El camino de Adobe hacia el liderazgo en IA generativa con AWS

En lugar de confiar en modelos de código abierto, Adobe decidió entrenar sus propios modelos fundacionales de IA generativa diseñados para casos de uso creativos. “Queremos tener el control de la calidad y las capacidades que deben tener nuestros modelos”, explicó Costin. Un factor diferenciador clave fue el entrenamiento de los modelos de IA generativa de Firefly en contenido bajo licencia, como imágenes de Adobe Stock, y contenido de dominio público en el que los derechos de autor han caducado.

En solo nueve meses, Adobe lanzó la familia Firefly de modelos de IA generativa. Estos modelos se integraron rápidamente en los principales productos de software creativo de Adobe, como Photoshop, Illustrator, Substance 3D y Adobe Express. “La función de Relleno generativo de Photoshop con tecnología de Firefly es ahora la característica más utilizada”, destacó Costin. Al basarse en AWS, Adobe pudo acelerar el entrenamiento de la IA en lugar de crear desde cero, lo que permitió a la empresa centrarse en sus factores diferenciadores y no en el trabajo pesado.

Adobe creó una autopista de inteligencia artificial en AWS para crear una plataforma de entrenamiento de inteligencia artificial y canalizaciones de datos para iterar modelos rápidamente. Adobe creó su solución con instancias P5 de Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) y P4d con GPU NVIDIA, Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) y Amazon Elastic Fabric Adapter (EFA). Adobe también usó Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) como lago de datos y repositorio principal para la gran cantidad de datos. Adobe usó el almacenamiento de archivos de alto rendimiento Amazon FSx para Lustre para acceder rápidamente a los datos y garantizar que los recursos de la GPU nunca queden inactivos. Adobe monitorea y sincroniza continuamente los datos de varias fuentes, lo que garantiza que sus modelos estén entrenados con la información más actualizada y relevante. Con Firefly, Adobe realiza pruebas continuas para mitigar cualquier sesgo perjudicial y proporciona mecanismos de comentarios de los usuarios para solucionar los problemas en tiempo real, lo que fomenta la transparencia y la responsabilidad.

Si bien la IA y los datos desempeñan un papel fundamental en los esfuerzos creativos de Adobe, la empresa reconoce que la verdadera innovación suele provenir del toque humano. Para cerrar la brecha entre el machine learning y la creatividad humana, Adobe ha adoptado una técnica innovadora conocida como aprendizaje por refuerzo con comentarios humanos (RLHF). A través de RLHF, Adobe recopila comentarios invaluables de su amplia base de usuarios, captando lo que les gusta, lo que no les gusta, lo que descargan y otras interacciones de sus diversas aplicaciones. Esta gran cantidad de datos generados por humanos se incorpora luego al proceso de entrenamiento, lo que ayuda a los modelos de IA de Adobe a aprender y adaptarse, refinando continuamente su capacidad de generar activos que respondan a las preferencias y los deseos de los clientes. El resultado es un ciclo de mejora continua, en el que la creatividad humana y el machine learning funcionan en conjunto, cada uno informando y mejorando al otro. A medida que los modelos de Adobe se adaptan mejor a los matices del gusto y la estética humanos, los activos que generan los modelos se vuelven cada vez más atractivos, cautivadores y adaptados a las necesidades de la diversa base de usuarios.

A medida que aumentaba la demanda, Adobe escaló verticalmente 20 veces el entrenamiento en seis meses, con la ayuda de las instancias reservadas de Amazon EC2. Implementaron técnicas de entrenamiento distribuido, como el paralelismo de canalizaciones, para utilizar de manera eficiente los núcleos tensoriales. Además del entrenamiento, Adobe implementó los modelos de Firefly para la inferencia en AWS e implementó sistemas sin estado en todas las regiones. Optimizaron el rendimiento y el costo de la inferencia y exploraron opciones como los chips de AWS Inferentia2. Adobe demostró la capacidad de escalar y cambiar rápidamente el hardware para obtener un precio y un rendimiento óptimos.