق
- وثائق
- هل
- لا
- فعل
- فعل
- لا
- مضاعفة
- إلى أسفل
- قيادة
- اثنان
- التكرارات
- مدة الأقامة
- e
- التجارة الإلكترونية
- كل
- في وقت مبكر
- أسهل
- بسهولة
- الشرق
- الساحل الشرقي
- سهل
- الاقتصاد - Economics
- طبعة
- على نحو فعال
- كفاءة
- بكفاءة
- جهد
- إما
- آخر
- البريد الإلكتروني
- رسائل البريد الإلكتروني
- انبعاثات
- الموظفين
- تمكين
- تمكين
- تمكين
- تمكين
- ترميز
- لقاء
- النهاية
- النهائي إلى نهاية
- طاقة
- استهلاك الطاقة
- كفاءة الطاقة
- مهندس
- الهندسة
- تعزيز
- التحسينات
- إثراء
- مشروع
- على مستوى المؤسسة
- الشركات
- ترفيه
- كامل
- مغلف
- عصر
- ERP
- خطأ
- أخطاء
- الأثير (ETH)
- التقييمات
- حتى
- أحداث
- EVER
- كل
- كل شخص
- كل شىء
- تطور
- يتطور
- مثال
- أمثلة
- متحمس
- المثيره
- تنفيذ
- تنفيذي
- القائمة
- توسعية
- توقع
- الإسراع
- ذو تكلفة باهظة
- الخبره في مجال الغطس
- تمكنت
- خبرة
- خبير
- خبرة
- شرح
- اكتشف
- التعبير
- قماش
- الوجه
- حقيقة
- العوامل
- بإنصاف
- مخلص
- صقر
- فال
- مألوف
- الأسر
- للعائلات
- FAST
- أسرع
- خاطئ
- الميزات
- المميزات
- رسوم
- ردود الفعل
- قليل
- إيداع
- تصفية
- أخيرا
- مالي
- العثور على
- ويرى
- نهاية
- نهاية
- الاسم الأول
- حل
- مرن
- ركز
- اتباع
- في حالة
- للمستهلكين
- إلى الأمام
- وجدت
- دورة تأسيسية
- أربعة
- جزء
- الإطار
- الأطر
- مجانا
- كثيرا
- ودود
- تبدأ من
- وظائف
- إضافي
- مستقبل
- لعبة
- مغير اللعبة
- الألعاب
- العلاجات العامة
- على العموم
- توليد
- يولد
- توليد
- جيل
- توليدي
- الذكاء الاصطناعي التوليدي
- مولد كهربائي
- دولار فقط واحصل على خصم XNUMX% على جميع
- الحصول على
- منح
- العالمية
- الرقمية العالمية
- جوجل
- Go
- هدف
- الذهاب
- خير
- شراء مراجعات جوجل
- وحدة معالجة الرسوميات:
- وحدات معالجة الرسومات
- عظيم
- أرض
- الرائد
- تجمع
- متزايد
- نابعة
- توجيه
- توجيه
- المبادئ التوجيهية
- كان
- العناية باليد
- حدث
- الثابت
- أجهزة التبخير
- الضارة
- كراهية
- خطاب الكراهية
- يملك
- وجود
- عناوين
- الرعاية الصحية
- ثقيل
- رفع أحمال ثقيلة
- مساعدة
- مساعدة
- يساعد
- هنا
- مرتفع
- أعلى
- أعلى
- تسليط الضوء
- جدا
- تأجير
- له
- استضافة
- ساعات العمل
