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AWS ने AI को सुपरचार्ज किया! नए 'फ्रंटियर एजेंट्स' और नोवा फोर्ज से व्यापार में क्रांति

Tech|3rd December 2025, 10:49 AM
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AuthorSimar Singh | Whalesbook News Team

Overview

Amazon Web Services (AWS) ने अपने re:Invent कॉन्फ्रेंस में अभूतपूर्व AI टूल की घोषणा की है। नए "फ्रंटियर एजेंट्स" बिना यूजर के हस्तक्षेप के लंबे समय तक जटिल काम कर सकते हैं, जिससे जेनरेटिव AI की क्षमताएं काफी बढ़ जाती हैं। AWS ने मालिकाना डेटा पर कस्टम AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए नोवा फोर्ज भी पेश किया और अपने Trainium3 AI चिप को सामान्य उपलब्धता में लाया है, जिसका लक्ष्य बढ़ती एंटरप्राइज मांग को पूरा करना है। ये नवाचार एंटरप्राइज AI क्षेत्र में AWS की प्रतिबद्धता को रेखांकित करते हैं।

AWS ने AI को सुपरचार्ज किया! नए 'फ्रंटियर एजेंट्स' और नोवा फोर्ज से व्यापार में क्रांति

Amazon Web Services (AWS) ने व्यवसायों को जेनरेटिव AI से सशक्त बनाने के लिए उन्नत आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टूल का एक सूट लॉन्च किया है। लास वेगास में वार्षिक re:Invent कॉन्फ्रेंस में की गई घोषणाओं में, नए AI एजेंट्स शामिल हैं जो बिना लगातार यूजर इनपुट के लंबे समय तक जटिल वर्कफ़्लो को संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, साथ ही अनुकूलित मॉडल प्रशिक्षण और बेहतर AI हार्डवेयर के लिए सेवाएं भी शामिल हैं।

AWS ने पेश किए नेक्स्ट-जेन AI एजेंट्स

  • AWS ने "फ्रंटियर एजेंट्स" की एक नई श्रेणी पेश की है जो बिना लगातार यूजर इनपुट के घंटों या दिनों तक जटिल कार्यों को निष्पादित कर सकते हैं।
  • ये एजेंट्स वर्तमान AI टूल से एक बड़ी छलांग हैं, जो अक्सर "अटक" जाते हैं और उन्हें बार-बार मानवीय मार्गदर्शन की आवश्यकता होती है।
  • AWS के सीईओ, मैट गारमैन, ने इन एजेंट्स को "एक बहुत मजबूत दिमाग" बताया जो "जटिल कार्य प्रवाह" कर सकता है, और उनके पीछे के व्यापक इंजीनियरिंग और बुनियादी ढांचे पर जोर दिया।
  • फ्रंटियर एजेंट्स विभिन्न AI मॉडल का संयोजन, एक मजबूत अंतर्निहित मेमोरी आर्किटेक्चर और उन्नत सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग का उपयोग करके अपनी विस्तारित परिचालन क्षमताओं को प्राप्त करते हैं।

कस्टम AI मॉडल के लिए नोवा फोर्ज

  • कंपनी ने नोवा फोर्ज की भी घोषणा की, जो एक नई सेवा है जो उद्यमों को अपने स्वयं के मालिकाना डेटा का उपयोग करके Amazon के नोवा जेनरेटिव AI मॉडल के निजी उदाहरणों को प्रशिक्षित करने की अनुमति देती है।
  • यह एक मुख्य चुनौती को संबोधित करता है जहां पारंपरिक फाइन-ट्यूनिंग मॉडल को मुख्य तर्क क्षमताओं को "भूल" सकती है।
  • नोवा फोर्ज ग्राहकों को AWS के नोवा मॉडल के प्रारंभिक प्रीट्रेनिंग और मिड-ट्रेनिंग चरणों में अपने एंटरप्राइज डेटा को एकीकृत करने की अनुमति देता है।
  • इसका परिणाम एक कस्टम-निर्मित मॉडल होता है, जो विशेष रूप से उद्यम के लिए उपलब्ध होता है, जो उसके विशिष्ट व्यावसायिक संदर्भ और वर्कफ़्लो को गहराई से समझता है।
  • बीटा ग्राहकों ने फाइन-ट्यूनिंग और रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन जैसी अन्य विधियों की तुलना में इन कस्टम मॉडल का उपयोग करके प्रदर्शन में 40% से 60% सुधार की सूचना दी।

इंफ्रास्ट्रक्चर और मांग में वृद्धि

  • AWS ने AI वर्कलोड के लिए अपनी कस्टम सिलिकॉन क्षमताओं को बढ़ाने वाले Trainium3 AI चिप की सामान्य उपलब्धता की भी घोषणा की।
  • ये उत्पाद लॉन्च ऐसे समय में आए हैं जब AWS एंटरप्राइज AI अपनाने की गति और क्लाउड प्रदाताओं की बढ़ती मांग को पूरा करने की क्षमता पर जांच का सामना कर रहा है।
  • गारमैन ने नोट किया कि AI सेवाओं की मांग "आसमान छू रही है", जिसके कारण AWS ने पिछले 12 महीनों में ही 3.8 गीगावाट की नई डेटा सेंटर क्षमता जोड़ी है, और इस विस्तार को तेज करने की योजना है।

