客户案例 / 媒体与娱乐行业

2024 年
123RF

123RF 在 AWS 上利用生成式人工智能将内容翻译成本降低 95%,将内容筛查速度提高多达 100 倍

了解 123RF 如何利用 Amazon Bedrock 上的 Anthropic Claude 3 机器学习模型在他们的文本转图像人工智能产品中执行批量翻译和自动内容筛查,以减少为机器学习活动和筛查投入的时间和金钱,同时提高模型的准确性。

将九种语言的资产的批量

翻译成本降低了 95%

在 1 到 2 秒钟内

标记不当内容

将图像筛查过程的速度

提高 10 到 100 倍

将机器学习模型的开发和

微调速度提高 2 到 3 倍

概述

123RF 是一家素材图片机构,致力于在线提供创意资产,包括人工智能从文本中生成的图像。为了自动执行内容审核并提高审核准确性,123RF 求助于 AWS。

通过在 AWS 上加速人工智能开发,123RF 可以自动筛查出图像中的适用性和版权问题,并在 1 到 2 秒钟内举报不当内容。这一自动化消除了有关不当图像的投诉,这样,该公司就能够将原本用于人工审查的资源重新分配到业务开发中。此外,123RF 还实施了内容翻译,以增强他们的全球覆盖范围和效率。

A tv and video control room intended for student use at university.

机会 | 利用人工智能将手动内容筛查简化成自动化操作

123RF 成立于 2005 年,致力于提供大量的免版税素材图像,这些图像由内部生成或者来自于外部贡献者。在意识到需要向数字化创意转变之后,该公司开始采用人工智能(AI)并扩展他们的服务,以包括多种创新型的人工智能工具,例如文本转图像生成器、背景模糊和 123RF AI Writer,以满足创意行业不断变化的需求。123RF 的高级 IT 经理 Novianto Kho 表示:“我们正在将公司转变成基于人工智能的企业,我们的愿景是让创作者获得真正的自由。”

自成立以来,123RF 一直致力于确保他们的图像适当并且符合版权法规。从一开始,该企业就选择在 Amazon Web Services(AWS)上托管他们的业务。最初,该公司依靠一个由 20 多名员工组成的团队仔细执行内容审核。随后,123RF 利用开源技术开发了一些机器学习(ML)模型以自动筛查图像,并将这些模型托管在 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)上。

然而,这些模型和输出并未检测到所有的内容违规,因此导致该公司分配了更多的员工来筛查图像。为了将内容审核完全自动化并节省时间和资源,该公司咨询了 AWS。此外,该公司还希望提高机器学习模型在标记不当内容方面的准确性。

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“在短短的三周内,我们成功完成了概念验证,并在 Amazon Bedrock 上实施了 Anthropic Claude 3 模型。”

Novianto Kho
123RF 高级 IT 经理

解决方案 | 利用 Amazon Bedrock 加速人工智能开发

123RF 订阅了 AWS Enterprise Support,并且每周与他们的技术客户经理举行会议,以共同开发能够推动业务发展的技术解决方案。“AWS 建议我们测试 Amazon Bedrock,这是一项用来构建生成式人工智能应用程序的完全托管式服务。在短短的三周内,我们成功完成了概念验证(POC),并在 Amazon Bedrock 上实施了 Anthropic Claude 3 模型,”Kho 说道。

123RF 的工程师们首先配置了他们的虚拟机,然后分配了适当的安全角色,最后安装了 Anthropic Claude 3 的软件开发套件。Kho 表示:“实施 Anthropic Claude 3 既快速速又简单,我们还利用 AWS 的专业知识加快了这一过程。”

在实施之前,123RF 与 AWS 合作测试了用户生成的数百万条数据中的一部分,以验证 Anthropic Claude 3 模型在标记不当内容方面的准确性。尽管 123RF 很快确定 Claude 3 符合他们的使用案例,但 Kho 建议各个公司在 AWS 上试用不同的预训练模型和机器学习工具,以便为每个使用案例自定义一个解决方案。Kho 还强调了持续学习的重要性。“包括生成式人工智能在内的人工智能技术发展得如此之快,因此投资于技能培养至关重要,”Kho 说道。除了与 AWS 解决方案架构师密切合作以外,123RF 员工还参加了有关特定机器学习主题的 AWS 课堂培训课程。  

