Amazon выпустил новый инструмент генеративного искусственного интеллекта, который создает описания для товаров, выставляемых на продажу на платформе электронной коммерции компании.
Этот инструмент создан для упрощения процесса продажи, он снижает необходимость вводить множество конкретных данных о продукте при создании описаний. Вместо этого пользователи могут ввести краткое описание продукта, который они хотят выставить на продажу - Amazon говорит, что это могут быть несколько слов или предложений - и инструмент самостоятельно создаст необходимое описание, которое продавцы могут затем проверить и уточнить перед загрузкой товара в каталог Amazon.
"Эти новые возможности помогут продавцам создавать высококачественные описания с меньшими усилиями и предоставлять покупателям более полную, согласованную и привлекательную информацию о продукте", - говорится в блоге Amazon, объявляющем о новом инструменте.
Новый инструмент генеративного искусственного интеллекта работает на основе большой языковой модели (LLM), которую Amazon разрабатывала внутренне, как объявил CEO Анди Джасси в ходе отчета о прибылях компании за первый квартал в апреле. Изначально она была создана для поддержки умного помощника Alexa, и Джасси рассказал аналитикам, что модель LLM Amazon содержит "несколько сотен миллионов конечных точек", которые использовались в развлечениях, шопинге и умных домах.
В том же месяце облачное подразделение Amazon, AWS, запустило Bedrock - сервис API базовой модели, который позволяет малым компаниям, не имеющим достаточного количества сотрудников для разработки собственных LLM, получать доступ к предварительно обученным моделям, включая те, которые разработаны AI21 Labs, Anthropic и Stability AI.
"С нашими новыми моделями генеративного искусственного интеллекта мы можем делать выводы, улучшать и обогащать знания о продукте на беспрецедентном масштабе и с драматическим улучшением качества, производительности и эффективности", - сказал Роберт Текиела, вице-президент по выбору и каталогизации Amazon, в комментариях, опубликованных вместе с объявлением.
"Наши модели учатся делать выводы о продукте на основе разнообразных источников информации, скрытых знаний и логического рассуждения, которое они учатся. Например, они могут делать вывод, что стол круглый, если в спецификациях указан диаметр, или делать вывод о стиле воротника рубашки по ее изображению", - сказал он.
