혈액 적합성이 임신 위험이 될 때

AWS re:Invent에서 아마존 웹 서비스(AWS)가 아마존 베드락(Amazon Bedrock)의 혁신적인 기능들을 발표했습니다. 이번 업데이트는 고객들에게 더욱 폭넓은 모델 선택지를 제공하고, 강력한 기능을 지원하여 기업 맞춤형 생성형 AI 애플리케이션 구축 및 확장을 용이하게 합니다. 아마존 베드락은 AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI, 그리고 아마존의 업계 선도적인 대규모 언어 모델(LLM) 및 파운데이션 모델에 대한 쉬운 접근성을 제공하는 완전 관리형 서비스입니다. 또한, 생성형 AI 애플리케이션 구축에 필요한 다양한 기능을 지원하며, 개발을 간소화하는 동시에 프라이버시와 보안을 강화합니다. 이번 발표는 고객들에게 더욱 다양한 업계 최고 수준의 모델을 제공하고, 모델 평가, 맞춤 설정, 복잡한 작업 자동화, 그리고 책임감 있는 AI 구축을 위한 안전장치 등 새로운 기능을 통해 생성형 AI 접근성을 더욱 민주화합니다. 이를 통해 모든 규모와 산업의 조직들이 생성형 AI를 활용하여 혁신을 촉진하고 고객 경험을 재창조할 수 있게 될 것입니다. AWS의 데이터 및 AI 부문 부사장인 Dr. Swami Sivasubramanian은 "생성형 AI는 우리 시대의 가장 혁신적인 기술이 될 것이며, 고객들이 새로운 기회에 이를 적용하고 비즈니스 과제를 해결하는 방식에 영감을 받습니다."라며, "고객들은 비즈니스에 생성형 AI를 통합하면서, 선도적인 모델 선택, 맞춤 설정 기능, 에이전트 기능, 그리고 완전 관리형 경험 속의 엔터프라이즈급 보안 및 프라이버시를 제공하는 아마존 베드락을 찾고 있습니다. 더욱 다양한 도구를 손쉽게 사용할 수 있게 됨에 따라, 고객들은 아마존 베드락을 활용하여 생성형 AI의 잠재력을 최대한 발휘하고 사용자 경험을 재구상하며 비즈니스를 혁신하고 생성형 AI 여정을 가속화하고 있습니다."라고 말했습니다. 조직들은 생산성 향상, 혁신적인 사용자 경험 창출, 업무 방식 재정의 등 다양한 사용 사례를 위해 생성형 AI를 활용하고자 합니다. 하지만 생성형 AI는 매일 새로운 옵션과 혁신이 등장하며 빠르게 발전하고 있습니다. 이러한 환경에서 고객의 적응 능력은 가장 중요한 도구라고 할 수 있습니다. 조직은 최신 모델을 활용하여 실험하고, 배포하고, 반복하며, 전환할 수 있어야 하며, 내일 등장할 새로운 기술을 즉시 수용할 준비가 되어 있어야 합니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 AWS는 아마존 베드락을 개발하여, API 호출만큼 쉬운 방식으로 다양한 모델을 활용하고 모델 간 전환을 가능하게 했습니다. 또한, 모든 개발자가 최신 모델 맞춤 설정 기술을 활용할 수 있도록 지원하며, 고객의 보안과 데이터 프라이버시를 유지합니다. Alida, Automation Anywhere, Blueshift, BMW Group, Clariant, Coinbase, Cox Automotive, dentsu, Druva, Genesys, Gilead, GoDaddy, Hellmann Worldwide Logistics, INRIX, KONE, LexisNexis Legal & Professional, Lonely Planet, NatWest, Nexxiot, OfferUp, Omnicom, the PGA TOUR, Proofpoint, Salesforce, Siemens, Takenaka Corporation, Verint와 같은 고객들은 이미 아마존 베드락을 통해 생성형 AI의 힘을 활용하고 있습니다. 오늘 발표된 새로운 모델과 기능들은 고객들이 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 확장하는 것을 더욱 쉽게 만들 것입니다. Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI의 최신 모델과 Amazon Titan 제품군의 추가로 모델 선택의 폭이 넓어졌습니다. 단일 모델이 모든 사용 사례에 이상적인 것은 아닙니다. 모델은 기능, 가격, 성능 면에서 다양합니다. 고객들은 다양한 모델을 쉽게 접하고, 시험해보고, 전환하고, 필요에 맞는 최적의 모델을 조합할 수 있어야 합니다. 아마존 베드락을 통해 고객들은 최신 버전의 모델을 활용하여 빠른 혁신을 이끌 수 있습니다. 여기에는 새로 출시된 Anthropic Claude 2.1 및 Meta Llama 2 70B, 그리고 최근 출시된 Cohere Command Light, Cohere Embed English, Cohere Embed multilingual, Meta Llama 2 13B, Stability AI Stable Diffusion XL 1.0 등이 포함되며, 이 모든 모델은 API를 통해 접근 가능합니다. 