- كيفية
- كيفية
- لكن
- HTTPS
- مئات
- i
- ID
- المتطابقات
- هوية
- IDS
- if
- صورة
- توليد الصور
- صور
- فوري
- التأثير
- تنفيذ
- تطبيقات
- نفذت
- استيراد
- أهمية
- مثير للإعجاب
- تحسن
- تحسن
- تحسينات
- in
- تتضمن
- يشمل
- بما فيه
- القيمة الاسمية
- زيادة
- في ازدياد
- من مؤشرات
- الأفراد
- الصناعات
- العالمية
- الرائدة في صناعة
- تأثر
- info
- إعلام
- معلومات
- البنية التحتية
- الابتكار
- ابتكار
- الابتكار
- الابتكارات
- مبتكرة
- إدخال
- المدخلات
- تبصر
- رؤى
- مثل
- حالات
- بدلًا من ذلك
- معهد
- تعليمات
- التأمين
- التكامل
- فكري
- الملكية الفكرية
- رؤيتنا
- تعتزم
- تفاعل
- التفاعلات
- يتفاعل
- مترابطة
- السطح البيني
- داخلي
- تدخل
- إلى
- تقديم
- أدخلت
- إدخال
- اخترع
- المخزون
- استثمر
- لجنة تحقيق
- الاستثمار
- استثمار
- الاستثمارات
- المشاركة
- ينطوي
- مسائل
- IT
- محترفي تكنولوجيا المعلومات
- انها
- اليابانيّة
- رطانة
- جافا
- JPG
- م
- واحد فقط
- احتفظ
- حفظ
- القفل
- المجالات الرئيسية
- الكلمات المفتاحية
- عدة
- مجموعة (SDK)
- علم
- المعرفة
- يعرف
- مختبرات
- نقص
- لغة
- كبير
- على نطاق واسع
- أكبر
- اسم العائلة
- العام الماضي
- متأخر
- كمون
- آخر
- أطلقت
- إطلاق
- المحامين
- طبقة
- طبقات
- القيادة
- قيادة
- تعلم
- تعلم
- تعلم
- شروط وأحكام
- أقل
- يتيح
- مستوى
- الرافعة المالية
- روافع
- يكسيس
- LG
- المكتبات
- دورة حياة
- تجميل
- مثل
- على الأرجح
- القيود
- محدود
- حدود
- خطوط
- LINK
- وصلات
- قائمة
- حي
- حياة
- اللاما نوع من الجمال
- تقع
- المواقع
- منطقي
- شعار
- طويل
- طويل الأمد
- الكثير
- حب
- منخفض
- خفض
- أدنى
- آلة
- آلة التعلم
- صنع
- المحافظة
- المحافظة
- صيانة
- رائد
- جعل
- يصنع
- القيام ب
- تمكن
- إدارة
- مديرو
- كتيب
- عمل يدوي
- يدويا
- كثير
- التسويق
- مادة
- المواد
- أقصى
- مايو..
- me
- ذات مغزى
- يعني
- الوسائط
- تعرف علي
- الاجتماع
- اجتماعات
- يجتمع
- الأعضاء
- أسعار الصرف السوقية
- مييتااا
- طريقة
- Miami
- مایکروسافت
- مايكروسوفت 365
- وسط
- ربما
- معلم
- دقائق
- ملكة جمال
- الرسالة
- ML
- نموذج
- تصميم
- عارضات ازياء
- تحديث
- زخم
- MongoDB
- شاشات
- شهر
- المقبلة.
