サーバーワークスの村上です。
現地11月28日に行われたAdam Selipsky Keynoteでは、Knowledge base for Amazon BedrockのGAなどが発表されましたが、発表の中で「明日のDr Swami のKeynoteもお楽しみに」という発言がありました。
「これは明日が本番だな...」と構えていたわけですが、予想どおり多くのアップデートがありました。
このブログではアップデートの内容をざっと紹介させていただきます。
まとめ：Amazon Bedrockで使えるモデルたち
| モデル | タイプ | プロバイダ |
|---|---|---|
| Jurassic-2 Ultra | Text | AI21 Labs |
| Jurassic-2 Mid | Text | AI21 Labs |
| Titan Embeddings G1 - Text | Embedding | Amazon |
| Titan Text G1 - Lite | Text | Amazon |
| Titan Text G1 - Express | Text | Amazon |
| Titan Image Generator G1（プレビュー） | Image | Amazon |
| Titan Multimodal Embeddings G1 | Embedding | Amazon |
| Claude | Text | Anthropic |
| Claude Instant | Text | Anthropic |
| Command | Text | Cohere |
| Command Light | Text | Cohere |
| Embed English | Embedding | Cohere |
| Embed Multilingual | Embedding | Cohere |
| Llama 2 Chat 13B | Text | Meta |
| Llama 2 Chat 70B | Text | Meta |
| Llama 2 13B | Text | Meta |
| Llama 2 70B | Text | Meta |
| SDXL 0.8 | Image | Stability AI |
| SDXL 1.0 | Image | Stability AI |
AnthropicのClaude 2.1が利用可能に
11月21日発表されたばかりのClaude 2.1がAmazon Bedrockでも利用可能になりました。
Claude 2.1の特徴
- 200kトークンをサポート（Claude 2は100kトークン）
- これは約 150,000 ワードまたは 500 ページを超えるドキュメントに相当（英語の場合）
- ハルシネーションの減少
- Claude 2と比較してハルシネーションが2倍減少
- function calling と workflow orchestration（限定プレビュー）
- プライベートなデータベースやウェブ検索した結果を回答させることができる
プレイグラウンドで簡単にモデルを比較
私が気付いていなかったのですが、プレイグラウンドにcompare modeという機能がありました。ここで以下のようにモデルの出力を簡単に比較できます。
なんかClaude 2.1の回答の方がいい感じに見えるのは私だけでしょうか。
Meta Llama 2 70Bが利用可能に
Meta社のLlama 2 70BがAmazon Bedrockで利用可能になりました。
例によって日本で人気のマンガを聞いてみます。Claudeに比べて日本語が少し苦手な印象です。
Stable Diffusion XL 1.0が利用可能に
画像生成のモデルであるStable Diffusion XL 1.0がAmazon Bedrockで利用可能になりました。
これまではAmazon SageMaker JumpStartでしか使えませんでしたが、今後はAmazon Bedrockでも使えます。使ってみたブログを過去に書いていますのでご参照ください。
Titan Image Generator G1のプレビュー利用開始
こちらも画像生成の用途で利用できるモデルです。
英語のテキストを入力するか、基となる画像をアップロードすることで画像を生成できます。
生成された画像には目に見えない透かしが入っており、AIによって生成された画像だと判別できるようになっているとのことです。
Titan Multimodal Embeddings G1が利用可能に
マルチモーダルとは、複数種類のデータを組み合わせて処理する機能を指します。
Titan Multimodal Embeddings G1ではテキストと画像の2つを入力して、埋め込み表現（ベクトル）に変換することができます。
これによりテキストと画像からなる情報をベクトルに変換できるため、テキストから画像を検索する、画像から画像を検索するなど、より柔軟な検索体験を提供することができます。
他にも多くの新機能が
Keynoteの内容としては他にも多くの発表がありました。個人的に注目したいアップデートを挙げておきます。
- Titan Text Express、Titan Text Liteが利用可能に
- 要約や翻訳、RAGなどユースケースに応じて使用するモデルの選択肢が増えました
- Amazon Titan Text models—Express and Lite—now generally available in Amazon Bedrock
- Amazon Bedrockでモデルを評価する機能が利用可能に（プレビュー）
- Vector engine for Amazon OpenSearch Serverlessが利用可能に
- vector search for Amazon MemoryDB for Redis （プレビュー）
Amazon Bedrockで使えるモデルが増えたこと、ベクトルデータベースの選択肢が増えたこと、が個人的に刺さりました！
