Як програма AWS Custom Model допомагає організаціям створювати розумні та індивідуальні рішення на базі ШІ

Кожна організація має унікальне поєднання даних, процесів і цінностей. Саме тому універсальні рішення на основі штучного інтелекту часто не виправдовують очікувань. Усвідомлюючи це, Amazon Web Services (AWS) запустила програму Custom Model у межах свого Generative AI Innovation Center — всеосяжну ініціативу, яка допомагає компаніям проєктувати й оптимізувати моделі ШІ, адаптовані до їхнього конкретного бізнес-контексту.

З моменту запуску у 2024 році програма співпрацює з глобальними підприємствами та стартапами в таких галузях, як юридичні послуги, фінанси, охорона здоров’я, розробка програмного забезпечення, телекомунікації та виробництво. Результат — системи ШІ, які працюють швидше, ефективніше й точніше відображають ідентичність кожної компанії, забезпечуючи вищу точність, узгодженість бренду та зниження операційних витрат.

У міру того, як організації виходять за межі простих чат-ботів і пілотних проєктів, AWS допомагає їм перейти до передової персоналізації та оптимізації ШІ — за межі звичайного prompt engineering чи retrieval-augmented generation (RAG).

Від інновацій до результатів: сила індивідуального ШІ

Generative AI Innovation Center від AWS підтримує клієнтів на кожному етапі — від визначення бізнес-цілей до оптимізації апаратної продуктивності. Такий підхід гарантує, що кастомізація приносить вимірюваний вплив у вартості, швидкості та масштабованості.

Яскравий приклад — компанія Cosine AI, розробник платформи для створення рішень ШІ. Налаштувавши модель Amazon Nova Pro — одну з базових моделей AWS — за допомогою Amazon SageMaker, Cosine AI досягла таких результатів:

• 5× більше можливостей для A/B-тестування
• 10× швидші цикли розробки
• 4× загальне прискорення проєктів

Ці результати демонструють, як стратегічна кастомізація моделей може суттєво підвищити ефективність — особливо під час переходу компаній до агентних систем, де швидкість, точність і узгодженість дій є критично важливими для успіху.

П’ять експертних порад щодо максимізації ROI від розробки кастомного ШІ

1. Починайте з бізнес-цілей, а не з технологій

Успішні проєкти зі штучним інтелектом починаються з чітких бізнес-результатів, а не лише з технічних амбіцій. У AWS Innovation Center зазначають, що проєкти, реалізовані за підходом «від результату до рішення», досягають 65% успішності, і деякі з них запускаються менш ніж за 45 днів.

Зосередившись спочатку на впливі (наприклад, скороченні часу обслуговування клієнтів або покращенні виявлення шахрайства), команди можуть гарантувати, що кожне технічне рішення узгоджується зі стратегічними бізнес-пріоритетами.

2. Оберіть правильний підхід до кастомізації

Не кожен проєкт зі штучним інтелектом потребує глибокого перенавчання моделі. AWS допомагає клієнтам почати з простіших і економічно вигідних методів оптимізації — таких як prompt engineering і retrieval-augmented generation (RAG), — перш ніж переходити до глибшої кастомізації.

Ключові підходи включають:

• Supervised fine-tuning — покращує тон, стиль і точність для конкретних завдань (наприклад, Volkswagen підвищила узгодженість бренду з 55% до 70%).
• Model efficiency tuning — оптимізує швидкість виводу та використання інфраструктури, зменшуючи витрати.
• Reinforcement learning — налаштовує поведінку моделі відповідно до переваг організації.
• Continued pre-training — розвиває галузеву або мовну експертизу (наприклад, Athena RC створила грецькомовні моделі Meltemi-7B і Llama-Krikri-8B).
• Domain-specific foundation model development — для високоспеціалізованих галузей, як у TGS в енергорозвідці, де інфраструктура AWS допомогла швидше й дешевше виявляти геологічні структури.

3. Визначте метрики успіху заздалегідь

Успіх штучного інтелекту має бути вимірюваним. AWS заохочує організації встановлювати як бізнес-, так і технічні KPI.

Приклади включають:

• Точність, затримку та вартість одного запиту
• Відповідність бренду або узгодженість тону (як це зробив Volkswagen)
• Швидкість ухвалення рішень або перевірки (Robin AI підвищила цей показник на 80%)

AWS також підтримує розробку автоматизованих методів оцінювання, використовуючи підхід «LLM-as-a-judge» для забезпечення безперервного покращення якості.

4. Оптимізуйте апаратне забезпечення та інфраструктуру

Кастомний ШІ — це не лише алгоритми, а й ефективність їх виконання. Наприклад, компанія TGS використала GPU-інфраструктуру AWS для обробки петабайтів сейсмічних даних із понад 90% ефективністю, скоротивши терміни доставки з тижнів до днів.

А компанія Synthesia, лідер у створенні відео на основі ШІ, співпрацювала з AWS для оптимізації своїх пайплайнів глибинного навчання, зменшивши затримку та підвищивши пропускну здатність на 29%.

За допомогою Amazon Bedrock організації можуть використовувати попередньо оптимізовані середовища для навчання й виводу, досягаючи масштабованості без втрати продуктивності.

5. Універсальних рішень не існує

Кожен сценарій використання є унікальним. Хоча великі універсальні моделі мають потужні можливості, багато бізнес-ситуацій потребують менших, швидших або галузевих систем ШІ. Використовуючи модульну архітектуру, компанії можуть збалансувати точність, вартість і гнучкість.

Сервіси, як-от Amazon Bedrock, дозволяють легко інтегрувати й перемикатися між різними сімействами моделей, включно з кастомізованими, через єдиний API — створюючи надійну основу для розвитку ШІ у майбутньому.

AWS Innovation Center: перетворюємо бачення ШІ на бізнес-цінність

Програма Custom Model від AWS Generative AI Innovation Center забезпечує комплексну експертну підтримку, включаючи:

• Вибір і налаштування моделей
• Практичну технічну співпрацю
• Інтеграцію з сервісами AWS, такими як Amazon SageMaker і Bedrock
• Повний контроль над даними у безпечному середовищі клієнта (VPC)

Такий підхід допомагає компаніям із різних галузей прискорювати вихід на ринок, зменшувати витрати та розкривати весь потенціал генеративного ШІ.

Як офіційний партнер AWS, компанія Softprom допомагає підприємствам у Європі та за її межами отримувати експертизу AWS, впроваджувати ШІ відповідально та створювати індивідуальні моделі, що приносять вимірювані бізнес-результати.

Висновок

Кастомний ШІ вже не є розкішшю — це конкурентна необхідність. Завдяки програмі AWS Custom Model і Generative AI Innovation Center організації можуть створювати системи ШІ, які відображають їхній бренд, оптимізують операції та масштабують інновації відповідально.

Разом із Softprom і AWS ваш бізнес може створювати ШІ, який дійсно відповідає вашій ДНК — підвищуючи ефективність, точність і сталий розвиток.

Зв’яжіться з Softprom, щоб дізнатися, як AWS може допомогти вашій організації розробити індивідуальні моделі ШІ, що приносять вимірюваний ефект і відповідають вашим бізнес-цілям.