AWS는 기업에 간편한 AI 앱 개발을 제공합니다.

인공 지능의 미래는 기업이 특정 요구 사항에 따라 맞춤 설정할 수 있는 즉시 사용 가능한 경험으로 빠르게 변화하고 있습니다. 최적화됨 몇 달 간의 코딩 개발 없이 AI 애플리케이션을 생성하는 도구와 질문과 답변 이상의 기능을 갖춘 채팅 경험은 새로운 도입의 다음 단계가 될 수 있습니다. 플러그인 그리고 확장.

다음과 같은 보다 일반적인 도구 채팅GPT 정보와 중간 여정 이미지의 경우 공개 데이터와 일관된 개발자 코딩을 사용하여 최종 제품을 만듭니다. 한편, Amazon Web Services(AWS)는 더 많은 것뿐만 아니라 생성적 AI를 만들기 위해 최선을 다하고 있습니다. 생산적이고 탐색하기 쉬울 뿐만 아니라 이를 배포하는 회사에 고유한 데이터와 데이터 보안을 제공합니다. 도구.

이 브랜드는 Amazon Bedrock과 같은 플랫폼을 사용하여 새로운 AI 시장에서 고유한 공간을 개척하고 있습니다. 주력 허브는 4월부터 이용 가능하며 FM(Foundation Models)이라고 불리는 여러 모델을 보유하고 있습니다. AWS는 처음에 이러한 기본 수준 API를 교육하고 조직이 원하는 표준 AI 기능을 제공했습니다. 조직은 선호하는 FM을 혼합하고 일치시킨 다음 계속해서 앱을 개발하고 고유한 요구 사항에 맞는 자체 독점 데이터를 추가할 수 있습니다.

“공급자로서 우리는 기본적으로 대규모 데이터 모음에서 이러한 모델을 교육합니다. 모델이 훈련되면 컷오프 지점이 있습니다. 예를 들어 2023년 1월이면 모델에는 그 시점 이후의 정보가 없지만 회사는 비공개 데이터를 원합니다."라고 Amazon Bedrock 제품 및 엔지니어링 총괄 관리자인 Atul Deo는 Digital에 말했습니다. 동향.

각 회사와 회사에서 사용하는 기반 모델은 다양하므로, 각 결과 애플리케이션은 조직이 모델에 제공하는 정보에 따라 고유합니다. FM은 이미 기본 템플릿입니다. 그런 다음 오픈 소스 정보를 사용하여 모델을 채우면 회사 전체에서 애플리케이션을 반복적으로 만들 수 있습니다. AWS의 전략은 기업이 자체 데이터를 도입하여 고유한 앱을 만들 수 있는 기회를 제공합니다.

“또한 모델에 몇 가지 질문을 하고 답변을 얻을 수 있기를 원하지만 오래된 공개 데이터에 대한 질문에만 답변할 수 있다면 그다지 도움이 되지 않습니다. 관련 정보를 모델에 전달하고 관련 답변을 실시간으로 얻을 수 있기를 원합니다. 이것이 해결하는 핵심 문제 중 하나입니다.”라고 Deo는 덧붙였습니다.

기초 모델

Amazon Bedrock에서 지원되는 여러 기반 모델에는 Amazon Titan뿐만 아니라 Anthropic, AI21Labs 및 공급업체의 모델도 포함됩니다. StabilityAI는 텍스트 분석, 이미지 생성, 다국어 생성 등 AI 공간 내의 중요한 기능을 각각 다루고 있습니다. 작업. Bedrock은 AWS가 이미 Amazon SageMaker JumpStart 플랫폼에서 개발한 사전 훈련된 모델의 연속입니다. 이 플랫폼은 다음을 포함하여 많은 공개 FM의 1층에 있었습니다. 메타AI, Hugging Face, LightOn, Databricks 및 알렉사.

AWS는 또한 최근 7월 말 뉴욕에서 열린 AWS Summit에서 Cohere 브랜드의 새로운 Bedrock 모델을 발표했습니다. 이러한 모델에는 요약, 카피라이팅, 대화, 텍스트 추출 등을 실행할 수 있는 Command가 포함됩니다. 비즈니스 애플리케이션을 위한 질의응답, 클러스터 검색을 완료하고 100개 이상의 작업을 분류할 수 있는 Embed 언어.

