Amazon Web Services (AWS) continúa aumentando sus capacidades con los desarrollos Nova, nuevos modelos IA, y Aurora DSQL, nueva base de datos distribuidas. Ambas anunciadas ayer en el re:Invent 2024, que ya informamos de algunas herramientas en transferencia de datos.
Amazon Nova, modelos IA que abarcan texto, imágenes y vídeos
Nova, la nueva familia de modelos de IA generativa de Amazon, añade una gama de soluciones para diferentes tipos de datos. Dividida en cuatro variantes -Micro, Lite, Pro y Premier-, esta familia aborda tareas desde rápidas respuestas hasta complejos análisis.
- Micro: Diseñado para procesar texto de forma eficiente, y permite inmediatas respuestas con una latencia mínima.
- Lite: Una opción versátil que procesa texto, imágenes y vídeos con rapidez, sin comprometer precisión.
- Pro: Equilibra costo, velocidad y exactitud, siendo apto para tareas multidimensionales como el análisis de documentos y gráficos.
- Premier: Optimizado para cargas avanzadas, y puede ajustar modelos personalizados y manejar más de 2 millones de tokens en un futuro próximo.
También se mencionaron Nova Canvas y Nova Reel, ambos asombran en la generación de imágenes y vídeos respectivamente. Reel, por ejemplo, genera vídeos con personalizados efectos, como giros de 360 grados o zooms controlados.
Ampliación de información de Nova en los documentos de AWS.
Validación automática (Automated Reasoning), herramienta para reducir errores de IA
En relación a la IA, también presentaron la herramienta Automated Reasoning, diseñada para reforzar la precisión de los modelos mediante un sistema de verificación basado en reglas predefinidas, con la intención de reducir las alucinaciones de la IA -situaciones en las que el sistema genera respuestas incorrectas o fuera de contexto-.
¿Cómo? Los clientes proporcionan datos que actúan como una referencia objetiva o «verdad básica». A partir de esta base, la herramienta construye normas que pueden ajustarse a medida que el modelo es utilizado.
Así que, cuando un modelo entrega una respuesta, Automated Reasoning analiza su consistencia y detecta cualquier posible desviación. En caso de encontrar errores, genera una respuesta alternativa fundamentada en la referencia proporcionada, permitiendo a los usuarios entender la alternativa más cercana a la realidad.
Suena bien, aunque AWS no ha proporcionado datos concretos que respalden estas afirmaciones. No obstante, la empresa PwC ya ha comenzado a incorporar esta tecnología en el diseño de asistentes virtuales para sus propios clientes, lo que hace pensar una positiva aceptación inicial positiva dentro de sectores especializados.
Evolución del procesamiento de datos distribuidos con Aurora DSQL
Aunque al margen de la inteligencia artificial, el gigante tecnológico también anunció Aurora DSQL, una base de datos sin servidor y distribuida, diseñada para la resiliencia y la coherencia. Su arquitectura activa-activa ofrece constante disponibilidad del servicio, permitiendo a las aplicaciones operar sin interrupciones, incluso en entornos de alta carga.
A diferencia de los típicos métodos, Aurora DSQL utiliza una sincronización precisa mediante el Amazon Time Sync Service. Este sistema, respaldado por relojes atómicos y tecnología GPS, permite que las transacciones se procesen en un orden consistente y con una latencia mínima.
Las principales características incluyen, compatibilidad con PostgreSQL, que facilita la integración con herramientas y aplicaciones existentes; procesamiento rápido de transacciones, que minimiza los retrasos al confirmar cambios en múltiples regiones de forma paralela; y escalabilidad ajustable, que permite gestionar lecturas y escrituras de forma independiente, eliminando la necesidad de fragmentar bases de datos.