Amazon a lancé un nouvel outil d’IA générative qui crée des listes de copies pour les utilisateurs vendant des articles sur la plateforme de commerce électronique de l’entreprise.
Conçu pour simplifier le processus de vente, le nouvel outil réduit la nécessité pour les vendeurs de saisir de nombreuses données spécifiques sur les produits lors de la génération des descriptions de produits. Au lieu de cela, les utilisateurs peuvent désormais saisir une brève description du produit qu’ils mettent en vente – Amazon a déclaré que cela peut être quelques mots ou phrases – et l’outil générera la copie nécessaire, que les vendeurs pourront ensuite examiner et affiner avant de télécharger leur article sur le catalogue Amazon.
“Ces nouvelles fonctionnalités aideront les vendeurs à créer des annonces de haute qualité avec moins d’efforts et à présenter aux clients des informations sur les produits plus complètes, cohérentes et attrayantes”, a déclaré Amazon dans un article de blog annonçant l’outil.
Le nouvel outil d’IA générative est alimenté par un grand modèle de langage (LLM) qu’Amazon a développé en interne, comme l’a révélé le PDG Andy Jassy lors de la conférence téléphonique sur les résultats du premier trimestre de l’entreprise en avril. Initialement conçu pour prendre en charge son assistant intelligent Alexa, Jassy a déclaré aux analystes lors de l’appel que le modèle LLM d’Amazon contenait « quelques centaines de millions de points de terminaison » qui étaient utilisés dans les divertissements, les magasins et les maisons intelligentes.
Le même mois, la division cloud computing d’Amazon, AWS, a lancé Bedrock, un service API de modèle de base qui permet aux petites entreprises qui ne disposent pas des ressources humaines nécessaires pour développer leurs propres LLM d’accéder à des modèles pré-entraînés, y compris ceux construits par AI21 Labs, Anthropic, et IA de stabilité.
“Grâce à nos nouveaux modèles d’IA générative, nous pouvons déduire, améliorer et enrichir la connaissance des produits à une échelle sans précédent et avec une amélioration spectaculaire de la qualité, des performances et de l’efficacité”, a déclaré Robert Tekiela, vice-président des systèmes de sélection et de catalogue d’Amazon, dans ses commentaires. posté à côté de l’annonce.
« Nos modèles apprennent à déduire des informations sur les produits grâce aux diverses sources d’informations, aux connaissances latentes et au raisonnement logique qu’ils apprennent. Par exemple, ils peuvent déduire qu’une table est ronde si les spécifications indiquent un diamètre ou déduire le style de col d’une chemise à partir de son diamètre. image », a-t-il déclaré.
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