- الأكثر من ذلك
- أكثر
- الاكثر شهره
- يتحرك
- التصوير بالرنين المغناطيسي
- كثيرا
- متعدد
- موسيقى
- يجب
- my
- الاسم
- ناسداك
- طبيعي
- اللغة الطبيعية
- قرب
- ضروري
- حاجة
- بحاجة
- الحاجة
- صاف
- شبكة
- الشبكات
- جديد
- نيويورك
- حديثا
- التالي
- نيترو
- لا
- أجهزة الكمبيوتر المحمولة
- الآن
- عدد
- NVIDIA
- of
- خصم
- هجومي
- عرض
- الوهب
- عروض
- غالبا
- أقدم
- on
- مرة
- ONE
- منها
- online
- الخدمات المصرفية عبر الإنترنت
- فقط
- جاكيت
- طريقة التوسع
- عمليات
- الأمثل
- الأمثل
- تحسين
- مزيد من الخيارات
- or
- الطلبات
- منظمة
- المنظمات
- أصلي
- أخرى
- أخرى
- لنا
- خارج
- الخطوط العريضة
- الناتج
- النتائج
- على مدى
- تكدس
- بأغلبية ساحقة
- الخاصة
- سلام
- حزم
- مؤلم
- أزواج
- المعلمة
- المعلمات
- جزء
- شركاء
- أجزاء
- الماضي
- أنماط
- وقفة
- مجتمع
- إلى
- نفذ
- أداء
- تنفيذ
- ينفذ
- إذن
- أذونات
- شخص
- التخصيص
- إضفاء الطابع الشخصي
- شخصيا
- جولة PGA
- عبارات
- PII
- المكان
- خطة
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- المزيد
- البوينت
- سياسات الخصوصية والبيع
- الرائج
- إيجابي
- ممكن
- منشور
- محتمل
- قوة
- مدعوم
- قوي
- عملية
- عمليا
- الممارسات
- حاجة
- تنبأ
- تنبؤات
- التفضيلات
- إعداد
- يقدم
- رئيس
- صحافة
- الضغط
- أرسال
- سابقا
- السعر
- التسعير
- ابتدائي
- خصوصية
- الخصوصية والأمن
- خاص
- معلومات خاصة
- المشكلة
- مشاكل
- عملية المعالجة
- العمليات
- معالجة
- إنتاج
- المنتج
- الإنتــاج
- مثمر
- إنتاجية
- محترف
- المهنيين
- البرامج
- تنفيذ المشاريع
- مطالبات
- الملكية
- الملكية
- حماية
- الحماية
- تزود
- مزود
- مقدمي
- ويوفر
- توفير
- جمهور
- علانية
- أغراض
- دفع
- دفع
- وضع
- وضع
- بايثون
- pytorch
- Q3
- كمي
- سؤال
- الأسئلة المتكررة
- سريع
- بسرعة
- تماما
- R & D
- نطاق
- سريع
- بسرعة
- الأجور
- RE
- نادي القراءة
- حقيقي
- في الوقت الحقيقي
- واقعي
- أدرك
- أدركت
- في الحقيقة
- جني
- الأسباب
- مؤخرا
- توصية مجاناً
- ساندي خ. ميليك
- سجل
- تخفيض
- عقار مخفض
- تقليص
- صقل
- منطقة
- صدر
- ذات الصلة
- الموثوقية
- بقايا
- إزالة
- إزالة
- إصلاح
- تكرارية
- إستبدال
- الرد
- تقرير
- مستودع
- طلب
- طلبات
- مطلوب
- المتطلبات الأساسية
- بحث
- حجز
- حجز
- دقة الشاشة
- صدى
- الموارد
- احترام
- الرد
- الاستجابة
- استجابة
- ردود
- مسؤول
- بتقييد
- مقيد
- نتيجة
- النتائج
- عودة
- مراجعة
- مراجعة
- حق
- المخاطر
- النوع
- الأدوار
- غرفة
- طرق
- قاعدة
- يجري
- تشغيل
- مدرج المطار
- التضحية
- خزنة
- الضمانات
- بسلام
- sagemaker
- الأملاح
- SALESFORCE
- نفسه
- رضا
- حفظ
- قول
- حجم
- التحجيم
- سيناريوهات
- نطاق
- عشرات
- خدش
- الإستراحة
- سلس
- بحث
- الثاني
- الجيل الثاني
- ثواني
- تأمين
- آمن
- أمن
- انظر تعريف
- رؤية
- رأيت
- حدد
- مختار
- اختيار
- إرسال
- كبير
- القيادة العليا
- حساس
- سبتمبر
- تسلسل
- مسلسلات
- الخوادم
- الخدمة
- الخدمة الآن
