AWS는 기업에 쉬운 AI 앱 개발을 제공합니다 | ENBLE

AWS는 기업에 쉬운 AI 앱 개발을 제공합니다

인공지능의 미래는 기업이 특정 요구사항에 기반하여 사용자 정의할 수 있는 ‘외부 상자’ 경험으로 빠르게 진화하고 있습니다. 단순한 질문과 답변 이상의 기능을 갖춘 최적화된 채팅 경험과 수개월의 코딩 개발 없이 AI 애플리케이션을 생성할 수 있는 도구는 새로운 플러그인과 확장 기능을 도입하는 것 이상의 다음 단계가 될 수 있습니다.

ChatGPT(정보용) 및 Midjourney(이미지용)와 같은 일상적인 도구들은 공공 데이터와 일관된 개발자 코딩에 의존하여 최종 제품을 생성합니다. 한편, 아마존 웹 서비스(AWS)는 도구를 사용하는 회사에게 데이터 고유성과 데이터 보안 뿐만 아니라 더 생산적이고 사용하기 쉬운 생성형 AI를 제공하기 위해 헌신하고 있습니다.

이 브랜드는 아마존 베드락(Amazon Bedrock)과 같은 플랫폼을 사용하여 새로운 AI 시장에서 독특한 공간을 확보하고 있습니다. 이 핵심 허브는 4월부터 사용 가능하며, 여러 개의 Foundation Models(FMs)를 보유하고 있습니다. AWS는 초기에 이러한 베이스 수준의 API를 훈련시키고 기업들에게 원하는 표준 AI 기능을 제공합니다. 기업은 선호하는 FMs를 혼합하고 일련의 고유 데이터를 추가하여 자체적인 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

“서비스 제공자로서 우리는 이러한 모델들을 대량의 데이터로 훈련시킵니다. 모델이 훈련되면 기준일(예: 2023년 1월)로 종료됩니다. 이후의 정보는 모델에 없지만 기업들은 개인적인 데이터를 원합니다.”라고 Amazon Bedrock 제품 및 엔지니어링 총괄 매니저인 Atul Deo는 ENBLE에 말했습니다.

각 회사와 그들이 사용하는 Foundation Models는 다양하기 때문에 결과적인 애플리케이션은 기업들이 모델에 공급하는 정보에 따라 고유합니다. FMs는 이미 기본 템플릿입니다. 그런 다음 오픈 소스 정보를 사용하여 모델을 채워넣으면 애플리케이션이 다양한 회사 간에 반복적일 수 있습니다. AWS의 전략은 기업들이 자체 데이터를 추가하여 앱을 고유하게 만들 수 있는 기회를 제공합니다.

“모델에 일부 질문을 하고 답을 받을 수 있는 기능도 필요하지만, 오래된 공공 데이터에 대해서만 답변할 수 있다면 그렇게 유용하지 않을 것입니다. 모델에 관련 정보를 전달하고 실시간으로 관련 답변을 받을 수 있어야 합니다. 이것이 모델이 해결하는 핵심 문제 중 하나입니다.”라고 Deo는 덧붙였습니다.

Foundation 모델

Amazon Bedrock에서 지원하는 다양한 Foundation 모델에는 Amazon Titan뿐만 아니라 Anthropic, AI21Labs 및 StabilityAI와 같은 제공자들의 모델이 포함되어 있습니다. 이들은 텍스트 분석, 이미지 생성, 다국어 생성 등 AI 영역에서 중요한 기능을 다룹니다. Bedrock는 이미 AWS의 Stagemaker Jumpstart 플랫폼에서 개발한 사전 훈련된 모델들을 계속 발전시킨 것으로, Meta AI, Hugging Face, LightOn, Databricks 및 Alexa를 비롯한 다양한 공공 FMs에 참여하고 있습니다.

AWS는 최근 뉴욕에서 개최된 AWS Summit에서 브랜드 Cohere의 새로운 Bedrock 모델도 발표했습니다. 이 모델들은 비즈니스 애플리케이션을 위해 요약, 콘텐츠 작성, 대화, 텍스트 추출 및 질의 응답과 같은 작업을 수행할 수 있는 Command와, 100개 이상의 언어로 클러스터 검색 및 작업 분류를 완료할 수 있는 Embed를 포함하고 있습니다.

