Amazon, 기업이 생성 AI 기술을 활용하는 데 도움이 되는 여러 가지 새로운 기능을 출시하는 Bedrock 출시

Amazon Web Services는 최근 생태계에 5개의 새로운 생성 인공 지능 제품을 출시했습니다. 이 제품은 기업 고객이 자신의 데이터를 사용하여 인공 지능 애플리케이션을 구축하고 더 나은 보안과 접근성 모델을 제공하는 데 도움이 될 것입니다.

이러한 새로운 서비스에는 Amazon Bedrock의 정식 출시, Meta Platforms Inc.의 Llama 2, Amazon Titan 내장 AI, Amazon CodeWhisperer의 새로운 코딩 기능, 비즈니스 인텔리전스를 위한 QuickSight의 생성적 AI 향상이 포함됩니다

AWS 데이터 및 인간 "폭발 데이터의 증가, 확장 가능한 컴퓨팅의 사용, 기계 학습의 발전으로 지난 한 해 동안 생성 AI에 대한 관심이 급증했으며 전체 산업을 변화시키고 작업 수행 방식을 재구상할 수 있는 잠재력을 불러일으켰습니다."라고 부사장인 Swami Sivasubramanian은 말했습니다. "오늘의 출시는 스타트업부터 대기업, 개발자부터 데이터 분석가까지 모든 업계의 모든 직원이 생성적 AI에 액세스할 수 있도록 하는 데 중요한 이정표입니다."

Amazon Bedrock은 회사의 완전 관리형 서비스입니다. 생성 인공 지능(Generative Artificial Intelligence)은 기본 모델에 대한 액세스를 제공합니다. 고객은 이 서비스를 사용하여 나머지 관리에 대해 걱정할 필요 없이 Amazon 고성능 인프라의 안전한 환경에서 자신의 독점 데이터를 사용하여 자신의 모델을 검색, 훈련 및 조정할 수 있습니다.

이제 고객은 AI21 Labs, Anthropic, Cohere Inc., Meta Platforms Inc., Stability AI Ltd. 등 주요 AI 기업의 고성능 모델과 Amazon의 맞춤형 모델에 즉시 액세스할 수 있습니다. 또한 이 서비스는 고객과 대화하고, 문서를 집계하고, 이미지를 생성하고, AI 기반 검색을 제공할 수 있는 자체 AI 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다.

Amazon은 Bedrock이 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 통해 구현된 Meta의 Llama 2 대규모 언어 모델을 제공하는 최초의 완전 관리형 서비스라고 주장합니다. 앞으로 몇 주 안에 개발자는 Bedrock의 AWS 인프라에 최적화된 Llama 2를 사용하여 AI 애플리케이션을 구축할 수 있게 될 것입니다(130억 및 700억 매개변수 모델 기반). 대규모 데이터 세트를 기반으로 한 인공지능 애플리케이션. Amazon Titan 기본 모델은 텍스트를 임베딩이라는 숫자 표현으로 변환한 후 의미 기반 컨텍스트 강화 검색에 사용할 수 있는 대규모 데이터 세트를 기반으로 하는 모델 제품군입니다. 이는 AI 기반 검색을 향상하고 더 나은 개인화 및 기타 사용 사례를 제공하는 데 사용될 수 있습니다.

임베딩 모델을 구축하려면 많은 양의 데이터와 풍부한 머신러닝 전문 지식이 필요하기 때문에 많은 기업에서 이 기능을 구현하기가 어렵습니다. 이제 Titan Embeddings를 통해 기업 고객은 관리형 서비스를 통해 이 기능을 쉽게 달성할 수 있습니다. AWS의 이 기능은 25개 이상의 언어를 지원하고 8,192개 토큰의 컨텍스트 길이를 갖습니다. 즉, 단일 단어부터 매우 긴 문서까지 모든 것을 처리할 수 있습니다.

