近期，大语言模型、文生图模型等大规模 AI 模型迅猛发展。在这种形势下，如何适应瞬息万变的需求，快速适配大模型至各类下游任务，成为了一个重要的挑战。受限于计算资源，传统的全参数微调方法可能会显得力不从心，因此需要探索更高效的微调策略。上述挑战催生了参数高效微调（PEFT）技术在近期的快速发展。
中国首个Sora级视频大模型Vidu重磅发布早在2023年3月，基于U-ViT架构，该团队在开源的大规模图文数据集LAION-5B上就训练了10亿参数量的多模态模型——UniDiffuser，并将其开源，率先完成了U-ViT架构的大规模可扩展性验证。
Vidu也复用了生数科技在图文任务的很多经验，包括训练加速、并行化训练、低显存训练等等，从而快速跑通了训练流程。
据悉，他们通过视频数据压缩技术降低输入数据的序列维度，同时采用自研的分布式训练框架，在保证计算精度的同时，通信效率提升1倍，显存开销降低80%，训练速度累计提升40倍。
从图任务的统一到融合视频能力，Vidu可被视为一款通用视觉模型，能够支持生成更加多样化、更长时长的视频内容。
作为自Sora发布之后全球率先取得重大突破的视频大模型，Vidu性能全面对标国际顶尖水平，并在加速迭代提升中。未来，Vidu灵活的模型架构将能够兼容更广泛的多模态能力。
云服务支撑大模型的必要性在大模型技术迅速迭代的背景下，AWS强调云服务不仅要支撑大模型，更要对最终的业务效果负责。Amazon Bedrock通过端到端的服务，打造了一个对客户业务效果负责的平台。
Amazon Bedrock的新特性包括新增的模型版本、文本嵌入、模型评估工具、图像生成器和自定义模型导入功能。这些特性为客户提供了更多的选择和更低的成本，同时也简化了模型的调试和应用。随着AI技术的广泛应用，安全性和合规性成为了客户关注的重点。Amazon Bedrock的Guardrails功能，帮助客户防止有害内容并管理应用程序内的敏感信息。
AWS生态系统的AI融合AWS没有选择单一地做大模型，而是将AI技术融入到其庞大的生态系统中，使得客户能够自由构建生成式AI应用，而无需关注复杂的机器学习或底层基础设施。
Amazon Bedrock的推出和更新，不仅增强了AWS在AI服务领域的竞争力，也推动了整个云计算行业的创新和发展。它为模型公司提供了一个公平的起点，让客户能够体验和比较不同的模型。AWS在云计算和AI领域坚持其第一性原理，即提供最小单元化的IT基础设施，让开发者自由选择与组合。这种理念在Amazon Bedrock的推出和迭代中得到了充分体现。
随着AI技术的不断进步和应用，云计算行业的竞争将更加激烈。AWS通过Amazon Bedrock展现了其在AI服务领域的实力和决心。未来，AWS将如何继续引领云计算和AI技术的创新，值得我们持续关注。
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