はじめに
今年の夏も太陽にいじめられて辛いです。だしまきです。
今回は前回の続きという事で、実際に生成AIサービスを使うにあたっての準備と、
触ってみた感想を簡単に書ければと思います。
↓前回の記事はこちら
生成AIと仲良くなりたい初心者エンジニア①
今回はAWSサービスの「Amazon Bedrock」を触ってみたいと思います！
Amazon Bedrockって？
(今回はAWSとは何かという内容は省略させていただきます。いつか書きたい・・・)
Amazon BedrockはAWSが提供する生成AIサービス。
テキスト生成はもちろん、テキスト要約や画像生成など様々なAIサービスの利用が可能。
強みとしては、複数のFMを選択できる点と
Bedrockにあげたデータは学習に使われず、データの通信時・保管時は暗号化される点。
生成AIの課題であるコンプライアンスに配慮されているのは安心して使えて良いですね！
複数から選択できる強みの部分は、実際に使いながら見てみるとして・・・
FMって何？？？
実際に生成AIで色々調べていると結構な頻度で出てくるFM、簡単に調べてみました。
・FM(Foundation Model)
日本語で言うと基盤モデルで、大量のデータを用いて自然言語処理、テキストや画像の生成、音声処理などを実行するようにトレーニングされた機械学習モデル。
FMは様々なタスクに対応できるようにするために、
事前に大量のデータを飲み込んで訓練されたモデルって事ですね。
実際に触ってみよう
まずAWSのアカウントでログインして、
左上の検索窓から「Amazon bedrock」で検索してみます。
(AWSのアカウント作成についても今回は割愛させていただきます。こちらも何れ・・・)
Amazon Bedrockが出てきましたね！選択します。
すると下記のような画面に遷移されるので右上オレンジの使用を開始を選択！
選択すると下記のような画面に遷移しました。
このまま左のバーのチャットを選択して利用してみようと思いましたが・・・
先程あげたようにBedrockは複数のモデルから選択が出来るので、
モデル選択が必要みたいですね、モデル選択を押してみると・・・
画面は表示されましたが、アクセスが無いモデルと表示され選択が出来ない・・・
どうやらそれぞれ使いたいモデルのアクセス権限を付与する必要があるそうです。
左のバーで下の方のモデルアクセスからアクセスを付与しに行きましょう。
モデルアクセスの画面が表示されました。
今回はTitan Text G1 - Expressという基盤モデルを利用したいので、
対象のリクエスト可能と書かれた箇所を選択、するとモデルアクセスをリクエストという吹き出しが出てきたのでこちらも選択！
するとチェックマークが付きました、EULAは利用規約ですね。
こちらも読んでからNextを選択し進んでみます。
確認画面が出てきました、今回は特に追記する箇所もないので右下のsubmitを選択します。
(基盤モデルによっては会社情報などを入力する必要もあるみたいです)
対象の基盤モデルのアクセスが付与されました！
左のバーからプレイグラウンドのチャットを選択してみると・・・
先程アクセスを付与したTitan Text G1が選択できるようになってます！
早速適用してみましょう。
チャット画面が表示されました！！
早速質問してみましょう。
問題なく返事が来ました！
いくつか質問したところ一部日本語が怪しい部分はありますが、Titan Text G1は基本的に日本語に対応されているみたいですね。
Amazon Bedrockでは比較モードという、それぞれのモデルがどう返事を返すか見比べることが出来る機能もありました。
複数モデルが選択できるBedrockならではという感じがします。
次回は他モデルも見てみながら上の比較モードであったり、出来る事を深堀りしていきたいと思います！
それでは！！
(唐突に謝られたのがツボでした。)