AWS의 머신 러닝 부사장인 Swami Sivasubramanian은 서밋 기조 연설에서 FMs가 비용이 적고 대기 시간이 짧으며 개인적으로 사용자 정의되며 데이터가 암호화되며 AWS에서 개발한 원본 기본 모델을 훈련시키기 위해 사용되지 않는다고 밝혔습니다.

아마존 베드락을 사용하는 다양한 기업들과의 협력에는 Chegg, Lonely Planet, Cimpress, Philips, IBM, Nexxiot, Neiman Marcus, Ryanair, Hellmann, WPS Office, Twilio, Bridgewater & Associates, Showpad, Coda 및 Booking.com이 포함됩니다.

Amazon Bedrock을 위한 에이전트

AWS는 서밋에서 Amazon Bedrock을 위한 보조 도구인 에이전트(Agents for Amazon Bedrock)를 도입했습니다. 이 도구는 Foundational Models의 기능을 확장하여 기업들에게 다양한 사용 사례를 위한 증강형 채팅 경험을 제공합니다. 사용자의 특정 정보에 기반하여 미리 조정된 작업을 적극적으로 실행할 수 있습니다.

AWS는 상업 공간에서 어떻게 잘 작동하는지에 대한 예시를 제시했습니다. 예를 들어, 소매 고객이 신발을 교환하려고 한다고 가정해 봅시다. Agent와 상호작용하여 사용자는 신발을 사이즈 8에서 사이즈 9로 교환하고 싶다고 상세히 설명할 수 있습니다. Agents는 주문 ID를 요청할 것입니다. 입력하면, Agents는 비공개로 운영되는 소매 재고에 접근하여 고객에게 요청한 사이즈가 재고에 있는지 확인하고, 교환을 진행할지 물어볼 것입니다. 사용자가 예라고 말하면, Agents는 주문이 업데이트되었다고 확인할 것입니다.

“전통적으로 이를 수행하려면 많은 작업이 필요했습니다. 이전의 챗봇은 매우 강직했습니다. 여기저기서 무언가를 말하고 작동하지 않으면 ‘사람 에이전트와 대화하게 해주세요’라고 말했을 겁니다,” 더는 말했습니다. “이제 큰 언어 모델들은 인간의 말하는 방식에 대해 훨씬 풍부한 이해를 갖고 있기 때문에 회사의 독점 데이터를 활용하고 조치를 취할 수 있습니다.”

이 브랜드는 또한 보험 회사가 에이전트를 사용하여 보험 청구를 제출하고 정리할 수 있는 방법에 대한 예시를 제시했습니다. 에이전트는 심지어 회사 직원들이 PTO에 대한 회사 정책을 찾거나 해당 휴가를 활성화하도록 도와줄 수도 있습니다. 일반적으로 알려진 AI 프롬프트 스타일로, “PTO를 대신 신청해 줄 수 있을까요?”와 같은 방식으로 도움을 줄 수 있습니다.

Agents는 기반 모델이 사용자가 가장 중요하게 생각하는 AI 측면에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 한 번에 하나의 언어 모델을 개발하고 교육하는 데 몇 달을 소비할 필요 없이, 회사들은 Agents에서 조직에 중요한 정보를 세심하게 조정하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있으며, 이를 통해 최신 정보를 유지할 수 있습니다.

“독점 데이터로 모델을 미세조정할 수 있습니다. 요청이 발생하는 동안 최신 정보를 원합니다,” 더는 말했습니다.

많은 회사들이 전반적으로 AI에 대해 비즈니스 중심의 전략으로 전환하고 있으며, AWS의 목표는 단순히 브랜드와 조직이 AI 통합 앱과 서비스를 더 빠르게 구축하도록 돕는 것으로 보입니다. 앱 개발 시간을 단축함으로써 시장에 새로운 AI 앱이 등장할 수도 있지만, 많이 사용되는 도구들이 필요한 업데이트를 받을 수도 있습니다.

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