在实施 Anthropic Claude 3 以进行内容审核之后,123RF 还探索了其他的使用案例,包括内容翻译。尽管该公司凭借他们基于生成式人工智能的语义搜索工具在英语市场取得了巨大成功,但由于只能搜索英语的标题和关键字,该公司在其他的 15 种语言中面临着内容发现挑战。使用 Google Translate 进行持续翻译的成本令人望而却步,而 Claude Sonnet 和 Open AI GPT-4o 等其他模型不具备成本效益。尽管 Open AI GPT-3.5 符合成本标准,但却难以提供稳定的输出质量。这样就促使他们去寻找一款更可靠、更实惠的解决方案,以增强多语言内容发现。

由于之前面临的成本优化挑战,123RF 团队最初抱着怀疑的态度与 AWS 解决方案架构师一起对 Anthropic Claude 3 执行了快速迭代和小规模 POC,以完善翻译提示。123RF 于 2024 年 7 月成功将该解决方案投入到生产环境中,此后将九种语言的批量翻译成本从 12 万美元降到 6000 美元。

成果 | 节省时间和成本,同时提高了翻译和模型准确性

借助 Amazon Bedrock 上的 Anthropic Claude 3 模型,123RF 成功实现了以非常高的精度将内容筛查完全自动化这一目标。该系统可以在 1 到 2 秒钟内为不当内容生成标记,因此能够轻松满足该公司的目标时限。Kho 估计,与人类能力相比,自动化将内容筛查速度提高 10 到 100 倍。此外,123RF 还可以无缝纵向扩展,以处理无限量的图像数据,而无需担心计算能力可用性或工时。 

该公司还通过消除手动工作提高了工作效率。以前,当机器学习专家们在自我管理的 Amazon EC2 实例上开发、扩展、配置、训练和微调内部机器学习模型时,需要投入的时间是在 Amazon Bedrock 上使用 Anthropic Claude 3 的 2 到 3 倍。借助 Amazon Bedrock 内置的安全性和合规性,123RF 团队现在可以节省以前专门用来管理数据保护措施的时间。

“通过在 AWS 上构建生成式人工智能解决方案,我们现在可以将所有的资源都集中投入到开发上,”Kho 表示。123RF 还很看重 Amazon Bedrock 的基于使用量的定价模式,此模式根据使用量收费而不是按小时收费,这样,该公司就可以只为他们使用的内容付费。“在 Amazon Bedrock 上使用 Anthropic Claude 3 的成本远低于我们在 Amazon EC2 上托管自己的模型所产生的成本,”Kho 补充道。

AWS 上的生成式人工智能解决方案可以有效地检测不当内容。内部模型经常错过受版权保护的内容,例如隐藏在人物服装上的小徽标,需要人工审查才能发现这些遗漏。最终,123RF 的社区信息流中有关人工智能文本转图像产品中的不当内容或“工作场合不宜观看”内容的投诉已经消失得无影无踪。

此外,成功实施的翻译使用案例显著降低了翻译成本并增强了多语言内容发现,因此优化了运营,并使 123RF 能够扩大他们的市场覆盖范围和改善全球的用户体验。通过降低成本和提高效率,123RF 现在正在引导资源,以开发新的多模型生成式人工智能应用程序。Kho 表示:“我们计划在 Amazon Bedrock 中采用 Amazon Titan 以获得文本转图像功能,并整合更多的多模态元素,以帮助创建突破性的人工智能解决方案。这些开发将是我们实现未来目标的关键步骤。”

关于 123RF

123RF 是素材图像等创意资产的一站式目的地。123RF 成立于 2005 年,总部位于马来西亚,致力于为全球的 1000 多万注册用户提供服务。该公司提供了很多由人工智能提供支持的工具,包括文本转图像搜索、图像放大器和人工智能写作伴侣。

使用的 AWS 服务

Amazon Bedrock

Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务,通过单个 API 提供来自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI 和 Amazon 等领先人工智能公司的高性能基础模型(FM),以及通过安全性、隐私性和负责任的人工智能构建生成式人工智能应用程序所需的一系列广泛功能。 

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AWS Enterprise Support

AWS Enterprise Support 提供了一整套资源,包括主动规划、咨询服务、自动化工具、沟通渠道和全天候专家支持。 

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