'클라우드 컴퓨팅의 빅 브라더'는 늦은 밤에 큰 움직임을 보입니다. 몇 분 안에 그는 Prompt!에만 의존하여 앱을 구축할 수 있습니다.

지금 앱을 개발하는 데 얼마나 걸리나요?

" 클라우드 컴퓨팅 형제 "Amazon 클라우드 기술은 늦은 밤에도 새로운 표준을 세웠습니다.

순전히 자연어와 마우스 "클릭"에만 의존하여 세 단계, 몇 분밖에 걸리지 않습니다.

말 필요 없이 그냥 보여주세요!

1단계: 아이디어 말하기

먼저 자연어로 직접 APP를 구축하기 위한 요구 사항을 설명할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

양식을 통해 프로젝트 승인을 위해 제출할 수 있는 팀용 애플리케이션을 만듭니다. 이 양식을 사용하면 세부정보를 받아들이고 사용자가 관련 문서를 업로드할 수 있습니다.

몇 초 동안 기다린 후 이 AI는 귀하의 필요에 따라 앱의 사용 사례, 프로세스, 주요 기능 및 기타 정보를 분석하고 요약합니다.

문제가 없는지 확인한 후 오른쪽 하단에 있는 '앱 생성' 버튼을 클릭하세요.

2단계: 앱 편집

이 시각적 인터페이스에서는 사용자 인터페이스, 데이터 개체, 자동화 및 기타 작업을 편집할 수 있습니다.

APP에 새 요소를 추가하든, 새 페이지를 추가하든 상관없이 "끌어서 놓기" 동작만 하면 됩니다. 오른쪽에 있는 구성 요소를 끌어오세요.

그리고 모든 변경 사항은 개발하는 앱에 실시간으로 자동 적용되며 언제든지 미리 볼 수 있습니다.

3단계: "출근" 준비

모든 APP 구성 작업을 완료한 후 테스트를 위해 테스트 환경에 배포할 수 있습니다.

확인 후 온라인으로 접속하셔서 이용하시면 됩니다.

그리고 향후 콘텐츠와 기능에 업데이트가 있을 경우 작업은 위 단계와 동일하며, 보이는 대로 얻을 수 있습니다.

심야 뉴욕 서밋에서 Amazon Cloud Technology가 공식 발표한 새로운 기능인 App Studio입니다.

Amazon Cloud Technology의 AI 제품 담당 부사장인 Matt Wood도 현장에서 다음과 같이 말했습니다.

App Studio는 애플리케이션을 구축하는 가장 빠르고 쉬운 방법입니다.

△Matt Wood, Amazon Cloud Technology AI 제품 담당 부사장

그러나 Amazon Cloud Technology의 전체 이벤트를 살펴보면 App Studio는 새로운 릴리스의 한 부분에 불과합니다.

가장 직관적인 느낌은 생성 AI로 가득 차 있다는 것입니다.

애플리케이션 레이어, 모델 레이어, 컴퓨팅 파워 레이어, 모두 새로운 작업이 포함되어 있습니다.

채팅을 통한 프로그래밍

생성 AI 애플리케이션 레이어 측면에서 방금 언급한 App Studio 외에 가장 대표적인 것은 Amazon Cloud Technology가 기업과 개발자를 위해 출시한 Amazon입니다.

오늘 행사에서는 개발자 버전인 Amazon Q Developer도 AI의 면모를 보여주었습니다.

예를 들어, 코드 조각이 주어지면 이제 IDE에서 "설명"을 클릭하기만 하면 코드를 빠르게 해석할 수 있습니다.

특정 코드 조각을 선택하는 것도 클릭 작업입니다. "수정"을 클릭하면 수정할 수도 있습니다.

코드가 불명확한 경우에는 자연어로 질문할 수도 있으며, Amazon Q 개발자는 클릭 한 번으로 질문에 답변할 수 있습니다.

또한 Amazon Q Developer는 오늘 새로운 사용자 정의 기능도 출시했습니다.

간단히 말하면 이제 개발자는 내부 라이브러리, API, 패키지, 클래스 및 메서드에서 더 관련성이 높은 코드 권장 사항을 찾을 수 있습니다.

