【TechWeb】4月14日消息，亞馬遜CEO安迪?賈西（Andy Jassy）發布了2022年度股東信，信中強調公司正在大力投資大型語言模型（LLM）和生成式人工智能。

就在CEO發布股東信的同時，亞馬遜雲科技也幹了幾件大事：同時推出了生成式AI工具Amazon Bedrock和Titan基礎模型，一件讓碼農們欣喜的事——AI編程工具CodeWhisperer正式可用並向個人开發者免費开放啦。

CEO談關閉部分業務 大力投資LLM

這是賈西出任CEO以來發布的第二封股東信。在信中，賈西談到盡管2022年是近年來宏觀經濟形勢最艱難的一年，亞馬遜自身也面臨一些運營挑战，但亞馬遜仍然找到了增加需求的方法實現了前所未有的增長。

在過去的幾個月裏，亞馬遜對公司對業務和創新業務進行了逐個深入評估，關閉了部分業務。不再追求像亞馬遜書店和4星线驗店這樣的實體商店概念，關閉了Amazon Fabric和Amazon Care，並放棄了一些沒有潛力的新型設備。亞馬遜重新確定了優先業務，並最終決定裁員約27000人。

作爲曾經的亞馬遜雲科技的一把手，賈西在信中再次表達了對雲業務的信心。他寫道，2022年，亞馬遜雲服務的年營收達到850億美元同比增長29%，但該項業務目前仍處於普及的早期階段。從長遠來看，專注於客戶所需是至關重要的。

同時，在股東信中，賈西也重點提到目前亞馬遜正在大力投資的領域是大型語言模型（LLM）和生成式人工智能。LLM和生成式AI將具有變革性，對客戶、股東和亞馬遜來說將是一件大事。

就在賈西發出股東信的同時，亞馬遜雲科技數據庫、數據分析和機器學習全球副總裁Swami Sivasubramanian也發布了博文，宣布推出生成式AI工具Amazon Bedrock、Amazon Titan基礎模型，並向個人开發者免費开放AI編程工具Amazon CodeWhisperer。

亞馬遜雲科技LLM產品露面

據介紹，Amazon Bedrock這項新服務允許用戶通過API訪問來自AI21 Labs、Anthropic、Stability AI和亞馬遜的基礎模型，包括最新發布的Amazon Titan基礎模型。目前Bedrock提供有限預覽。

此次推出的Amazon Titan基礎模型目前包括兩個全新的大語言模型。第一個是針對總結、文本生成（如原創博客）、分類、开放式問答和信息提取等任務的生成式大語言模型。第二個是文本嵌入（embeddings）大語言模型，能夠將文本輸入（字詞、短語甚至是大篇幅文章）翻譯成包含語義的數字表達（即embeddings 嵌入編碼）。

博文提到，憑借Bedrock所帶來的無服務器體驗，用戶可以輕松找到適合自身業務的模型，快速上手，在確保數據安全和隱私保護的前提下，使用自有數據基於基礎模型進行定制，並使用他們已經熟悉的亞馬遜雲科技工具和能力，將定制化模型集成並部署到他們的應用程序中，同時無需管理任何基礎設施。比如，客戶可以將基礎模型與Amazon SageMaker機器學習功能集成，使用Experiments測試不同模型和使用Pipelines大規模管理基礎模型等。

用戶也可使用Bedrock訪問一些當前最領先的可用基礎模型，包括AI21 Labs开發的Jurassic-2多語種大語言模型系列，能夠根據自然語言指令生成文本內容，目前支持西班牙語、法語、德語、葡萄牙語、意大利語和荷蘭語。還有Anthropic开發的大語言模型Claude，它是基於Anthropic對於訓練誠實和負責任的AI（responsible AI）系統的大量研究，能夠執行多種對話和文本處理任務。

用戶還可以通過Bedrock輕松訪問Stability AI开發的文生圖基礎模型Stable Diffusion，這是文生圖領域目前最流行的模型，能夠生成獨特、寫實、高清的圖像、藝術作品、商標和其它設計圖。

據介紹，Bedrock最重要的能力之一是極其容易定制模型。用戶只需向Bedrock展示Amazon S3中的幾個標注好的數據示例，Bedrock就可以針對特定任務微調模型，最少僅需20個示例即可，而無需標注大量數據。

亞馬遜雲科技強調，任何規模的企業都可以通過Bedrock訪問基礎模型，加速機器學習在組織內部的應用，並憑借其輕松上手的特性，構建自己的生成式AI應用程序。

AI編程工具CodeWhisperer可免費用了

可預見的是，編程將是生成式AI技術得到快速應用的領域之一。亞馬遜雲科技宣布AI編程工具Amazon CodeWhisperer正式可用，面向個人提供免費服務。

Amazon CodeWhisperer是一款 AI 編程助手，通過內嵌的基礎模型，可以根據开發者用自然語言描述的注釋和集成开發環境（IDE）中的既有代碼實時生成代碼建議，從而提升开發者的生產效率。

使用時，开發人員只需要向 CodeWhisperer 提出任務命令，例如“解析一個含有歌曲信息的 CSV 字符串”，並要求它返回一個基於藝術家、標題和排行榜最高排名等數據的結構化列表，CodeWhisperer 就可以解析字符串並返回指定的列表。

事實上，亞馬遜雲科技去年就推出了 Amazon CodeWhisperer 預覽版。在預覽期間，亞馬遜雲科技進行的生產力測試顯示，與未使用 CodeWhisperer 的參與者相比，使用 CodeWhisperer 的參與者完成任務的速度平均快57%，成功率高 27%。

現在，亞馬遜雲科技宣布 Amazon CodeWhisperer正式可用，在適用 Python、Java、JavaScript、TypeScript 和 C#之外，新增支持Go、Kotlin、Rust、PHP 和 SQL等10 種开發語言。

开發者可以通過在VS Code、IntelliJ IDEA、Amazon Cloud9等集成开發環境中的Amazon Toolkit 插件訪問 CodeWhisperer。CodeWhisperer 也可在Amazon Lambda控制台中使用。

除了從數十億行公开代碼中學習之外，CodeWhisperer 也基於亞馬遜的代碼進行了訓練。因此，CodeWhisperer具有兩大優勢特徵，一是帶有安全掃描功能，能自動掃描代碼中的安全漏洞並幫用戶修復；二是負責任的AI，可對生成的代碼進行溯源，對疑似开源代碼建議進行過濾和標記。

目前，CodeWhisperer對所有個人用戶免費，不設任何資質或使用時長限制。這意味着任何人都可以通過郵箱账戶注冊 CodeWhisperer進行使用，而無需亞馬遜雲服務账號。

對於企業用戶，則提供了CodeWhisperer 專業版，專業版包括更多高級管理功能，如更高限額的安全掃描等。

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