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7月6日至7月8日，2023世界人工智能大会在上海举办。在本届大会评选出的九大镇馆之宝中，亚马逊的“Amazon Bedrock”就位列其中。据悉，Amazon Bedrock是亚马逊云科技推出的一项完全托管的生成式AI服务，通过API提供来自领先的AI初创公司和亚马逊自研的基础模型，帮助客户便捷安全地构建和扩展生成式AI应用。

7月6日晚间，亚马逊云科技生成式AI产品研究院院长Sherry Marcus接受了每日经济新闻在内的媒体采访。

目前，不少大模型的参数级别已经达到千亿级别。那么，是否参数级别越高越好呢？此外，亚马逊的大模型是否开源呢？

Sherry Marcus回复记者表示：“首先，亚马逊自研Titan模型不是开源的。关于参数数量是否代表模型好坏，这个问题确实有意思。实际上，这取决于具体情况。根据文献当中所记载的，如果你使用大语言模型对这些数据进行训练，关键在于使用的数据质量。如果只是使用了网络上的一些数据，那么即便使用了非常大的模型，可能最后的准确度并不会很理想。相比来说，如果使用的是相对比较小的模型，但使用的是高质量数据，可能结果未必会输给前者。但是如果说能够用一些高质量的数据，不仅有网络上的数据，还有课本上数据，还有科学数据，即便使用小的模型也能够获得比较高的准确度。”

此外，目前国际上有很多排行榜，这些排行榜对亚马逊的意义又是什么呢？Sherry Marcus认为：“现在有很多的LLM排行榜，这些排行榜评估模型的好坏需要具备出色的性能。然而，这些评估通常是基于特定的案例和任务。我们认为这些排行榜可能展示了模型在特定训练任务上的表现，但并不代表模型的全部价值。我们的观点是，在将这些模型应用于客户的数据之后，才能真正评判其结果所在。”

“我相信未来的语言模型会变得更庞大，也会有更多不同的模型出来，包括多模态的模型，它们使用了不同的数据集。也会有更多量身定制的模型涌现。另外，我们对于如何在特定商业中更好地使用这些模型，也将有更深入的理解。”Sherry Marcus补充表示。

值得注意的是，亚马逊云科技也在自己的平台上提供第三方的模型。那么，在第三方模型的安全性方面，亚马逊是如何考虑的？此外，如何跟模型提供者进行安全责任的划分？

对此，Sherry Marcus认为：“如果客户使用第三方的模型，这些数据是存储在亚马逊云科技的EC2的服务器上面的，因此数据是比较安全的。”

关于责任划分的问题，Sherry Marcus表示：“第三方的模型提供商负责确保准确性和训练结果的质量，而亚马逊负责的是基础架构和模型相关的数据方面。因此，我们与第三方共同承担模型的责任，就是安全责任共担模型。”

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