Amazon Bedrock, 수만 명의 고객이 안전한 생성형 AI 애플리케이션 구축 및 확장을 위한 기반으로 선택하며 새로운 기능 출시

AWS, 아마존 베드록 혁신으로 생성형 AI 개발 가속화 아마존 웹 서비스(AWS)가 생성형 인공지능(AI) 애플리케이션 및 경험 개발을 위한 가장 쉽고 빠르며 안전한 방법을 제공하는 새로운 아마존 베드록(Amazon Bedrock) 혁신을 발표했습니다. 이미 수만 명의 고객이 아마존 베드록을 생성형 AI 전략의 기반으로 선택했으며, 이는 AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI, 그리고 Amazon 등 선도적인 AI 모델에 대한 폭넓은 접근성과 함께 기업 수준의 보안 및 기능을 제공하여 생성형 AI 애플리케이션을 신속하게 구축하고 배포할 수 있도록 지원하기 때문입니다. 아마존 베드록의 강력한 모델들은 완전 관리형 서비스로 제공되어 고객은 기반 인프라에 대한 걱정 없이 원활한 배포, 확장성 및 지속적인 최적화를 통해 애플리케이션을 운영할 수 있습니다. 이번 발표를 통해 고객은 자체 맞춤형 모델을 아마존 베드록에서 실행하고, 사용 사례에 가장 적합한 모델을 쉽게 찾으며, 생성형 AI 애플리케이션에 대한 안전 장치를 더 쉽게 적용하고, 더 많은 모델 선택권을 확보할 수 있게 되었습니다. 전 세계에서 가장 빠르게 성장하는 스타트업부터 보안에 민감한 기업 및 정부 기관에 이르기까지 모든 산업 분야의 조직들이 아마존 베드록을 활용하여 혁신을 촉진하고 생산성을 높이며 새로운 최종 사용자 경험을 창출하고 있습니다. 뉴욕증권거래소(NYSE)는 수천 페이지에 달하는 규정 처리 및 이해하기 쉬운 언어로 답변 제공 등 여러 사용 사례에 걸쳐 아마존 베드록의 다양한 AI 모델과 최첨단 생성형 AI 기능을 활용하고 있습니다. 유럽 최대 항공사인 라이언에어(Ryanair)는 승객의 원활한 이동을 위해 승무원이 국가별 규정에 대한 질문에 즉시 답변을 찾거나 매뉴얼 요약을 추출하는 데 아마존 베드록을 사용하고 있습니다. 커뮤니티 기반 케어 조직을 위한 전자 건강 기록(EHR) 설계, 구축 및 제공을 전문으로 하는 기술 제공업체인 넷스마트(Netsmart)는 의료 제공업체를 위한 임상 문서화 경험을 향상시키기 위해 노력하고 있습니다. 이들은 아마존 베드록 기반의 생성형 AI 자동화 도구를 통해 개인의 건강 기록 관리 시간을 최대 50%까지 줄이는 것을 목표로 하며, 이를 통해 넷스마트 고객은 환자 상환 제출 속도를 높이고 환자 치료를 개선할 수 있을 것으로 기대됩니다. AWS의 AI 및 데이터 부문 부사장인 Dr. Swami Sivasubramanian은 "아마존 베드록은 폭발적인 성장을 경험하고 있으며, 모든 규모와 산업 분야의 수만 개 조직이 생성형 AI 전략의 기반으로 선택하고 있습니다. 이는 다른 어떤 곳보다 빠르고 쉽게 실험 단계에서 실제 운영 단계로 전환할 수 있기 때문입니다."라며, "고객들은 아마존 베드록이 제공하는 엔터프라이즈급 보안 및 개인 정보 보호, 다양한 선도적인 AI 모델 선택권, 그리고 생성형 AI 애플리케이션을 구축하는 가장 쉬운 방법을 높이 평가하고 있습니다. 오늘 발표를 통해 우리는 고객을 위한 혁신을 지속적으로 가속화하며, 업계 최고의 포괄적인 기능 세트와 모델 선택권을 제공하겠다는 약속을 두 배로 강화하여 생성형 AI 혁신을 대규모로 더욱 민주화할 것입니다."라고 말했습니다. 새로운 사용자 정의 모델 가져오기(Custom Model Import) 기능으로 조직은 자체 맞춤형 모델을 아마존 베드록으로 가져와 운영 오버헤드를 줄이고 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있습니다. AI21 Labs, Amazon, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI 등 세계에서 가장 강력한 모델에 대한 접근성 외에도 의료, 금융 서비스 및 기타 산업 분야의 고객들은 공개적으로 사용 가능한 모델을 자체 도메인별 사용 사례에 맞게 사용자 정의하여 자체 데이터를 활용하고 있습니다. 조직이 이러한 모델을 자체 데이터로 구축하고자 할 때, 일반적으로 Amazon SageMaker와 같은 서비스를 활용하여 처음부터 모델을 학습시키거나 Llama, Mistral, Flan-T5와 같은 공개 모델에 대한 고급 사용자 정의를 수행하는 최고의 학습 기능을 제공받습니다. 2017년 출시 이후 Amazon SageMaker는 현재까지 공개적으로 사용 가능한 가장 큰 모델인 Falcon 180을 포함한 세계 최고 성능의 AI 모델이 구축되고 학습되는 장소가 되었습니다. 