AWS의 생성 AI 기능 활용

뛰어난 기능과 AWS의 강력한 인프라를 바탕으로 생성형 AI 애플리케이션 개발을 고려 중이라면 Amazon Bedrock이 최적의 플랫폼이 될 수 있습니다.

또한, 작업 과정에서 생성형 AI 및 머신러닝을 활용하여 수준 높은 이미지와 콘텐츠를 만들고, 향상된 고객 경험을 제공하고자 하는 기업과 개인에게 매우 유익할 것입니다.

가트너의 예측에 따르면, 생성형 AI는 2026년까지 모바일 앱 및 웹사이트 디자인 작업의 60%를 자동화할 것으로 예상됩니다.

따라서 Amazon Bedrock과 같은 생성형 AI 시스템은 다양한 분야에서 큰 잠재력과 활용 가능성을 가지며, 그 사용량은 더욱 증가할 것으로 보입니다.

본 글에서는 생성형 AI와 Amazon Bedrock에 대한 설명과 함께 이들이 어떻게 도움을 줄 수 있는지에 대해 자세히 알아볼 것입니다.

자, 시작해 볼까요!

생성형 AI란 무엇인가?

생성형 인공지능(Generative AI)은 주어진 프롬프트에 따라 이미지, 텍스트 및 기타 다양한 형태의 미디어를 생성할 수 있는 인공지능의 한 종류입니다.

시스템이 주어진 데이터 세트를 학습하고 훈련하면, 실감 나는 이미지, 이야기, 음악, 비디오, 대화 등을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. 생성형 AI 모델은 입력된 훈련 데이터의 구조와 패턴을 분석하여 유사한 특징을 가진 새로운 데이터를 생성합니다.

생성형 AI의 핵심 동력은 사전 훈련된 대규모 머신러닝 모델입니다. 이러한 모델은 기초 모델(FM) 또는 기본 모델이라고 불립니다. 이러한 ML 모델은 수백만, 심지어 수십억 개의 변수 또는 매개변수를 가질 수 있습니다.

많은 매개변수를 통해 FM은 복잡한 개념을 이해할 수 있습니다. FM은 패턴과 형식이 다양한 방대한 데이터 세트를 학습함으로써 다양한 상황에 적용할 수 있는 능력을 갖게 됩니다.

FM은 블로그 게시물 작성, 이미지 생성부터 질문에 대한 답변, 수학 문제 해결까지 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. FM의 다목적성과 규모를 고려할 때, 텍스트 분석, 이미지 분류, 예측 등 특정 작업만 수행할 수 있었던 기존 머신러닝 모델과 차별화됩니다.

대표적인 생성형 AI 시스템으로는 Open AI의 ChatGPT, Bing Chat, Google의 Bard와 함께 DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney 등이 있습니다.

생성형 AI의 활용 분야

생성형 AI의 주요 활용 분야는 다음과 같습니다.

소프트웨어 개발: 다양한 작업을 수행할 수 있는 생성형 AI 기반 애플리케이션 개발. 코드 생성, 검증, 설명에도 활용 가능합니다.
글쓰기: 생성형 AI 시스템을 활용하여 기사, 이메일 회신, 이력서, 소셜 미디어 프로필 등을 작성할 수 있습니다. 제목 분해, 핵심 요소 추출, 개요 작성 등을 통해 콘텐츠 요약과 콘텐츠 제작이 가능합니다.
예술: 생성형 AI 기반 시스템은 다양한 분야에서 활용 가능한 예술적인 이미지, 사진, 장면을 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 영화, 게임, 비디오 등에서 사용 가능하며 원하는 스타일의 음악을 만들 수도 있습니다.
제품 디자인: 제품의 2D 및 3D 모델을 생성하여 시각적으로 확인할 수 있습니다. 이를 통해 효과적인 A/B 테스트를 수행하고 사용 사례에 따라 더 나은 디자인을 선택할 수 있습니다.
금융: 뛰어난 연산 능력과 최신 기능을 갖춘 핀테크 애플리케이션 개발이 가능합니다. 이러한 앱은 확장성이 뛰어나고 안전하며 신뢰할 수 있습니다.
의료: 질병이 미래에 어떻게 진행될지 보여주는 의료 영상을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 더 나은 치료 및 예방 계획을 수립하고 약물 테스트에 활용할 수 있습니다.
마케팅: 마케팅 팀은 생성형 AI 앱을 사용하여 보도 자료, 기사, 광고 캠페인, 이메일 등을 생성할 수 있습니다.
고객 지원: 고급 챗봇을 통해 효과적인 고객 지원을 제공할 수 있습니다.

