모델 학습 시간 단축해 모델 확장 위한 향상 기능 포함돼
아마존웹서비스(이하 AWS)는 AWS 리인벤트에서 대규모 언어 모델(LLM) 및 기타 파운데이션 모델(FM)의 구축, 학습, 배포를 가속화하는 데 도움이 되는 아마존 세이지메이커의 새로운 기능 다섯 가지를 발표했다.
모델이 산업 전반에 걸쳐 고객 경험을 지속적으로 혁신함에 따라, 세이지메이커는 조직이 다양한 생성형 AI 사용 사례를 지원하는 머신러닝 모델을 더 쉽고 빠르게 구축, 학습, 배포하도록 지원한다. 하지만 모델을 성공적으로 사용하기 위해서는 모델의 개발과 사용, 성능을 효율적으로 관리하는 고급 기능이 필요하다. 때문에 팰컨 40B 및 180B, IDEFICS, 쥬라기-2, 스테이블 디퓨전, 스타코더와 같은 대부분의 선도적인 모델은 모두 세이지메이커에서 학습된다.
이번에 발표된 신규 기능에는 모델 학습 시간을 단축해 모델 확장을 위한 세이지메이커를 향상시키는 새로운 기능이 포함돼 있다. 배포 비용과 모델 지연 시간을 줄여 관리형 ML 인프라 운영을 최적화하는 기능도 포함됐다. 또한, AWS는 책임 있는 AI 사용을 지원하는 품질 매개변수를 기반으로 더 용이하게 올바른 모델을 선택할 수 있게 해 주는 새로운 세이지메이커 클래리파이 기능을 도입한다.
고객이 이러한 모델을 조직 전체에 적용할 수 있도록, 자연어 지침을 사용해 데이터를 더 빠르고 쉽게 준비할 수 있는 새로운 노코드 기능도 세이지메이커 캔버스에 도입한다. 세이지메이커 캔버스는 고객이 조직의 독점 데이터를 사용해 인사이트를 추출하고, 예측하고, 콘텐츠를 생성하는 데 있어 모델을 더 쉽게 사용할 수 있게 함으로써 모델 구축 및 사용자 지정을 지속적으로 대중화하고 있다. 이러한 발전은 고객이 ML을 활용해 대규모 혁신을 도모할 수 있도록 지원하는 세이지메이커의 광범위한 기능을 기반으로 한다.
최근 ML의 발전과 확장 가능한 컴퓨팅 용량의 가용성, 그리고 데이터의 엄청난 확산은 수십억 개의 매개변수를 보유한 모델들의 등장으로 이어졌고, 이에 따라 블로그 게시물 작성, 이미지 생성, 수학 문제 풀이, 대화 참여, 문서 기반 질문에 대한 답변 등 다양한 작업을 수행할 수 있게 됐다.
현재 3M, 아스트라제네카, 페라리, LG AI연구원, 라이언에어, 톰슨로이터, 뱅가드 등 수만 명의 고객이 매달 1조5000억 건 이상의 추론 요청을 처리하는 데 세이지메이커를 사용하고 있다. AI21랩스, 스태빌리티AI, TII와 같은 고객들은 최대 수십억 개의 매개변수로 모델을 학습시키는 데 세이지메이커를 사용하고 있다.
고객은 작업별 모델을 주로 구축하는 방식에서 생성형 AI를 지원하는 대규모 범용 모델을 구축하는 방식으로 전환함에 따라, 비용과 성능을 최적화하면서도 대규모 데이터 세트와 더 복잡한 인프라 설정으로 작업하게 됐다.
이와 함께 회사의 목소리와 스타일, 서비스를 담아내는 고유한 고객 경험을 창출하기 위해 자체 모델을 구축하고 커스터마이즈 하기를 원한다. 2017년 서비스 출시 이후 380개 이상의 기능을 추가한 세이지메이커는 고객이 제품에 바로 사용할 수 있는 모델을 대규모로 구축, 교육, 배포하는 데 필요한 모든 것을 제공한다.
브라틴 사하(Bratin Saha) AWS 인공지능 및 머신러닝 부문 부사장는 "ML은 근래 들어 가장 심오한 기술 발전 중 하나이며, 모델에 대한 관심은 모든 조직으로 확산됐다. 이러한 관심의 증가는 모델을 더 빠르게 구축, 학습, 배포하고자 하는 고객에게 새로운 확장 과제를 제시하고 있다"고 말했다.
이어 그는 "학습 가속화와 호스팅 비용 최적화, 지연 시간 단축, FM 평가 간소화부터 노코드 모델 구축 기능 확장에 이르기까지, 우리는 고품질의 비용 효율적인 ML 모델에 대한 모든 규모의 조직의 접근성을 높인다는 사명을 가지고 있다. 이번에 발표된 목적에 맞게 구축된 완전 관리형 기능들을 통해 아마존 세이지메이커를 개선하고 고객이 ML 투자를 최대한 활용할 수 있도록 도울 것"이라고 말했다.
헬로티 서재창 기자 |
