在上次的介紹當中，我們曾經提到Amazon BedRock 導入了由Meta 所開發的Llama 3語言模型，以及致力於負責任的AI等全新的功能。而其實除了新引進的語言模型之外，在去年（2023年）AWS 的 re:Invent 技術大會上，就宣布將要與 Anthropic 深入合作，來打造全面的生成式AI。究竟各類型的語言模型有什麼差異，而Claude 的模型可以怎麼結合AWS強化生成式AI的應用，博弘雲端帶您一次掌握！
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生成式AI語言模型差別在哪？
在過去幾個月當中，生成式AI的語言模型正不斷演進。從 OpenAI 推出的GPT-4o，再到Google 所研發的 Gemini 1.5等，各家都在為生成式AI的未來發展鋪上一大片路，但是這些語言模型的差別在哪裡？透過下面的表格帶您詳盡解析！
生成式AI 語言模型解析
| 參數大小 (Billion) | 訓練資料及新舊程度 (Trillion) | 產出單詞量 (Output Token) | |
|---|---|---|---|
| Meta Llama | 7B, 13B, 70B | 2T | 4K |
| Google Gemeni 1.5 | Pro | N/A | 128K~1M |
| Anthropic Claude 3 | 20B, 70B, 2T | 40T | 200K |
藉由表格的整理可以發現到，生成式AI大型語言模型 (LLMs) 的差別在於這三個關鍵，參數大小是來衡量這個語言模型的容量或複雜程度，訓練資料的大小及新舊程度就涵蓋這個模型中的資料量以及最新的資料在哪。除此之外，產出的單詞量則是單一一次回覆，能夠產出多少的字樣。
從中仔細觀察可以發現到，大型語言模型之所以強大，是因為學習的資料量大的驚人。然而這次AWS 與 Anthropic 合作，在Amazon BedRock 當中導入 Claude 3 大型語言模型的應用，又是如何？
Claude 3 大型語言模型應用場景解析
這次AWS 選擇與 Anthropic 合作，在大型語言模型上的部署上更是一大躍進。不僅訓練的資料和參數大小都遠超過其他的競爭對手，更在應用場景中擁有超乎預期的表現。這次在Amazon BedRock 當中，企業可以依照自己的營運狀況選擇合適的 Claude 3 大型語言模型應用場景，且處理的任務不僅限於文字生成，就連分析預測報表的產出或是圖像資料進行深入分析也能輕鬆完成。Claude 3 目前有下面這三種應用場景：
Claude 3 Opus
Claude 3 Opus 是專為生成長篇內容而設計的語言模型，擅長處理需要詳盡闡述和連貫性的文本，像是小說、技術手冊或學術論文等。
Claude 3 Sonnet
Sonnet 版本的語言模型，最大特色在於分析大量的企業知識來獲取數據洞察，同時也能夠應用在金融和投資市場當中進行預測。
Claude 3 Haiku
面對生成式AI所產生的內容是否正確，時常必須要經過人工二次的複驗。然而Claude 3 Haiku 的語言模型可以支援大規模的即時內容審核，確保資訊正確之外，更支援多語言的即時互動聊天機器人。
生成式AI語言模型大亂鬥 未來性能不容小覷！
未來生成式AI模型的性能將繼續提高，特別是在理解和生成自然語言文本這兩個方面，將使得這些模型在創作、教育和客服等領域的應用更加廣泛。不僅如此，多模態生成式AI將成為一個重要趨勢，這代表AI不僅能生成文本，還能創建圖像、音樂與影片等多種形式的內容，促進AI在娛樂、影音及行銷等領域的創新應用。
除此之外，生成式AI的商業化應用也將進一步擴展。企業將利用生成式AI提高運營效率和創新能力，從自動化的客戶服務到智能化的市場分析和產品設計，生成式AI將成為驅動商業模式變革的核心技術之一。我們更可以看見，隨著新技術的變革，數位轉型更將不僅止於在雲端上部署應用程式，未來AI的應用也將成為企業開拓商業的核心技術。
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