생성형 AI의 장점

자동화: 생성형 AI 모델은 이메일 응답, 유사한 질문에 대한 답변, 모니터링 등 시간이 많이 소요되는 반복적인 작업을 자동화하는 데 도움이 됩니다.
향상된 응답: 기존 AI 시스템에 비해 생성형 AI 시스템은 적절하고 정확한 답변을 제공합니다. 따라서 응답 능력을 개선하고 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다.
현실적인 경험: 실제와 같은 이미지와 그래픽을 생성하여 제품 및 서비스에 대한 이해도를 높이고 비즈니스의 다양한 영역에서 활용할 수 있습니다.
간소화된 콘텐츠 생성: 생성형 AI를 사용하면 몇 시간이 걸리던 콘텐츠 제작을 빠르고 간단하게 만들 수 있습니다.
더 빠른 제품 개발: 작업 자동화, 콘텐츠 생성 간소화, 확장성과 성능이 뛰어난 애플리케이션을 활용하여 제품 개발 속도를 단축할 수 있습니다.

생성형 AI를 위한 데이터 준비

생성형 AI 모델을 훈련시키기 위해서는 양질의 데이터를 신중하게 계획하고 수집해야 합니다. 이를 위해 다음 사항을 확인해야 합니다.

데이터는 품질이 우수해야 합니다. 관련성 있고, 완전하며, 정확하고, 편향되지 않아야 합니다.
이메일, 데이터베이스, 기타 문서 등 여러 소스에서 구조화되지 않은 데이터와 구조화된 데이터를 모두 수집해야 합니다.
데이터에는 라벨이 지정되어 있어야 하며 CSV, JSON, TFRecord 등의 형식으로 저장되어야 합니다.
부정확하거나 불완전하거나 손상된 데이터를 제거하여 데이터를 정리해야 합니다.
정규화 및 형식 지정과 같은 기술을 사용하여 데이터를 전처리해야 합니다.

생성형 AI 구현 모범 사례

AI의 투명성과 신뢰성을 확보하는 것이 중요하므로 다음 모범 사례를 따르는 것이 좋습니다.

최종 사용자를 위한 콘텐츠를 생성하기 전에 다양한 사용 사례로 내부 테스트를 충분히 진행해야 합니다.
고객과 직원이 라벨이 올바르게 부착된 기계와 상호 작용할 때 투명성을 유지해야 합니다.
편향을 감지하고 제거하기 위한 지침과 프로세스를 설정하고 결과를 검증하고 지속적으로 테스트해야 합니다.
민감한 데이터를 보호하여 보안 및 데이터 프라이버시 문제를 해결해야 합니다.
생성형 AI를 베타 버전으로 먼저 출시하여 사용자 경험을 측정하고 개선을 위한 피드백을 구해야 합니다.

생성형 AI 구현의 과제

고성능 FM을 찾고 사용 사례에 적합하며 훌륭한 결과를 제공하는 FM에 쉽게 접근하기가 어렵습니다.
조직은 막대한 비용과 인프라 관리 부담으로 인해 앱에 통합하기가 어렵습니다.
기존 FM을 사용하여 다양한 앱을 개발하는 것은 쉽지 않습니다.
맞춤화 또한 어려울 수 있습니다.
데이터 프라이버시 및 보안에 대한 우려가 있습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 Amazon은 Bedrock을 선보였습니다. 그 해결책을 살펴보겠습니다.

Amazon Bedrock이란 무엇인가?

Amazon Bedrock은 생성형 AI 앱을 개발하고 FM으로 확장하는 더 쉬운 방법을 제공하는 완전 관리형 서비스입니다.

이 도구를 사용하면 API를 통해 Amazon 및 선도적인 AI 스타트업의 FM을 사용할 수 있습니다. 다양한 FM 옵션 중에서 선택하고 필요한 모델을 찾을 수 있습니다. 이러한 옵션에는 Amazon, Anthropic, Stability AI 및 AI21 Labs의 FM이 포함됩니다.

Bedrock은 데이터를 비공개로 유지하면서 FM을 빠르게 시작하고 사용자 정의할 수 있는 진정한 서버리스 환경을 제공합니다. 인프라를 관리할 필요 없이 AWS의 기능과 도구를 활용하여 FM을 앱에 통합하고 배포할 수 있어 생성형 AI 앱 개발 속도를 높일 수 있습니다.