예를 들어, 금융 회사의 프로그래머가 고객의 전체 포트폴리오 가치를 계산하는 함수를 작성하려는 경우 이제 주석에 의도를 설명하거나 함수 이름(예: ComputePortfolioValue(customerId: String))만 입력하면 됩니다. ).

그러면 Amazon Q Developer는 프라이빗 코드 베이스에서 학습한 샘플 제안 코드를 사용하여 이 기능을 구현하게 되는데, 이는 "회사의 아기 체격"에 더 부합합니다.

생성 AI가 프로그래머의 요구에 더 가까워집니다.

더욱 개인화된 코드 생성

개인 문서 이해 향상

내부 소프트웨어 패키지 마스터 가능

이를 위해 프로그래머는 기능적 결과에 대한 비용을 지불합니까?

Matt Wood는 Amazon Q Developer를 사용한 후 영국 BT 회사에 대한 실제 데이터를 제공했습니다.

코드 승인률은 37%에 도달했습니다.

200,000줄 이상의 코드를 성공적으로 변환하여 프로덕션 환경에 배포했습니다.

아마존 클라우드 기술의 생성 AI로 인해 프로그래밍의 문턱이 낮아졌다고 볼 수 있습니다.

또한 Amazon Q Apps도 오늘부터 정식 출시됩니다. 자연어만을 사용해 기업 수준의 앱도 쉽게 만들 수 있습니다.

Amazon Bedrock: 더 스마트하고 안전함

Amazon Cloud Technology의 외부 출력을 위한 대규모 모델 기능은 주로 모델 계층의 Amazon Bedrock에 의존합니다.

간단히 이해하면 Amazon Bedrock은 다양한 고급 AI 대형 모델을 통합한 플랫폼입니다.

단 하나의 API로 Claude, Mistral, Llama, Stable Diffusion, 자체 개발한 Titan 시리즈 등 30개 이상의 모델 기능을 제공할 수 있습니다.

대형 모델을 더욱 스마트하게 만드는 현재 방법 중 하나는 이전 Amazon Bedrock에서 이미 이 기능을 지원한 RAG(Retrieval Augmented Generation)입니다.

그리고 오늘 Amazon Cloud Technology는 데이터 수준에서 추가 업데이트를 수행했습니다.

원본 Amazon S3 외에도 현재 데이터 소스는 웹 크롤러 및 제3자로부터 데이터를 선택할 수 있습니다.

예를 들어 Confluence를 데이터 소스로 사용하면 간단한 4단계만으로 작업을 완료할 수 있습니다.

데이터 소스에 대한 이름 및 설명 제공, 호스팅 방법 선택, Confluence URL 입력 등이 포함됩니다.

Confluence 데이터 소스 구성을 완료한 후에는 임베딩 모델을 선택하고 선택한 벡터 저장소를 구성하여 지식 베이스 설정을 완료할 차례입니다.

그러나 데이터 소스가 증가함에 따라 보안은 자연스럽게 숨겨진 위험이 되었습니다.

이를 위해 Amazon Cloud Technology는 Amazon Bedrock에 더욱 안전한 "잠금"인 Guardrails도 추가했습니다.

구체적으로, 원래의 4가지 주요 보안 조치인 주제 필터, 콘텐츠 필터, 민감한 정보 필터 및 단어 필터를 기반으로 2개의 새로운 "보안 볼트"가 추가되었습니다.

상황별 접지 확인

ApplyGuardrail API

상황별 접지 확인의 목적은 참조 소스 및 사용자 쿼리를 기반으로 모델 응답에서 환각을 감지하는 것입니다. 이는 주로 접지 및 관련성을 설정 과정에서 사용할 수 있습니다.

ApplyGuardrail API의 목적은 모든 기본 모델의 입력 프롬프트와 모델 응답을 평가하여 모든 생성 AI 애플리케이션의 중앙 집중식 거버넌스를 달성하는 것입니다.

이 기능을 사용하면 맞춤형 또는 타사 기본 모델을 사용하여 구축된 모든 생성 AI 애플리케이션에 대해 표준화되고 일관된 보호 조치를 취할 수 있습니다.

이러한 방식으로 Guardrails는 유해 콘텐츠를 최대 85% 차단하고 RAG 환각 반응을 75% 이상 필터링합니다.