Amazon CodeWhisperer는 코드 조각을 제안하여 개발자를 위한 AI 기반 코딩 동반자입니다. 개발자와 협력하기 위해 코드를 다시 작성하고 코드를 해석합니다. 해당 모델은 수십억 줄의 오픈 소스 코드로 훈련되어 개발자에게 이러한 기능을 제공할 수 있습니다. Amazon은 기업 고객이 내부 코드 베이스의 프라이빗 코드를 사용하여 이를 사용자 정의할 수 있도록 업그레이드하여 비즈니스의 고유한 요구 사항에 따라 권장 사항을 제공할 수 있습니다.

업데이트 이전에 개발자는 이 도구를 사용하여 일반 코드를 작성할 수 있었지만 CodeWhisperer는 회사의 특정 내부 요구 사항이나 코딩 요구 사항에 대한 지식이 없었습니다. 개발자는 회사의 요구 사항을 충족하는지 확인하기 위해 이전에 작성된 코드를 검토하는 데 몇 시간을 소비해야 할 수도 있습니다.

새로운 사용자 정의 기능을 통해 CodeWhisperer는 개발자 도구를 통합하고 개발자와 협력하여 기존 코드를 기반으로 이미 고품질 코드를 유지합니다. Amazon은 기밀 정보를 공개하지 않고 고객 정보가 고객의 개발 환경에 저장되거나 기록되지 않는 방식으로 이를 수행할 것이라고 밝혔습니다.

Percious Systems Ltd의 최고 기술 책임자인 Pandurang Kamat는 "우리는 Amazon CodeWhisperer를 사용하여 16,000명 이상의 엔지니어링 직원이 산업 애플리케이션을 보다 빠르고 안전하게 구축하고 제공할 수 있도록 지원하고 있습니다."라고 말했습니다. "일부 팀에서는 이미 CodeWhisperer의 새로운 사용자 정의 기능을 활용하여 생성적 AI 기반 코드 권장 사항의 가치를 극대화하고 있으며 이미 훌륭한 결과를 확인하고 있습니다.”

최신 연구에 따르면 Percious가 AWS와 파트너십을 맺은 후 개발자는 작업 수행 속도가 평균 28% 향상되었습니다

. 기업 사용자는 대화형 대시보드, 보고 및 내장된 분석을 제공하는 클라우드 기반 통합 비즈니스 인텔리전스 서비스인 Amazon QuickSight를 통해 새로운 생성 AI 기능에 액세스할 수 있습니다. QuickSight에는 QuickSight Q를 사용하여 자연어 쿼리를 수행하는 기능이 있어 모든 사용자가 구조화된 질문을 간단히 입력하고 결과를 얻을 수 있습니다.

Amazon은 QuickSight Q에 새로운 기능을 도입하여 자연어 기능을 확장하여 분석가가 언어를 보다 느슨하게 사용하여 분석 엔진에서 정보와 통찰력을 얻을 수 있도록 했습니다. 업데이트 전에는 분석가들에게 "애리조나의 상위 10개 제품은 무엇입니까?"와 같이 명확하게 구조화된 질문을 하도록 요청했지만 이제는 생성 AI의 힘으로 훨씬 더 복잡한 아이디어를 처리할 수 있습니다.

이제 분석가는 원하는 결과를 설명하는 것만으로 원하는 시각화를 얻을 수 있으며, 생성된 보고서를 기반으로 후속 질문을 통해 복잡한 계산을 구체화할 수 있습니다. 완료한 후에는 클릭 한 번으로 답변과 차트를 패널이나 보고서에 빠르게 추가할 수 있습니다.

예를 들어, 이제 분석가는 AI에게 "2022년과 2023년 감귤 판매의 월간 추세"에 대한 시각적 차트를 생성하도록 요청할 수 있으며 AI는 꺾은선형 차트 또는 막대 차트 등 요청에 가장 적합한 차트 형식을 선택합니다. 분석가가 다른 채팅 형식을 선호하는 경우 나중에 스프레드시트로 변경하도록 요청할 수 있습니다.

질문이 명확하지 않은 경우 쿼리는 여러 데이터 필드와 일치할 수 있으며, 새로운 생성 AI 기능을 통해 QuickSight Q는 분석가에게 관련 질문을 제공할 수도 있습니다

위 내용은 Amazon, 기업이 생성 AI 기술을 활용하는 데 도움이 되는 여러 가지 새로운 기능을 출시하는 Bedrock 출시의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!