Amazon Bedrock의 기능 및 특징

#1. 다양한 FM

Amazon Bedrock 고객은 고급 기능과 접근성을 갖춘 다양한 FM을 사용할 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

Claude: 다양한 텍스트 처리 및 대화 작업을 수행할 수 있는 Anthropic의 LLM입니다. Anthropic의 책임감 있고 윤리적인 AI 시스템 교육에 대한 폭넓은 연구를 기반으로 합니다.

Jurassic-2: AI21 Labs의 다국어 Jurassic-2 LLM은 자연어 명령을 사용하여 독일어, 프랑스어, 스페인어, 이탈리아어, 네덜란드어, 포르투갈어로 고유한 텍스트를 생성합니다.
Stable Diffusion: Stability AI의 Stable Diffusion을 포함한 다양한 텍스트-이미지 FM에 쉽게 접근할 수 있습니다. 이러한 FM은 고품질의 독창적인 디자인, 로고, 예술 작품, 이미지를 생성할 수 있습니다.
Amazon Titan: Bedrock을 통해 Amazon Titan의 강력한 FM에 접근하여 이미지와 텍스트를 생성할 수 있습니다. 사용자 경험을 더욱 풍부하게 만들기 위해 최근에 두 개의 새로운 LLM이 추가되었습니다.

이 목록에서 원하는 FM을 선택하면 앱 개발이나 이미지 및 텍스트 생성 프로젝트를 빠르게 시작할 수 있습니다.

#2. Titan FM

Amazon은 최신 Titan FM을 공개하기 전에 일부 고객과 함께 시범 운영했습니다. 초기에는 두 개의 Titan FM이 제공됩니다.

Generative LLM: 텍스트 생성, 텍스트 요약, 개방형 Q&A, 정보 추출 및 분류와 같은 작업을 위한 것입니다.
임베딩 LLM: 큰 텍스트 단위, 구, 단어와 같은 텍스트 입력을 텍스트의 의미론적 의미를 포함하는 임베딩 또는 수치 표현으로 변환할 수 있습니다.

LLM은 텍스트를 생성하지는 않지만, 검색이나 개인화와 같은 다양한 애플리케이션에 사용됩니다. 임베딩을 비교하면 모델이 단어 일치보다 더 상황에 맞고 관련성 있는 응답을 생성할 수 있기 때문입니다. 또한 제품을 더 쉽고 빠르게 찾을 수 있습니다.

#3. 맞춤화

Amazon Bedrock은 높은 수준의 맞춤화를 제공합니다. 주어진 AI 모델을 데이터로 맞춤화하여 프로젝트에 맞게 쉽게 조정할 수 있습니다.

특정 사용 사례에 맞게 모델을 미세 조정할 수 있도록 S3에 있는 라벨이 지정된 몇 가지 예시를 Bedrock에 제공하기만 하면 됩니다. 20개의 라벨이 붙은 예시만으로도 작업을 완료하는 데 충분합니다. 이렇게 하면 많은 양의 데이터에 주석을 달 필요가 없어 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

예를 들어 의류 브랜드에서 일하는 콘텐츠 마케터가 곧 출시될 셔츠 라인으로 잠재 구매자를 유치하기 위한 캠페인 카피를 만들고 싶다고 가정해 보겠습니다.

이 경우, Amazon Bedrock에 과거의 최고 실적 캠페인 카피와 설명에 라벨을 붙인 몇 가지 예시를 제공할 수 있습니다. 그러면 Bedrock은 고객만 액세스할 수 있는 기본 모델의 별도 비공개 복사본을 만든 다음 이 모델을 교육합니다. 그 후 새로운 셔츠에 대한 효과적인 캠페인 카피를 자동으로 생성합니다.

#4. 보안 및 개인 정보 보호

Amazon Bedrock은 기본 모델을 훈련하는 데 고객 데이터를 사용하지 않습니다. 또한 모든 데이터를 암호화하며 고객의 가상 사설 클라우드(VPC)를 벗어나지 않도록 합니다. 이를 통해 Amazon Bedrock은 고객의 신뢰를 유지하기 위해 노력합니다. 따라서 고객은 자신의 데이터가 안전하고 기밀로 유지된다는 것을 확신할 수 있습니다.

또한 Amazon의 Titan FM은 유해한 데이터를 더 빨리 감지하고 제거하도록 설계되었습니다. 또한 사용자 입력에서 부적절한 콘텐츠를 찾아 거부할 수 있습니다. 폭력, 욕설, 혐오 발언과 같은 부적절한 콘텐츠가 포함된 AI 모델의 출력 결과도 필터링할 수 있습니다.

