Índice
1. Introdução
2. Anthropic: Um dos principais fornecedores de modelos de fundação
3. Colaboração com a AWS: Trainium e Inferentia
4. Recursos exclusivos para clientes Bedrock
5. Missão da Anthropic: Modelos de IA seguros, confiáveis e controláveis
6. A jornada da colaboração entre a Anthropic e a AWS
7. Três componentes da parceria
8. Avanços na otimização de hardware
9. Capacidades de personalização e ajuste fino
10. Casos de uso e adoção pela indústria
11. Apresentando Claude 2.1: Avanços e principais capacidades
12. Foco na segurança e na IA responsável
13. Projetando modelos para segurança e interpretabilidade
14. Estabelecendo um exemplo para o ecossistema
15. Conclusão
**Introdução**
No mundo da IA, a Anthropic destaca-se como um dos principais fornecedores de modelos de fundação. Seu modelo principal, Claude, ganhou reconhecimento por suas excepcionais capacidades em várias tarefas, incluindo diálogo, geração de conteúdo, raciocínio e instruções. Este artigo explora a colaboração entre a Anthropic e a AWS, focando especificamente na utilização de Trainium e Inferentia para treinar futuras gerações de modelos. Os clientes Bedrock terão acesso exclusivo a recursos únicos para personalização de modelos e capacidades de ajuste fino, diferenciando-os de outros provedores de nuvem. Vamos explorar a jornada da Anthropic e da AWS, os benefícios de sua parceria e os avanços que alcançaram juntos.
Anthropic: Um dos principais fornecedores de modelos de fundação
A Anthropic foi fundada com o princípio de criar modelos de IA seguros, confiáveis e controláveis sem comprometer suas capacidades. Os fundadores, que trabalharam anteriormente na OpenAI, trouxeram sua experiência em leis de escala para modelos de linguagem e aprendizado por reforço a partir do feedback humano para estabelecer a Anthropic. Seu modelo de fundação, Claude, se destaca em tarefas de trabalho de conhecimento, como geração de conteúdo, sumarização, Q&A e raciocínio complexo. Com uma janela de contexto líder do setor de 200K tokens (aproximadamente 150.000 palavras), Claude é adequado para domínios como jurídico, financeiro, seguros e codificação. Notavelmente, metade das empresas Fortune 500 está usando ou testando Claude, destacando sua ampla adoção.
Colaboração com a AWS: Trainium e Inferentia
A colaboração da Anthropic com a AWS remonta aos seus primeiros dias, com a AWS servindo como seu provedor de nuvem principal para cargas de trabalho críticas. Esta parceria abrange três componentes principais: computação, provisionamento para o cliente e hardware. No lado da computação, a Anthropic tem aproveitado a AWS ao longo de sua história. O aspecto de provisionamento para o cliente é aprimorado pelo Amazon Bedrock, uma plataforma que oferece imenso valor aos clientes. Além disso, a Anthropic está trabalhando em estreita colaboração com a AWS para otimizar o Trainium e o Inferentia para seus casos de uso específicos, visando alcançar um desempenho 4X mais rápido em comparação com a primeira geração do Trainium. Essa colaboração permite a entrega de recursos exclusivos, incluindo personalização de modelos, utilização de dados proprietários e capacidades de ajuste fino.
Recursos exclusivos para clientes Bedrock
Os clientes Bedrock desfrutam de benefícios exclusivos que não estão disponíveis em outras plataformas de nuvem. O acesso antecipado a recursos exclusivos capacita os clientes a personalizar modelos de acordo com seus requisitos específicos. A colaboração entre a Anthropic e a AWS permite o fornecimento de ferramentas e recursos que anteriormente eram inacessíveis. Os clientes Bedrock podem aproveitar esses recursos para aprimorar seus modelos de IA, simplificar fluxos de trabalho e obter uma vantagem competitiva em suas respectivas indústrias.
**Missão da Anthropic: Modelos de IA seguros, confiáveis e controláveis**
A missão da Anthropic gira em torno da criação de modelos de IA que não são apenas altamente capazes, mas também seguros, confiáveis e controláveis. A equipe da Anthropic acredita em empurrar os limites da IA enquanto garante práticas éticas e responsáveis. Ao focar na segurança, confiabilidade e interpretabilidade, a Anthropic visa abordar preocupações relacionadas à confiabilidade dos modelos de IA e seu potencial uso indevido. Seu compromisso em construir modelos seguros e interpretáveis os diferencia no cenário de IA.
A jornada da colaboração entre a Anthropic e a AWS
A colaboração entre a Anthropic e a AWS evoluiu ao longo do tempo, impulsionada por uma visão compartilhada de avançar as capacidades da IA enquanto mantém uma abordagem responsável. A adoção precoce da AWS pela Anthropic como seu provedor de nuvem principal estabeleceu a base para uma forte parceria. À medida que o relacionamento cresceu, a colaboração se expandiu para abranger vários aspectos, incluindo computação, provisionamento para o cliente e otimização de hardware. Ao combinar sua experiência e recursos, a Anthropic e a AWS criaram uma sinergia que beneficia ambas as empresas e seus clientes.
Três componentes da parceria
A parceria entre a Anthropic e a AWS pode ser categorizada em três componentes principais: computação, provisionamento para o cliente e hardware. No lado da computação, a Anthropic tem contado com a AWS ao longo de sua jornada, aproveitando sua infraestrutura e serviços robustos. O aspecto de provisionamento para o cliente é fortalecido pelo Amazon Bedrock, uma plataforma que permite colaboração e criação de valor sem interrupções para os clientes. Por fim, a Anthropic e a AWS estão trabalhando juntas para otimizar o Trainium e o Inferentia, aprimorando seu desempenho e desbloqueando novas possibilidades para aplicações de IA. Essa parceria multifacetada permite que ambas as empresas forneçam aos clientes personalização sem precedentes, capacidades de ajuste fino e acesso a dados proprietários.
Avanços na otimização de hardware
A colaboração da Anthropic com a AWS se estende à otimização de hardware, especificamente Trainium e Inferentia. Ao trabalhar em estreita colaboração com a AWS, a Anthropic visa otimizar esses componentes de hardware para seus casos de uso específicos. O objetivo é alcançar uma melhoria de desempenho de 4X em comparação com a primeira geração do Trainium. Esse processo de otimização envolve ajuste fino.