बाजार की स्थिति और प्रतिस्पर्धा

  • जबकि AWS को कभी-कभी अपने AI मॉडल जारी करने में पिछड़ने वाला माना जाता है, गारमैन ने समझाया कि कंपनी ने पहले एक व्यापक, स्केलेबल एंटरप्राइज प्लेटफॉर्म बनाने पर जानबूझकर ध्यान केंद्रित किया।
  • उनका मानना ​​है कि एजेंटिक AI की वर्तमान प्रवृत्ति, जिसमें व्यावसायिक डेटा और मुख्य प्रणालियों तक पहुंच की आवश्यकता होती है, AWS की शक्तियों में सीधे खेलती है, जो एंटरप्राइज आईटी आर्किटेक्चर में उसकी व्यापक उपस्थिति के कारण है।
  • मूर इनसाइट्स एंड स्ट्रैटेजी के उपाध्यक्ष और प्रिंसिपल एनालिस्ट, जेसन एंडरसन, ने सहमति व्यक्त की कि AWS का गहरा एंटरप्राइज इंटीग्रेशन उसके AI समाधानों के लिए एक महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करता है।
  • हालांकि, उन्होंने AI टूलिंग में "विकल्पों के ब्रह्मांड" के तेजी से विस्तार की ओर भी इशारा किया, जो एक तेजी से प्रतिस्पर्धी बाजार परिदृश्य की ओर इशारा करता है।

प्रभाव

  • ये प्रगति व्यवसायों के लिए परिष्कृत AI अनुप्रयोगों को लागू करने की बाधा को कम करने के लिए तैयार हैं, जो विभिन्न उद्योगों में उत्पादकता लाभ को बढ़ा सकते हैं।
  • AI एजेंट्स की बढ़ी हुई क्षमताएं ग्राहक सेवा को बदल सकती हैं, जटिल व्यावसायिक प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकती हैं, और अनुसंधान और विकास में तेजी ला सकती हैं।
  • नोवा फोर्ज के साथ कस्टम मॉडल प्रशिक्षण पर AWS का ध्यान विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए अधिक अनुकूलित और प्रभावी AI समाधानों का कारण बन सकता है।
  • बुनियादी ढांचे में भारी निवेश AI क्षेत्र की अपार वृद्धि प्रक्षेपवक्र और इसके विस्तार में क्लाउड प्रदाताओं की महत्वपूर्ण भूमिका को उजागर करता है।
  • प्रभाव रेटिंग: 8

कठिन शब्दों की व्याख्या

  • जेनरेटिव AI: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जो मौजूदा डेटा से सीखे गए पैटर्न के आधार पर पाठ, चित्र, संगीत या कोड जैसी नई सामग्री बना सकता है।
  • AI एजेंट्स: सॉफ्टवेयर प्रोग्राम जो किसी उपयोगकर्ता की ओर से स्वायत्त रूप से कार्य करने के लिए AI का उपयोग करते हैं, अक्सर किसी लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए अन्य प्रणालियों के साथ इंटरैक्ट करते हैं।
  • फ्रंटियर एजेंट्स: AWS द्वारा विकसित उन्नत AI एजेंट का एक नया प्रकार, जिसे निरंतर मानव निरीक्षण के बिना अधिक जटिल, लंबी अवधि के कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है।
  • हाइपरस्केलर्स: बड़े क्लाउड कंप्यूटिंग प्रदाता (जैसे AWS, Microsoft Azure, Google Cloud) जो बड़े वैश्विक मांग को पूरा करने के लिए अपनी सेवाओं को स्केल कर सकते हैं।
  • नोवा फोर्ज: एक नई AWS सेवा जो कंपनियों को AWS के नोवा मॉडल और अपने स्वयं के निजी डेटा का उपयोग करके कस्टम AI मॉडल को प्रशिक्षित करने की अनुमति देती है।
  • Trainium3 AI चिप: Amazon के कस्टम-डिज़ाइन किए गए चिप्स की तीसरी पीढ़ी, जो मशीन लर्निंग मॉडल, विशेष रूप से AI, को प्रशिक्षित करने के लिए अनुकूलित हैं।
  • फाइन-ट्यूनिंग: एक पूर्व-प्रशिक्षित AI मॉडल लेना और उसे किसी विशेष कार्य या डोमेन के लिए अनुकूलित करने के लिए एक छोटे, विशिष्ट डेटासेट पर आगे प्रशिक्षित करना।
  • प्रीट्रेनिंग: एक AI मॉडल का प्रारंभिक, बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण जो मौलिक पैटर्न और ज्ञान सीखने के लिए एक विशाल, सामान्य डेटासेट पर किया जाता है।
  • रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG): जेनरेटिव AI मॉडल के साथ उपयोग की जाने वाली एक तकनीक जो प्रतिक्रिया उत्पन्न करने से पहले बाहरी ज्ञान आधारों से प्रासंगिक जानकारी पुनर्प्राप्त करके उनकी सटीकता और प्रासंगिकता में सुधार करती है।

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