Amazon запустила новый инструмент generative AI, который создает копии объявлений для пользователей, продающих товары на платформе электронной коммерции компании.

Разработанный для упрощения процесса продаж, новый инструмент уменьшает необходимость для продавцов вводить множество фрагментов конкретных данных о продукте при создании его описаний.

Вместо этого пользователи теперь могут ввести краткое описание товара, который они выставляют на продажу – Amazon заявила, что это может быть несколько слов или предложений, – и инструмент сгенерирует необходимую копию, которую продавцы смогут просмотреть и доработать перед загрузкой своего товара в каталог Amazon.

«Эти новые возможности помогут продавцам создавать высококачественные объявления с меньшими усилиями и предоставлять покупателям более полную, последовательную и интересную информацию о продукте», — говорится в сообщении Amazon в блоге, анонсирующем инструмент.

Новый инструмент генеративного ИИ основан на модели большого языка (LLM), которую Amazon разрабатывает внутри компании, как сообщил генеральный директор Энди Джасси во время апрельского отчета о прибылях компании за первый квартал. Изначально созданный для поддержки своего умного помощника Alexa, Джасси рассказала аналитикам по телефону, что модель LLM Amazon содержит «пару сотен миллионов конечных точек», которые используются в сфере развлечений, покупок и в «умных домах».

В том же месяце подразделение облачных вычислений Amazon, AWS, запустило Bedrock — сервис API базовых моделей, который позволяет небольшим компаниям, не имеющим необходимых кадровых ресурсов для разработки собственных LLM, получать доступ к предварительно обученным моделям, в том числе созданным AI21 Labs, Anthropic и Stability AI.

«С нашими новыми моделями генеративного ИИ мы можем делать выводы, улучшать и обогащать знания о продуктах в беспрецедентных масштабах и с резким повышением качества, производительности и действенности», — сказал Роберт Текиела, вице-президент Amazon по системам выбора и каталогизации, в комментариях, опубликованных рядом с объявлением.

«Наши модели учатся извлекать информацию о продукте из различных источников информации, скрытых знаний и логических рассуждений, которым они обучаются. Например, они могут определить, что стол круглый, если в спецификациях указан диаметр, или определить стиль воротника рубашки по ее изображению», — сказал он.