さらに、エージェントに関しては、Amazon Cloud Technology により、Amazon Bedrock に新しいメモリ保持機能が追加されました。

簡単に言えば、この機能はエージェントとユーザー間の会話の概要を保持し、スムーズな適応エクスペリエンスを提供します。

これは、ユーザー対話やエンタープライズ自動化ソリューションなどの複雑な複数ステップのタスクで重要な役割を果たします。

特に、各ユーザーの会話履歴とコンテキストは一意のメモリ識別子の下に安全に保存され、デフォルトで 30 日間保持されます。

メモリの延長に加えて、Amazon Bedrock のエージェントのコード解釈機能も強化されました。

これの目的は、データ分析、データ視覚化、テキスト処理、方程式の解決、最適化問題などの複雑なユースケースをより適切に処理することでもあります。

特に Amazon Bedrock の大規模モデル向けに、Amazon Cloud Technology が Claude 3 Haiku に微調整機能を追加しました。

Anthropic が Amazon Bedrock でこの機能をデビューさせたと理解されています。

微調整後、Claude 3 Haiku は次のように「開く」ようになりました:

分類精度は 81.5% から 99.6% に向上し、クエリあたりのトークンは 89% 削減されました。

最後に、コンピューティング能力とエネルギーの観点から、Amazon Cloud Technology は今日のイベントで良いニュースももたらしました:

100% 再生可能エネルギー目標を予定より 7 年早く達成!

つまり、発表イベント全体を通じて、生成 AI を中心に、Amazon クラウドテクノロジーは「より高速で、より多くの節約」を達成しました。

評価方法は?

まず第一に、それは十分に速いです。

Amazon Bedrock を例に挙げます。実際、2023 年 4 月にリリースされてからまだ 1 年以上しか経っていませんが、ほぼ 1 ～ 2 か月ごとの更新ペースを維持しています:

2023 年 6 月: 100 米ドルを投資。生成AIイノベーションセンターの設立に100万ドルを投じる。

2023 年 7 月: Meta が発売した最新の Llama 2 ベースモデルのサポートを発表し、7 つの新しい生成 AI 機能をリリースしました。

2023年9月: Anthropicとの戦略的パートナーシップを発表。

2023 年 11 月: 生成 AI の 3 層アーキテクチャを開始し、エンタープライズレベルの生成 AI アシスタント Amazon Q をリリースしました。

2024 年 2 月: Mistral AI が Amazon Bedrock に登場します。

2024 年 3 月: クロード 3 が Amazon Bedrock に登場します。

2024 年 4 月: Amazon Bedrock のメジャーアップグレード - カスタムモデルのインポート、モデル評価機能が正式に利用可能になります。

2024 年 5 月: Amazon Bedrock Studio のプレビューがリリースされました。

特に、Claude 3 などの主要な主流モデルのメジャーアップデートがリリースされると、Amazon Bedrock にはほぼ即座にアップデートが含まれます。

これに対応して、これらの主流の大手モデルプレーヤーも、今回の Claude 3 Haiku の新しい微調整機能と同様に、機能を更新する最初の場所として Amazon Bedrock を選択しました。

第二に、テクノロジーは十分に強力です。

Amazon Cloud Technology は、AIGC 時代の多くの主流の大型モデル プレーヤーとは少し異なります。つまり、フルスタック プレーヤーです。

このため、すべての更新反復では、コンピューティング層、モデル層、アプリケーション層のプロセス全体を考慮する必要があります。

今回のリリースから判断すると、Amazon Cloud Technology も、まるでパズルのようにレイヤーごとに複数の機能と機能を最適化し、生成 AI の領域を絶えず拡大しています。

Matt Wood が発表したデータによると、過去 18 か月間に Amazon Cloud Technology によってリリースされた生成 AI の機能の数は、2 位と 3 位を合わせた機能の 2 倍以上です。

このような量は技術力の証とも言えます。

ついに、市場が十分に認知されました。

これはマット・ウッド氏が発表した一連のデータからもわかります:

AI/ML ユニコーン企業の 96% が Amazon クラウド テクノロジーを使用しています

2024 年フォーブス誌の AI 企業トップ 50、90 % が Amazon クラウド テクノロジーを使用しています

기술력, 강점, 속도, 시장성을 갖춘 아마존 클라우드 기술이 AIGC 시대에 어떤 놀라움을 선사할지 기대해 볼 만하다.

—끝—

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