Amazon accelera sull'intelligenza artificiale per sfidare ChatGPT

Anche Amazon vuole un posto nel mercato dei chatbot di intelligenza artificiale generativa, di cui oggi tanto si parla sull’onda di ChatGPT. La tecnologia di OpenAI, su Microsoft sta investendo, ha generato tanto interesse e dibattito da spingere anche Alphabet e il colosso del Web cinese Baidu a portare avanti analoghi progetti con software sviluppati internamente e battezzati, rispettivamente, Bart ed Ernie. In tutti i casi, si punta a trasformare il mondo delle ricerche Web e conseguentemente quello dell’online advertising, che è per le tre aziende una tra le principali (o la principale) fonti di fatturato.

Amazon non poteva certo restare fuori dalla competizione. La società di Seattle è stata pioniera nel campo dell’intelligenza artificiale, avendola applicata prima di altri al motore di raccomandazione per l’e-commerce e poi l’assistente vocale Alexa, senza trascurare l’offerta di servizi SaaS e PaaS sul cloud di Aws, rivolti a sviluppatori e aziende.

La società ha ora annunciato un ampliamento della collaborazione con Hugging Face, un’azienda di New York che ha il dichiarato intento di “democratizzare il buon machine learning” e di rendere l’intelligenza artificiale basata su open source sempre più accessibile a un vasto pubblico. A oggi la piattaforma Hugging Face Hub include oltre 100mila modelli di apprendimento automatico gratuiti, per cui si contano più di un milione di download. 

Anni fa Amazon è stata scelta dal Hugging Face come fornitore cloud preferenziale per veicolare servizi ai propri clienti. Aws è di gran lunga l’infrastruttura più usata per eseguire le applicazioni dell’hub. Insieme le due aziende hanno anche creato Hugging Face Aws Deep Learning Containers, un servizio per lo sviluppo, il training e la distribuzione di modelli elaborazione del linguaggio naturale, o natural language processing (NLP).

L’NLP è sostanzialmente un programma dotato di abilità linguistiche e interpretative, quali la classificazione dei testi, il riconoscimento lessicale, la sintesi, la traduzione, la scelta tra alternative, la risposta a domande e (come nel caso di ChatGPT e di Bart) la generazione di testi. Uno tra i prodotti di punta dell’hub di Hugging Face è proprio un software di questo tipo, battezzato Transformers.

Transformers non è però un semplice modello NLP. Accanto alle abilità linguistiche, racchiude anche funzioni di riconoscimento vocale e classificazione dell’audio, capacità di visione artificiale (classificazione delle immagini, riconoscimento dei soggetti e segmentazione), riconoscimento ottico dei caratteri, interpretazione di immagini testuali, classificazione video. Il programma funziona sui framework e librerie software, come PyTorch (nato in seno alla Linux Foundation), TensorFlow e JAX (sviluppati da Google).

Altro prodotto di Hugging Face interessante, specie per Amazon, è Bloom. Si tratta di un modello che può essere usato per la generazione di testi o che può fungere da modello di base da affinare per altri utilizzi, come l’estrazione di informazioni, la sintesi, la risposta a domande. In pratica, un’alternativa a ChatGPT. L’amministratore delegato di Hugging Face, Clem Delangue, ha svelato a Reuters che Bloom verrà integrato in Trainium, un chip creato a Amazon e dedicato all’allenamento di programmi di deep learning (un ramo del machine learning che organizza i concetti in strutture gerarchiche, dove i livelli più bassi servono da base per apprendere altri concetti). Trainium, tra le altre cose, è utile agli sviluppatori per velocizzare il lavoro di scrittura e correzione del codice.

Non è tutto: l’ampliamento della collaborazione si traduce anche in novità per i clienti di Aws. Hugging Face può ora veicolare modelli di machine learning pre-allenati attraverso Amazon SageMaker, e da qui gli sviluppatori possono perfezionare e distribuire i software. Il principale vantaggio è che il tempo necessario per preparare e usare gli algoritmi si riduce drasticamente, da giorni a minuti. "Hugging Face e Amazon Web Services vogliono facilitare l'accesso ai modelli di machine learning ai rispettivi clienti e permettere loro di sviluppare applicazioni di intelligenza artificiale generativa con le massime prestazioni e ai costi più bassi", ha dichiarato il Ceo di Aws, Adam Selipsky. Le due aziende continueranno comunque a lavorare con altri partner, fornitori cloud e società specializzate in intelligenza artificiale.