Amazon Web Services (AWS) vừa công bố thêm các công cụ mới nhằm hỗ trợ khách hàng doanh nghiệp trong việc xây dựng và tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tùy chỉnh. Các tính năng này được giới thiệu tại hội nghị AWS re:Invent, tập trung vào việc đơn giản hóa quy trình tạo mô hình AI.
Đáng chú ý, AWS giới thiệu khả năng tùy chỉnh mô hình không cần máy chủ (serverless) trên Amazon SageMaker AI. Điều này cho phép các nhà phát triển bắt đầu xây dựng mô hình mà không cần lo lắng về tài nguyên tính toán hay cơ sở hạ tầng. Người dùng có thể tương tác với SageMaker thông qua giao diện đồ họa hoặc sử dụng ngôn ngữ tự nhiên thông qua một trợ lý AI, vốn đang trong giai đoạn thử nghiệm.
Ankur Mehrotra, tổng giám đốc nền tảng AI tại AWS, cho biết: “Nếu quý vị là khách hàng trong ngành y tế và muốn một mô hình hiểu rõ hơn về thuật ngữ y khoa cụ thể, quý vị chỉ cần chỉ định SageMaker AI, cung cấp dữ liệu đã được gán nhãn, sau đó chọn kỹ thuật phù hợp và SageMaker sẽ thực hiện việc tinh chỉnh mô hình.” Khả năng này áp dụng cho cả các mô hình Nova của Amazon và một số mô hình mã nguồn mở phổ biến như DeepSeek và Llama của Meta.
Ngoài ra, AWS cũng ra mắt tính năng Reinforcement Fine-Tuning trên Amazon Bedrock. Tính năng này cho phép tự động hóa quy trình tùy chỉnh mô hình từ đầu đến cuối bằng cách người dùng chọn hàm phần thưởng hoặc quy trình làm việc được thiết lập sẵn.
Việc tập trung vào LLM tùy chỉnh và các mô hình tiên tiến thể hiện chiến lược của AWS trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt từ các đối thủ như Anthropic, OpenAI và Google. Mặc dù một số khảo sát cho thấy các doanh nghiệp hiện ưa chuộng mô hình của các công ty khác, khả năng tùy chỉnh và tinh chỉnh LLM của AWS có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh riêng.
Thông tin từ TechCrunch cho biết các tính năng này là một phần trong nỗ lực của AWS nhằm giúp doanh nghiệp tạo ra các giải pháp AI độc đáo, tối ưu hóa cho dữ liệu và trường hợp sử dụng riêng biệt của họ, từ đó tạo sự khác biệt trên thị trường.
