AWS는 생성 AI 구현을 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다.

원래 의미를 바꾸지 않고 중국어로 다시 작성해야 합니다. 앞서 Amazon Web Services(AWS)가 re:Invent 2023에서 실용화 인공지능 가속화를 목표로 발표한 일련의 관련 기술을 소개했습니다. 기술의 응용

여기에는 NVIDIA와의 심층적인 전략적 파트너십 구축, GH200 슈퍼 칩을 기반으로 한 최초의 컴퓨팅 클러스터 출시, 자체 개발한 새로운 범용 프로세서 및 AI 추론 칩 등이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다.

하지만 우리 모두 알고 있듯이 생성 AI는 하드웨어의 강력한 컴퓨팅 성능뿐만 아니라 우수한 AI 모델에도 의존합니다. 특히 현재의 기술적 배경에서 개발자와 기업 사용자는 다양한 모델이 다양한 생성 범주에 적합하기 때문에 모델의 합리적인 선택, 매개변수 설정 및 실제로 효과 평가까지 이어지는 경우가 많습니다. 이는 많은 사용자들에게 매우 귀찮은 일이 되었으며, 실제 적용 시나리오에 제너레이티브 AI를 적용하는 데 어려움도 크게 증가시켰습니다.

그렇다면 생성 AI의 실제 적용에 따른 어려움을 해결하고 신기술의 생산성을 진정으로 실현할 수 있는 방법은 무엇일까요? 베이징 시간으로 2023년 11월 30일 이른 아침, AWS는 일련의 답변을 내놓았습니다.

현재 더 많은 모델 선택이 함께 진행되고 있습니다

먼저 AWS는 오늘 Amazon Bedrock 서비스의 추가 확장을 발표했습니다. 이전에 이 서비스에는 AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI 및 Amazon을 비롯한 여러 업계 최고의 대규모 언어 모델 소스가 이미 포함되어 있었습니다. 이 호스팅 서비스를 통해 사용자는 다른 플랫폼을 방문할 필요 없이 하나의 플랫폼에서 다양한 대형 언어 모델을 편리하게 선택할 수 있습니다

오늘 기조연설에서 AI 보안 및 연구 회사인 Anthropic은 Claude 2.1 모델의 최신 버전을 Amazon Bedrock에 도입했다고 발표했습니다. Claude 2.1은 대용량 텍스트에 대한 요약, Q&A 수행 및 비교에 탁월하므로 재무제표 및 내부 데이터 세트 작업에 특히 적합합니다. Anthropic에 따르면 Claude 2.1은 이전 모델에 비해 정직성이 크게 향상되었으며 허위 진술이 2배 감소했습니다

동시에, 잘 알려진 대형 언어 모델 Llama 2도 Amazon Bedrock에 최대 700억 개의 매개변수 규모를 갖춘 새 버전을 도입했습니다. Meta의 차세대 대형 언어 모델인 Llama 2는 이전 세대보다 학습 데이터가 40% 더 많고 컨텍스트 길이가 두 배로 늘어났습니다. 최신 버전에서는 지침 데이터 세트와 100만 개 이상의 사람 주석으로 미세 조정되었으며 대화 사용 사례에 최적화되었습니다.

더 중요한 것은 AWS가 자체 AI 대형 언어 모델인 Titan을 성공적으로 개발했다는 ​​것입니다. 이전에 출시된 텍스트 생성용 Amazon Titan Text Embeddings 및 Amazon Titan Text 모델 외에도 이미지 생성에 중점을 둔 Amazon Titan Image Generator 및 Amazon Titan Multimodal Embeddings도 오늘 공식 발표되었습니다. 기존의 생성 이미지 모델과 비교하여 AWS의 자체 모델에는 저작권 보호를 위한 고유한 기술이 내장되어 있으며, 향후 보다 정확한 검색 결과를 생성하기 위해 이미지 및 텍스트 정보를 데이터베이스에 내장하는 기능도 지원합니다.

또한 AWS는 대형 모델에서 생성된 콘텐츠에 대한 저작권 보상 정책도 혁신적으로 제안했습니다. 즉, 일반적으로 사용 가능한 Amazon Titan 모델 또는 그 출력이 제3자의 저작권을 침해한다는 비난에 대해 AWS가 고객에게 보상합니다.

이제 더 정확하고 안전하게 대규모 언어 모델을 사용하는 것이 쉬워졌습니다

기존 사용 사례에서 기업은 가장 적합한 모델을 선택하기 전에 벤치마크를 결정하고, 평가 도구를 설정하고, 풍부한 전문 지식을 바탕으로 다양한 모델을 평가하는 데 오랜 시간을 소비해야 할 수 있습니다

하지만 이제 Amazon Bedrock의 모델 평가 기능을 사용하면 위의 모든 문제를 해결할 수 있습니다. 사용자는 콘솔에서 사전 설정된 평가 기준(예: 정확도, 견고성)을 선택한 다음 자체 테스트 데이터 세트를 업로드하거나 사전 설정된 데이터 양 중에서 선택하여 완전한 자동화를 실행하면 됩니다.