고객들은 또한 자체적으로 모든 기능을 개발할 필요 없이 Knowledge Bases, Guardrails, Agents, Model Evaluation과 같은 아마존 베드록의 고급 내장 생성형 AI 도구를 자체 사용자 정의 모델과 함께 사용하기를 원합니다. 아마존 베드록 사용자 정의 모델 가져오기를 통해 조직은 이제 자체 사용자 정의 모델을 아마존 베드록에서 완전 관리형 API로 가져와 액세스할 수 있게 되어, 생성형 AI 애플리케이션 구축 시 전례 없는 선택권을 갖게 됩니다. 단 몇 번의 클릭만으로 고객은 Amazon SageMaker 또는 기타 도구에서 사용자 정의한 모델을 아마존 베드록에 쉽게 추가할 수 있습니다. 자동화된 검증 프로세스를 거치면, 아마존 베드록의 다른 모델과 마찬가지로 자체 사용자 정의 모델에 원활하게 액세스할 수 있으며, 원활한 확장성, 애플리케이션 보호를 위한 강력한 기능, 책임감 있는 AI 원칙 준수, 검색 증강 생성(RAG)을 통한 모델 지식 기반 확장, 다단계 작업을 완료하기 위한 에이전트 생성 용이성, 그리고 기반 인프라를 관리할 필요 없이 모델을 지속적으로 학습하고 개선하기 위한 미세 조정 수행 등 현재 제공되는 모든 동일한 이점을 누릴 수 있습니다. 이 새로운 기능을 통해 AWS는 조직이 동일한 API를 통해 아마존 베드록 모델과 자체 사용자 정의 모델의 조합을 쉽게 선택할 수 있도록 지원합니다. 현재 아마존 베드록 사용자 정의 모델 가져오기는 미리 보기로 제공되며, 가장 인기 있는 오픈 모델 아키텍처인 Flan-T5, Llama, Mistral을 지원하며 향후 더 많은 모델을 지원할 계획입니다. 모델 평가(Model Evaluation) 기능은 고객이 애플리케이션에 가장 적합한 모델을 평가, 비교 및 선택하도록 돕습니다. 업계 최고의 광범위한 모델을 통해 아마존 베드록은 조직이 가격, 성능 또는 기능 요구 사항을 충족하고 자체적으로 또는 다른 모델과 조합하여 모델을 실행할 수 있도록 지원합니다. 그러나 특정 사용 사례에 가장 적합한 모델을 선택하려면 고객은 정확성과 성능 간의 섬세한 균형을 맞춰야 합니다. 지금까지 조직은 각 신규 모델이 사용 사례를 어떻게 충족할 수 있는지 분석하는 데 수많은 시간을 소비해야 했으며, 이는 최종 사용자에게 혁신적인 생성형 AI 경험을 제공하는 속도를 제한했습니다. 이제 정식 출시된 모델 평가 기능은 조직이 아마존 베드록의 모델을 분석하고 비교하는 가장 빠른 방법으로, 모델 평가에 소요되는 시간을 몇 주에서 몇 시간으로 단축하여 새로운 애플리케이션과 경험을 더 빠르게 시장에 출시할 수 있도록 합니다. 고객은 사전 정의된 평가 기준(예: 정확성 및 견고성)을 선택하고 자체 데이터 세트 또는 프롬프트 라이브러리를 업로드하거나, 내장된 공개 리소스 중에서 선택하여 신속하게 시작할 수 있습니다. 주관적인 기준이나 미묘한 판단이 필요한 콘텐츠의 경우, 아마존 베드록은 고객이 사용 사례별 지표(예: 관련성, 스타일, 브랜드 보이스)를 기반으로 모델 응답을 평가하기 위해 워크플로에 사람을 쉽게 통합할 수 있도록 합니다. 설정 프로세스가 완료되면 아마존 베드록은 평가를 실행하고 보고서를 생성하여 고객이 주요 기준에 대한 모델 성능을 쉽게 이해하고 사용 사례에 가장 적합한 모델을 신속하게 선택할 수 있도록 합니다. 아마존 베드록용 가드레일(Guardrails for Amazon Bedrock)을 통해 고객은 개인 및 민감한 정보, 욕설, 특정 단어를 제거하고 유해한 콘텐츠를 차단하기 위한 안전 장치를 쉽게 구현할 수 있습니다. 생성형 AI가 모든 산업 분야에 널리 보급되려면 조직은 안전하고 신뢰할 수 있으며 책임감 있는 방식으로 이를 구현해야 합니다. 많은 모델이 바람직하지 않거나 유해한 콘텐츠를 필터링하기 위한 내장 제어 기능을 사용하지만, 대부분의 고객은 응답이 관련성을 유지하고 회사 정책과 일치하며 책임감 있는 AI 원칙을 준수하도록 생성형 AI 애플리케이션을 더욱 맞춤화하기를 원합니다. 이제 정식 출시된 아마존 베드록용 가드레일은 AI 모델의 기본 기능 위에 업계 최고의 안전 보호 기능을 제공하여 고객이 유해한 콘텐츠의 최대 85%를 차단하도록 지원합니다. 가드레일은 주요 클라우드 제공업체가 제공하는 유일한 솔루션으로, 내장된 안전 장치와 사용자 정의 안전 장치를 단일 제품으로 제공하며, 아마존 베드록의 모든 대규모 언어 모델(LLM) 및 미세 조정된 모델과 함께 작동합니다. 가드레일을 생성하기 위해 고객은 애플리케이션의 맥락에서 거부된 주제를 정의하는 자연어 설명을 제공하기만 하면 됩니다.