- خدماتنا
- طقم
- باكجات
- عدة
- مشاركة
- شاركت
- سفينة
- قصير
- ينبغي
- جانب
- هام
- السيليكون
- وبالمثل
- الاشارات
- تبسيط
- ببساطة
- منذ
- SIX
- الأحجام
- تثاقل
- صغير
- So
- العدالة
- وسائل التواصل الاجتماعي
- تطبيقات الكمبيوتر
- مطوري البرامج
- تطوير البرمجيات
- ادوات \ عده تطوير البرمجيات
- حل
- الحلول
- حل
- بعض
- شخص ما
- شيء
- قريبا
- متطور
- مصدر
- شفرة المصدر
- مصادر
- الجنوب الشرقي
- الفضاء
- شرارة
- على وجه التحديد
- خطاب
- سرعة
- أنفق
- استقرار
- مستقر
- كومة
- مرصوصة
- أصحاب المصلحة
- بدأت
- ابتداء
- البدء
- دولة من بين الفن
- إقامة
- خطوة
- خطوات
- لا يزال
- تخزين
- متجر
- فروعنا
- قصص
- عاصفة
- قصتنا
- تبسيط
- تعزيز
- صارم
- بناء
- دراسة
- الشبكة الفرعية
- جوهري
- هذه
- مناسب
- جناح
- تلخيص
- ملخص
- فائق
- ملحق
- الموردين
- تزويد
- العرض والطلب
- سلسلة التوريد
- الدعم
- الدعم
- بالتأكيد
- مفاجئ
- المراقبة
- مشكوك فيه
- الاستدامة
- مفاتيح
- توليف
- نظام
- أنظمة
- جدول
- تناسب
- أخذ
- يأخذ
- مع الأخذ
- حديث
- الهدف
- مهمة
- المهام
- فريق
- أعضاء الفريق
- فريق
- تقني
- تقنية
- تقنيات
- التكنولوجيا
- تكنولوجيا
- الابتكار التكنولوجي
- اقول
- يقول
- عشرة
- عشرات
- tensorflow
- المصطلح
- تجربه بالعربي
- الاختبار
- اختبارات
- نص
- توليد النص
- من
- أن
- •
- المستقبل
- العالم
- من مشاركة
- منهم
- أنفسهم
- then
- هناك.
- تشبه
- هم
- شيء
- الأشياء
- اعتقد
- الثالث
- هذا العام
- هؤلاء
- الآلاف
- ثلاثة
- عبر
- طوال
- الإنتاجية
- تذكرة
- تذاكر
- الوقت
- مرات
- عملاق
- إلى
- اليوم
- اليوم
- سويا
- رمز
- جدا
- استغرق
- أداة
- أدوات
- تيشرت
- المواضيع
- رحلات سياحية
- نحو
- نحو
- مسار
- تجارة
- قطار
- متدرب
- قادة الإيمان
- المعاملات
- النص الكامل
- تحول
- تحول
- التحولات
- تحويل
- سفر
- تريليونات
- رحلة
- حقا
- الثقة
- محاولة
- يحاول
- يتحول
- اثنان
- نوع
- عادة
- التي تقوم عليها
- فهم
- مفهوم
- فهم
- يفهم
- غير مألوف
- موحد
- فريد من نوعه
- خصائص فريدة
- وحدة
- مختلف
- حتى
- تحديث
- آخر التحديثات
- ترقية
- ترقيات
- us
- الأستعمال
- تستخدم
- حالة الاستخدام
- مستعمل
- مستخدم
- المستخدمين
- يستخدم
- استخدام
- القيمة
- تشكيلة
- مختلف
- الإصدار
- مقابل
- جدا
- بواسطة
- رذيلة
- Vice President
- فيديو
- عمليا
- التصور
- تصور
- بصريا
- مجلدات
- الضعيفة
- تريد
- نذير
- مجموعة وارنر الموسيقية
- وكان
- موجة
- طريق..
- طرق
- we
- الويب
- تطبيق ويب
- خدمات ويب
- المواقع
- أسبوع
- أسابيع
- ترحيب
- حسن
- معروف
- كان
- ابحث عن
- ما هي تفاصيل
- متى
- سواء
- التي
- في حين
- من الذى
- لماذا
- واسع
- مدى واسع
- على نطاق أوسع
- سوف
- نافذة
- مع
- في غضون
- بدون
- للعمل
- عمل
- سير العمل
- عامل
- أعمال
- العالم
- عالمي
- قلق
- قيمة
- سوف
- اكتب
- اكتب كود
- جاري الكتابة
- عام
- سنوات
- نيويورك
- لصحتك!
- حل متجر العقارات الشامل الخاص بك في جورجيا
- Zendesk
- زفيرنت