수동 평가가 필요한 경우에도 AWS 전문가 팀은 고객이 정의한 지표(예: 관련성, 스타일, 브랜드 이미지)를 기반으로 상세한 평가 보고서를 제공할 수 있습니다. 시간을 크게 절약하는 동시에 기업이 생성 AI를 사용하는 기술적 한계도 크게 낮춥니다.

그뿐만 아니라, Amazon Bedrock에서는 Cohere Command, Meta Llama 2, Amazon Titan 및 Anthropic Claude 2.1을 포함한 여러 대규모 언어 모델이 향후 조정될 예정이며 사용자가 자신의 필요에 따라 미세 조정할 수 있도록 지원합니다. . 또한 Amazon Bedrock 지식 기반 기능을 사용하면 대규모 모델을 기업의 독점 데이터 소스에 연결할 수 있으므로 챗봇 및 질문 답변 시스템과 같은 사용 사례에 대해 보다 정확하고 기업별 응답을 제공할 수 있습니다.

동시에 생성적 AI 사용 시 보호 메커니즘을 위해 이제 기업은 Amazon Bedrock용 Guardrails를 통해 생성적 AI의 언어 원리를 사용자 정의할 수 있습니다. 거부할 주제를 설정하고, 증오심 표현, 모욕, 성적 언어 및 폭력에 대한 임계값을 구성하여 유해한 콘텐츠를 원하는 수준으로 필터링할 수 있습니다. 앞으로 Amazon Bedrock용 Guardrails에는 단어 필터 기능이 도입되고 다양한 모델 사용 사례에서 동일하거나 다른 가드 수준을 사용할 예정입니다.

AWS는 많은 사용자들의 신뢰를 얻은 후, 생성 AI 구현을 본격적으로 추진하고 있습니다

새로운 기술을 통해 생성 AI의 선택 및 사용 프로세스를 크게 단순화하는 것 외에도 AWS의 높은 평가를 받는 Amazon SageMaker 서비스는 이제 Hugging Face, Perplexity, Salesforce, Stability AI 및 Vanguard와 같은 고객이 지속적인 훈련을 위해 사용하고 있으며 언어 모델. 회사 자체 컴퓨팅 장비를 사용하는 것에 비해 AWS의 엄청난 하드웨어 이점과 유연한 비즈니스 모델은 "대형 모델"의 진화를 더 빠르고 간단하게 만들 것입니다.

그뿐만 아니라 Alida, Automation Anywhere, Blueshift, BMW Group, Clariant, Coinbase, Cox Automotive, dentsu, Druva, Genesys, Gilead, GoDaddy, Hellmann Worldwide Logistics, KONE, LexisNexis Legal & Professional, Lonely Planet A 등도 볼 수 있습니다. NatWest 및 기타 여러 회사는 데이터를 AWS에 저장하고 이 데이터를 사용하여 다른 경쟁업체가 데이터를 유출하거나 사용할 염려 없이 자체 생성 AI 서비스를 민영화하고 "사용자 지정"하기로 결정했습니다. 그리고 "Amazon Bedrock의 모든 입력 또는 출력은 기본 모델을 훈련하는 데 사용되지 않기 때문에 이는 AWS의 자체 보증일 뿐만 아니라 타사 대형 모델 제공업체에 대한 기술적 제약이기도 합니다

실제로 오늘 기조 연설에 등장한 AWS의 관련 파트너를 나열하면 AWS 모델의 훈련 및 반복을 가속화하기 위한 기본 모델 선택 등 오늘날 생성 AI의 거의 모든 산업 체인 링크를 다루고 있음을 알 수 있습니다. 서비스 제공업체는 더 많은 사용자에게 서비스를 제공하기 위해 AWS에서 서비스를 호스팅하며, 대규모 모델 사용자도 AWS 관련 결제를 선호합니다. 플랫폼이 AI 기술을 사용하여 서비스 품질과 비즈니스 운영 효율성을 향상시키는 임계값을 크게 단순화하기 때문입니다. 매우 높은 신뢰성.

몇 달 전만 해도 다들 어떻게 하면 '생성 인공지능'을 실제 기업과 사용자에게 진정으로 적용하고, 그들에게 혜택을 줄 수 있을지 고민했을 것입니다. 하지만 오늘 AWS re:Invent 2023 기조연설 이후 답은 분명해졌습니다

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