커스텀 Nova AI 모델 학습 서비스를 발표한 직후, 아마존 웹 서비스(AWS)는 기업 고객들이 자체적인 프론티어 모델을 구축할 수 있도록 더욱 많은 도구를 공개했습니다.
AWS는 지난 수요일 AWS re:Invent 컨퍼런스에서 Amazon Bedrock과 Amazon SageMaker AI에 새로운 기능을 발표했습니다. 이 신규 기능들은 개발자들이 맞춤형 대규모 언어 모델(LLM)을 구축하고 미세 조정하는 과정을 간소화하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
클라우드 제공업체에 따르면, AWS AI 플랫폼 총괄 관리자인 안쿠르 메흐로트라(Ankur Mehrotra)는 TechCrunch 인터뷰에서 개발자들이 컴퓨팅 리소스나 인프라를 고려할 필요 없이 모델 구축을 시작할 수 있는 SageMaker의 서버리스 모델 커스터마이징 기능을 도입했다고 밝혔습니다.
이러한 서버리스 모델 구축 기능을 사용하려면, 개발자들은 자체 안내 방식의 클릭 경로를 따르거나, 자연어를 사용하여 SageMaker에 프롬프트를 입력할 수 있는 에이전트 기반 경험을 활용할 수 있습니다. 에이전트 기반 기능은 현재 프리뷰로 제공됩니다.
메흐로트라는 "만약 의료 분야의 고객으로서 특정 의학 용어를 더 잘 이해하는 모델이 필요하다면, 레이블링된 데이터만 있다면 SageMaker AI에 지시할 수 있고, 원하는 기술을 선택하기만 하면 SageMaker가 모델 미세 조정을 진행합니다"라고 설명했습니다.
이 기능은 아마존의 자체 Nova 모델과 DeepSeek, Meta의 Llama를 포함한 특정 오픈 소스 모델(공개 가능한 모델 가중치를 가진 모델) 커스터마이징에도 적용 가능합니다.
AWS는 또한 Bedrock에 '강화 학습 미세 조정(Reinforcement Fine-Tuning)'을 출시했습니다. 이 기능을 통해 개발자는 보상 함수 또는 사전 설정된 워크플로 중 하나를 선택할 수 있으며, Bedrock이 모델 커스터마이징 프로세스를 시작부터 끝까지 자동으로 실행합니다.
프론티어 LLM(가장 진보된 AI 모델)과 모델 커스터마이징이 이번 컨퍼런스에서 AWS의 주요 중점 영역임이 분명해졌습니다.
AWS는 AWS CEO 맷 가먼(Matt Garman)의 화요일 기조연설에서 AWS가 기업 고객을 위해 연간 10만 달러를 받고 커스텀 Nova 모델을 구축해주는 서비스인 'Nova Forge'를 발표했습니다.
메흐로트라는 "저희 고객들 중 많은 분들이 '경쟁사가 같은 모델에 접근할 수 있다면, 저희는 어떻게 차별화할 수 있을까요? 최적화되어, 저희 브랜드와 데이터, 사용 사례에 최적화된 독특한 솔루션을 만들고 차별화하는 방법은 무엇일까요?'라고 질문합니다. 저희가 발견한 바에 따르면, 이 문제를 해결하는 핵심은 커스터마이징된 모델을 구현하는 것입니다"라고 말했습니다.
AWS는 아직 자체 AI 모델에 대해 상당한 사용자 기반을 확보하지 못한 상황입니다. Menlo Ventures가 7월에 실시한 조사에 따르면, 기업들은 다른 모델들보다 Anthropic, OpenAI, Gemini를 훨씬 선호하는 것으로 나타났습니다. 그러나 이러한 LLM을 커스터마이징하고 미세 조정할 수 있는 능력은 AWS에 강력한 경쟁 우위를 제공하기 시작할 잠재력을 지닙니다.
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