아마존 Titan Text Embeddings 및 아마존 Titan Text 모델(현재 일반 출시) 외에도, AWS는 Amazon Titan Image Generator와 Amazon Titan Multimodal Embeddings를 출시하여 고객들에게 생성형 AI 애플리케이션 구축을 위한 더욱 폭넓은 선택과 유연성을 제공합니다. 아마존 베드락 전용인 아마존 Titan 모델은 AWS에서 대규모의 다양한 데이터셋으로 사전 훈련되어 다양한 사용 사례에 적합하며, AI의 책임감 있는 사용을 위한 지원 기능을 내장하고 있습니다. 또한, AWS는 일반 출시되는 아마존 Titan 모델 또는 그 결과물이 제3자 저작권을 침해하는 경우 고객을 보호합니다. Anthropic의 Claude 2.1, 아마존 베드락에서 사용 가능: AI 안전 및 연구 기업인 Anthropic은 최신 언어 모델인 Claude 2.1을 아마존 베드락에 선보였습니다. Claude 2.1은 200K 토큰의 컨텍스트 창과 긴 문서에 대한 향상된 정확도를 제공합니다. 고객들은 이제 금융 보고서나 내부 데이터셋과 같은 텍스트 중심의 문서를 처리할 수 있으며, Claude 2.1은 요약, 질의응답, 문서 비교 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. Anthropic에 따르면 Claude 2.1은 이전 모델 대비 허위 진술을 2배 줄여 정직성 측면에서 상당한 개선을 이루었습니다. Meta의 Llama 2 70B, 아마존 베드락에서 사용 가능: Llama 2는 Meta의 차세대 언어 모델입니다. Llama 2는 Llama 1보다 40% 더 많은 데이터로 훈련되었으며 컨텍스트 길이는 두 배입니다. 700억 개의 매개변수를 가진 Llama 2 모델이 최근 발표된 130억 개의 매개변수를 가진 Llama 2 모델과 함께 아마존 베드락에서 제공됩니다. 사전 훈련된 Llama 모델을 기반으로 구축된 Llama 2는 지침 데이터셋과 백만 개 이상의 인간 주석을 통한 미세 조정을 통해 대화형 사용 사례에 최적화되었습니다. 이 모델들은 추론, 코딩, 숙련도, 지식 테스트를 포함한 다양한 외부 벤치마크에서 경쟁력 있는 성능을 보여주며, 아마존 베드락에서 가격과 성능의 매력적인 조합을 제공합니다. 새로운 Amazon Titan Image Generator, 미리보기로 제공: Amazon Titan Image Generator는 광고, 전자상거래, 미디어 및 엔터테인먼트 산업의 고객들이 자연어 프롬프트를 사용하여 스튜디오 품질의 사실적인 이미지를 생성하거나 기존 이미지를 개선할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 대량의 이미지를 저렴한 비용으로 신속하게 아이디어화하고 반복할 수 있습니다. 이 모델은 복잡한 프롬프트를 이해하고 정확한 객체 구성과 제한된 왜곡으로 관련 이미지를 생성하여 유해 콘텐츠 생성을 줄이고 잘못된 정보 확산을 완화합니다. 고객들은 아마존 베드락 콘솔에서 자연어 프롬프트를 제출하여 이미지를 생성하거나, 이미지를 업로드하여 자동 편집한 후, 이미지 크기를 설정하고 모델이 생성할 변형 수를 지정할 수 있습니다. 편집 시, 고객은 이미지의 특정 부분을 분리하여 세부 정보를 추가하거나 교체할 수 있습니다(예: 해변 장면에 서핑보드 삽입 또는 자동차 광고 배경의 산을 숲으로 교체). 또한, 원본과 동일한 스타일로 추가 세부 정보를 포함하여 이미지의 테두리를 확장할 수도 있습니다. AWS가 올해 초 백악관에서 발표한 약속에 따라, Amazon Titan은 생성하는 모든 이미지에 보이지 않는 워터마크를 적용하여 AI 생성 이미지를 식별하는 은밀한 메커니즘을 제공하고 AI 기술의 안전하고 투명한 개발을 촉진함으로써 잘못된 정보 확산을 줄이는 데 도움을 줍니다. AWS는 이미지 출력에 통합되고 수정에 강하도록 설계된 내장형 보이지 않는 워터마크를 광범위하게 출시한 최초의 모델 제공업체 중 하나입니다. 새로운 Amazon Titan Multimodal Embeddings, 일반 출시: Amazon Titan Multimodal Embeddings는 고객들이 최종 사용자에게 더욱 정확하고 맥락적으로 관련된 멀티모달 검색 및 추천 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다. 이 모델은 이미지와 짧은 텍스트를 임베딩(모델이 데이터 간의 의미론적 의미와 관계를 쉽게 이해할 수 있도록 하는 수치 표현)으로 변환하여 고객의 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 최종 사용자는 이미지와 텍스트 프롬프트의 모든 조합을 사용하여 검색 쿼리를 제출할 수 있습니다. 모델은 검색 쿼리에 대한 임베딩을 생성하고 저장된 임베딩과 일치시켜 최종 사용자에게 더욱 정확하고 관련성 높은 검색 및 추천 결과를 제공합니다. 예를 들어, 수억 개의 이미지를 보유한 스톡 사진 회사는 이 모델을 사용하여 검색 기능을 강화할 수 있으므로 사용자는 이미지 검색을 통해 이미지를 찾을 수 있습니다.