이 글에서는 Amazon Nova Canvas에서 제공하는 가상 시착 기능을 탐구하며, 빠르게 시작할 수 있는 샘플 코드와 최상의 결과를 얻는 데 도움이 되는 팁을 제공합니다.
아마존에서의 세밀 조정 기술을 통해 위험한 약물 오류가 33% 감소하고, 인간 노력이 80% 감소하며, 콘텐츠 품질 평가가 77%에서 96%까지 향상되는 방법에 대해 소개하고 있습니다. 이를 위해 지도 세밀 조정(SFT), PPO, DPO, GRPO, DAPO, GSPO 등의 기술을 상세히 설명하고 있습니다.
Amazon의 다음 세대 추론 엔진인 Mantle이 제로 오퍼레이터 액세스(ZOA) 디자인을 구현하여 AWS 오퍼레이터들이 고객 데이터에 액세스할 수 있는 기술적 수단을 제거하는 방법을 탐색합니다.
AWS 프로페셔널 서비스가 특화된 AI 에이전트를 도입한 것을 발표했다. 이는 지능적인 에이전트를 컨설팅 수명 주기 전반에 포함시켜 고객에게 더 큰 가치를 제공하는 컨설팅 경험의 변화를 의미한다.
2024년, AWS Generative AI 혁신 센터 내 Custom Model 프로그램을 시작하여 모델 맞춤화 및 최적화 과정 전반에서 포괄적인 지원을 제공했다. 이 프로그램은 지난 2년간 글로벌 기업 및 스타트업과 협력하여 법률, 금융 서비스, 헬스케어 및 생명 과학 분야를 포함한 다양한 산업에서 탁월한 결과를 이끌어냈다.
AWS Generative AI 혁신 센터의 고객 프로젝트 중 65%가 성공적으로 컨셉에서 상용화로 전환되는 데 도움을 준 Five V’s Framework를 소개한다. 이 프레임워크는 가치, 시각화, 유효성 검증, 검증, 벤처 단계를 통해 구조화된 접근을 제공하며, “AI가 무엇을 할 수 있는가?”에서 “우리가 AI에게 무엇을 필요로 하는가?”로 초점을 옮기면서 솔루션이 측정 가능한 비즈니스 결과와 지속 가능한 운영 우수성을 제공하도록 한다.
아마존 베드락 AgentCore Memory가 어떻게 원시 대화 데이터를 인간의 인지 프로세스를 모방하는 정교한 추출, 통합 및 검색 메커니즘을 통해 지속적이고 실질적인 지식으로 변환시키는지 살펴봅니다. 이 시스템은 대화를 저장하는 것뿐만 아니라 의미 있는 통찰력을 추출하고, 시간을 초월하여 관련 정보를 병합하며, 일관된 기억 저장소를 유지하여 진정한 맥락을 인식하는 상호작용을 가능케 합니다.
AgentCore를 사용하면 고객은 선택한 프레임워크와 모델을 사용하여 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 제작할 수 있습니다.
Amazon Bedrock 사용자를 위한 체계적인 평가 방법론 소개. 이론적 프레임워크와 실용적 전략을 결합하여 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어가 최적의 모델 선택을 할 수 있게 함.
Amazon은 새로운 기능을 통해 에이전트를 대규모로 구축하고 배포하는 데 필수적인 측면에 대응하고 있습니다. 이러한 혁신은 실험을 넘어 비즈니스 프로세스에 신뢰할 수 있는 생산 준비 에이전트 시스템을 구축하는 데 도움이 될 것입니다.
이 포스트에서는 Amazon Bedrock Guardrails에서 제공하는 새로운 안전장치 계층을 소개하고, 이점 및 사용 사례를 설명하며, AI 애플리케이션에서 이를 구현하고 평가하는 방법에 대한 지침을 제공합니다.
글에서는 성숙한 생성형 AI 기반의 개요를 제시하고 구성 요소를 탐구하며 종단간의 전망을 제시합니다. 다양한 운영 모델을 살펴보고 해당 기반이 그 한계 내에서 운영될 수 있는 방법을 탐구합니다. 마지막으로 기업이 진화 경로를 평가하는 데 도움이 되는 성숙도 모델을 제시합니다.
AWS LLM League의 게임화된 지원이 파트너들의 AI 개발 역량을 향상시키는 방법을 소개하며, 작은 언어 모델의 세밀한 조정이 특정 산업의 필요에 맞는 비용 효율적인 전문 솔루션을 제공하는 방법을 보여줍니다.
이 게시물에서는 LLM 마이그레이션 패러다임과 아키텍처를 소개하며, Amazon Bedrock를 사용하여 모델 평가, 프롬프트 생성 및 데이터 인식 최적화를 거친 지속적인 프로세스를 제시합니다.
이 게시물에서는 에이전트 개발 프로세스를 간소화하는 Langfuse 통합 솔루션인 오픈 소스 베드락 에이전트 평가 프레임워크를 소개했습니다. 이 평가 프레임워크가 어떻게 약학 연구 에이전트와 통합될 수 있는지를 보여주었습니다. 생물 표지자 질문에 대한 에이전트 성능을 평가하고 이를 Langfuse로 전송하여 질문 유형별 평가 지표를 볼 수 있었습니다.
이 기사는 Amazon Bedrock 에이전트를 활용하여 기업이 고급 오류 처리 도구와 자동 스키마 탐지를 통해 데이터베이스 쿼리 효율성을 향상시키는 확장 가능한 텍스트-SQL 솔루션을 구현하는 방법을 보여줍니다.
