python怎么判断年份是闰年
作者 | 香草编辑 | 李水青
智东西4月2日报道，今天，亚马逊云科技（AWS）与智东西等少数媒体分享了与AI创企Anthropic合作的最新进展，并现场演示了Claude 3大模型的多模态、长文本、语境理解等能力。
AWS近日宣布向Anthropic追加投资27.5亿美元，截至目前已经向这家OpenAI强力竞对累计注资40亿美元。此外，双方的合作关系也再次加深，Amazon Bedrock引入了Anthropic最新发布的Claude 3模型。
会后，AWS大中华区产品部总经理陈晓建向我们分享了大模型落地实践的解读。在他看来，大模型想要打通落地最后N公里，需要选择一个具体的、简单的切入点，从点到面逐步扩展应用场景，由简单到复杂逐步切入。
当谈到AWS下一步的发展战略时，他称从客户需求来看，目前芯片等硬件设施仍然落后于大模型的发展，其迭代速度跟不上模型参数规模的指数级提升，如何将底层能力与大模型复杂度相匹配，是现在面临的主要挑战。
一、从基础设施、工具链到AI应用，构建生成式AI完整技术栈
陈晓建首先解读了AWS的生成式AI技术栈。目前，AWS在基础设施层面提供GPUs、自研Trainium芯片、Nitro系统等底层设施，在大模型构建工具层面提供大模型托管平台Amazon Bedrock，在应用层面则推出了智能助手Amazon Q、代码助手Amazon CodeWhisperer等。
▲AWS生成式AI技术栈
在模型层面，除了此前提供的AI21Labs、Cohere、Meta、Stability AI以及亚马逊自研的模型之外，近期新增了Anthropic和法国创企Mistral AI的新模型。其中，Anthropic的Claude 3以其多模态推理、翻译、总结等方面的优异能力突出。
▲Amazon Bedrock提供的基础模型
Claude 3于3月初推出，分为Opus、Sonnet、Haiku三个规模，其中性能最强的Opus模型引各方面测评结果超越GPT-4一举成为“最强大模型”。
▲Claude 3各模型性能对比
与Claude 2相比，Claude 3最明显的迭代体现在多模态能力、幻觉的降低、长文本能力等方面。例如借助视觉能力，Claude 3可以理解图表、图形、报告等文件，并从中提取数据。
▲Claude 3的多模态能力
在准确率方面，Claude 3大幅改善了幻觉问题，对没有把握的答案会进行标明，而不是直接给出错误答案。
▲Claude 3幻觉降低
在应用场景上，Claude 3可以适用于代码辅助、内容续写、长文本知识召回总结等，也可以用在亚马逊的“老本行”电商领域，用来撰写电商商品描述。
基于Amazon Bedrock的能力，AWS面向企业提供了知识库工具Knowledge Bases，为基础模型和Agents提供来自企业内部数据源的上下文信息，用于RAG（检索增强生成），从而提供更相关、更准确和更个性化的响应。
Amazon Bedrock的Agents功能则利用基础模型，提供使用自然语言进行交互和响应来执行多步骤业务任务的能力。
二、现场演示为老黄续写PPT，扮演不同MBTI人格答题
AWS技术人员为我们现场演示了Claude 3“中杯”模型Sonnet的多模态、长文本、代码、翻译等能力。
在第一个演示中，演示人员输入了一张英伟达CEO黄仁勋演讲的PPT，让Claude总结PPT的内容。
▲输入的PPT图像
明显能看出，Amazon Bedrock上搭载的Claude 3生成速度非常快，迅速总结出了PPT上主要内容。
▲Claude 3总结PPT内容
随后，演示人员追问Claude 3下一页PPT可以考虑放哪些内容，又让其按年份总结图中内容，并归纳为表格形式。
▲Claude 3将PPT内容总结为表格形式
第二个演示展现了Claude 3的长文本能力。演示人员输入小说《流浪地球》中的一个片段，在其中插入了一句《三体》中的内容，让Claude 3从中找出不合理的部分。
这是大模型长文本能力评测中十分重要的一种测试。AWS大中华区产品技术总监王晓野谈道，之所以长文本能力这么重要，是因为在情感陪伴、资料读取等应用场景中，对大模型的“记忆”能力要求很高。尤其是AI陪伴类产品，如果大模型能记住几个月甚至几年前用户聊过的内容，体验感会大幅提升。
▲Claude 3大海捞针能力
随后演示人员又展示了Claude 3的诗歌翻译能力，并与GPT-4做对比。虽然二者都未达到“信达雅”的水准，但Claude 3的翻译用语更贴合中文用词习惯一些。
▲Claude 3翻译能力
第四个演示针对代码能力，演示人员要求Claude 3生成一个贪吃蛇游戏的Python代码设计，并给出了基本玩法和失败条件。
▲贪吃蛇游戏Prompt
Claude 3按照需求生成了一个完整的代码文档，演示人员将代码复制到编译器中运行，贪吃蛇游戏成功运行起来，并且符合失败条件，在蛇撞到地图边缘时游戏结束。
▲贪吃蛇游戏演示
最后，演示人员展示了Claude 3的开放性问题理解能力。通过一个网上很火的性格测试MBTI的问题，让大模型判断不同MBTI人格对同一个问题的反应：如果看到一匹马进入酒吧，你认为马会说什么？
在扮演ESTJ、ENFP两种不同人格时，Claude 3分别站在理性务实、富有想象力和创造力的角度回答了这个问题。
▲Claude 3扮演ESTJ人格
▲Claude 3扮演ENFP人格
结语：AWS为企业客户打通大模型落地“最后三公里”
通过投资Anthropic和提供Claude 3模型，AWS再次提升了作为云平台的竞争力。相比直接使用Claude 3的API（应用程序接口），Amazon Bedrock能够提供更为稳定的大模型能力，并通过知识库、Agents等工具提供差异化价值，帮助企业平衡成本与模型能力。
通过构建完整的生成式AI技术栈，从基础设施到工具链，再到具体的AI应用，AWS全方位支持企业客户数字化转型。Amazon Bedrock平台为企业提供了强大的知识库工具和Agents功能，使得大模型的应用更加贴合实际业务需求，同时，AWS还通过试验迭代、专业培训、原型开发等服务，为企业用户提供打通大模型落地的“最后三公里”。
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