Новый AI Foundry от Adobe создает настраиваемые модели генеративного ИИ

Adobe представила AI Foundry — продукт, ориентированный на предприятия, которые хотят создавать настраиваемые модели генеративного ИИ, используя данные брендинга и интеллектуальной собственности.

Программная компания запустила Adobe AI Foundry в понедельник, расширяя свои предложения для бизнеса. Новый сервис построен на базе семейства моделей ИИ Adobe Firefly, которые впервые были представлены в 2023 году и обучены исключительно на лицензированных данных.

Adobe AI Foundry генерирует текст, изображения и видео

Настраиваемые большие языковые модели (LLM) внутри Adobe AI Foundry способны генерировать текст, изображения и видео. Кроме того, модели ИИ могут создавать другие выходные данные, такие как 3D-сцены, используя модели Adobe Firefly AI. После создания контента AI Foundry настраивает настраиваемые модели для каждого предприятия, используя их интеллектуальную собственность. Adobe будет взимать плату с бизнеса на основе использования, а не по модели лицензирования рабочих мест, как в других ее продуктах.

Компания со штаб-квартирой в Сан-Хосе активно работает в сфере искусственного интеллекта. В начале 2023 года компания выпустила свои модели Firefly и обучила их на лицензированных данных. Firefly способен генерировать изображения, видео, аудио и векторную графику, помогая создателям контента генерировать идеи и сотрудничать внутри платформы. Компании использовали модели Firefly для создания более 25 миллиардов активов.

Ханна Эльсакры, вице-президент по новым направлениям бизнеса в области генеративного ИИ в Adobe, сказала: «Если говорить более простыми словами, мы заново открываем модели на базе Firefly хирургически точно»

Она объяснила, что предприятия получат выгоду от «всех знаний мира», заложенных в модели изображений или видео Adobe. Она добавила, что Adobe интегрирует интеллектуальную собственность предприятий (IP), такую как брендированные видеоматериалы или специфические стили съемки, в этот процесс. «Затем мы переобучаем [модель]», — сказала она, описывая то, что Adobe называет непрерывным предварительным обучением, где модель «перегружается» для акцентирования определенных элементов бренда. Эльсакры отметила, что, поскольку компания переобучает свою базовую модель, Adobe называет этот процесс глубинной настройкой (deep tuning), а не простой тонкой настройкой.

Большинство компаний настраивают свои большие языковые модели (LLM), подключая API модели и переобучая ее для ответов в соответствии с их предпочтениями. Некоторые модели можно настроить с помощью одного промпта. Другие компании в сфере ИИ, такие как OpenAI, делают процесс настройки моделей, таких как o3 mini, простым для клиентов, выполняющих множество задач на рассуждение.

Эльсакры объяснила, что настраиваемые модели разработаны, чтобы помочь брендам эффективнее управлять своими маркетинговыми кампаниями. Как только компания создает рекламу, модель может автоматически адаптировать ее для новых сезонов, языков или форматов, не начиная с нуля. Этот подход позволяет брендам сохранять единообразный внешний вид и стиль, ускоряя производство. Она добавила, что цель не в том, чтобы заменить дизайнеров или маркетологов, а в том, чтобы дать им более умные и мощные инструменты, которые упрощают персонализацию и творческие корректировки.

Home Depot и Walt Disney Imagineering являются двумя ранними клиентами Adobe AI Foundry.

Молли Баттин, старший вице-президент и главный маркетинговый директор The Home Depot, объяснила, что ее компания всегда ищет инновационные способы улучшения клиентского опыта и оптимизации рабочих процессов. Она сказала: «Adobe AI Foundry представляет собой захватывающий шаг вперед в принятии передовых технологий для углубления взаимодействия с клиентами и создания эффективного контента на наших цифровых каналах».

Эльсакры прогнозирует, что компании будут использовать три версии Firefly, включая версию Foundry, для большинства продуктов и проектов, настраиваемую версию Firefly для уникальных концепций и базовую модель Firefly, поскольку некоторые команды ищут ИИ с меньшим объемом корпоративных знаний.