AWS 기계 학습 부사장인 Swami Sivasubramanian은 정상 회담 기조 연설에서 FM이 저렴하고 저렴하다고 말했습니다. 비공개로 맞춤화되고 데이터가 암호화되며 개발된 원래 기본 모델을 훈련하는 데 사용되지 않습니다. AWS에 의해.

이 브랜드는 Chegg, Lonely Planet, Cimpress, Philips, IBM, Nexxiot, Neiman Marcus, Ryanair, Hellmann, WPS Office, Twilio, Bridgewater & Associates, Showpad, Coda 및 부킹닷컴.

Amazon Bedrock용 에이전트

AWS는 또한 기본 모델의 기능을 확장하는 보조 도구인 Agents for Amazon Bedrock을 정상회담에서 선보였습니다. 다양한 사용 사례를 가진 기업을 대상으로 하는 Agents는 표준 챗봇 질문 및 답변 이상의 사용자를 지원하는 증강 채팅 경험입니다. 미세 조정된 정보를 기반으로 능동적으로 작업을 실행할 수 있습니다.

AWS는 상업 공간에서 어떻게 잘 작동하는지에 대한 예를 제시했습니다. 소매 고객이 신발 한 켤레를 교환하고 싶어한다고 가정해 보겠습니다. 사용자는 상담원과 상호작용하면서 신발 사이즈를 8사이즈에서 9사이즈로 교환하고 싶다고 자세히 설명할 수 있습니다. 상담원이 주문 ID를 물어볼 것입니다. 일단 들어가면 상담원은 뒤에서 소매 재고에 접근하여 고객에게 요청한 사이즈의 재고가 있음을 알리고 교환을 진행할 것인지 물어볼 수 있습니다. 사용자가 '예'라고 대답하면 상담원은 주문이 업데이트되었는지 확인합니다.

“전통적으로 이 작업을 수행하려면 많은 작업이 필요합니다. 기존 챗봇은 매우 엄격했습니다. 여기저기서 말했는데 효과가 없다면 그냥 인간 상담원과 얘기하자고 말할 것입니다.”라고 Deo는 말했습니다. "이제 대규모 언어 모델은 인간이 말하는 방식을 훨씬 더 풍부하게 이해하므로 조치를 취하고 회사의 독점 데이터를 활용할 수 있습니다."

또한 이 브랜드는 보험 회사가 보험 청구를 접수하고 구성하기 위해 대리인을 사용하는 방법에 대한 예도 제시했습니다. 에이전트는 현재 일반적으로 알려진 AI 프롬프트 스타일(예: "C")을 사용하여 PTO에 대한 회사 정책을 조회하거나 해당 휴가를 적극적으로 예약하는 등의 작업으로 회사 직원을 지원할 수도 있습니다.나를 위해 PTO를 제출해 주세요?”

에이전트는 특히 기본 모델을 통해 사용자가 자신에게 가장 중요한 AI 측면에 집중할 수 있는 방법을 포착합니다. 한 번에 하나의 언어 모델을 개발하고 교육하는 데 몇 달을 소비하지 않고도 기업은 에이전트에서 조직에 중요한 정보를 조정하는 데 더 많은 시간을 투자하여 해당 정보가 최신 상태인지 확인합니다. 날짜.

“독점 데이터로 모델을 미세 조정할 수 있습니다. 요청이 이루어지면 최신의 최고의 제품을 원하게 됩니다.”라고 Deo는 말했습니다.

많은 기업들이 전체적으로 AI에 대한 보다 비즈니스 중심적인 전략으로 계속 전환함에 따라 AWS의 목표 목표는 단순히 브랜드와 조직이 AI 통합 앱과 서비스를 더 빨리 시작하고 실행할 수 있도록 돕는 것으로 보입니다. 앱 개발 시간을 단축하면 새로운 AI 앱이 시장에 출시될 수 있을 뿐만 아니라 일반적으로 사용되는 많은 도구가 꼭 필요한 업데이트를 받는 것을 볼 수도 있습니다.

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