#5. 접근성

Amazon Bedrock은 스타트업, 중소기업, 중간 규모 기업, 대기업 등 모든 규모의 기업이 FM에 쉽게 접근할 수 있도록 지원합니다. 조직 전체에서 FM의 강력한 성능을 경험하고, ML 사용을 가속화하며, 개발자가 자신만의 생성형 AI 앱을 쉽게 만들 수 있도록 돕습니다.

Infosys, Accenture, Deloitte와 같은 회사는 기업들이 생성형 AI를 더 빠르게 활용할 수 있도록 돕는 방법을 개발하고 있습니다.

#6. 확장성

AWS를 통해 사용자는 최신 AI 애플리케이션을 개발할 때 더욱 안정적이고 확장 가능한 환경을 경험할 수 있습니다. 사용자가 선택한 FM과 사용자 정의 FM을 확장 가능한 애플리케이션에 쉽게 통합하고, AWS에서 제공하는 기능과 도구를 활용하여 더 빠르게 배포할 수 있습니다.

이를 통해 인프라 관리 부담을 줄일 수 있습니다. 예를 들어 다양한 모델을 테스트하기 위한 SageMaker ML 기능(예: 실험), 대규모 FM을 처리하기 위한 파이프라인 등과의 통합을 관리할 필요가 없습니다.

데이터가 이미 AWS에 저장되어 있다면, 강화된 개인 정보 보호와 보안 기능을 갖춘 Bedrock을 통해 데이터를 확장하고 생성형 AI를 더욱 쉽게 사용할 수 있습니다.

통합

Amazon Bedrock은 다양한 소프트웨어 도구 및 서비스와 통합됩니다.

데이터베이스 저장, 연산 능력, 콘텐츠 전송 등을 위한 Amazon Web Services(AWS)
인간과 유사한 텍스트를 생성하고 처리하는 Anthropic의 Claude AI
증강 기술과 집단 지성을 활용한 솔루션을 설계하고 구현하는 Stability AI
실제와 같은 이미지를 생성하는 Stable Diffusion
API를 통해 FM에 접근할 수 있도록 하는 Amazon Titan

Amazon Bedrock의 활용 사례

챗봇

Amazon Bedrock을 사용하면 가상 비서 및 챗봇과 같은 대화형 사용자 인터페이스를 개발할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션은 고객이 질문에 대한 답변을 찾거나 웹사이트에서 원하는 것을 찾는 등 고객 경험을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

텍스트 생성

Amazon Bedrock은 에세이, 웹 페이지 카피, 소셜 미디어 게시물 및 단편 소설을 포함한 독창적인 콘텐츠를 만드는 데 도움이 됩니다. Amazon Bedrock을 사용하면 콘텐츠 조각에 대한 텍스트를 쉽게 생성할 수 있습니다. 문법, 어휘력 등의 제약 없이 콘텐츠를 만들고 원하는 곳에 게시할 수 있습니다.

개인화

오늘날의 고객은 시간과 인내심을 소모하는 모호하고 관련 없는 제품 및 서비스 대신 맞춤형 서비스를 선호합니다.

Amazon Bedrock을 사용하면 맞춤형 서비스와 제품을 제공할 수 있습니다. 고객이 검색하는 항목을 더 쉽게 찾을 수 있도록 도와주며 웹사이트에서의 경험을 향상시킵니다. 추천 기능은 단어 일치보다 더 맥락에 맞고 관련성이 높습니다.

텍스트 요약

AWS Bedrock은 블로그, 기사, 책 및 기타 문서와 같은 텍스트 기반 콘텐츠의 요약을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 내용을 읽는 데 몇 시간 또는 며칠을 소비하지 않고도 짧은 시간 안에 내용을 파악할 수 있습니다.

검색

고객이 질문을 할 때, 사용 가능한 데이터에서 즉각적인 답변을 제공하는 것이 더 나은 고객 경험을 보장하는 데 중요합니다.

고객을 기다리게 하는 대신, Amazon Bedrock을 활용하여 적절하고 정확한 답변을 제공할 수 있습니다. 이 도구는 방대한 데이터 풀에서 필요한 정보를 검색, 합성 및 찾을 수 있습니다. 이렇게 하면 고객에게 빠른 답변을 제공하고 원하는 것을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.

이미지 생성

Amazon Bedrock의 생성형 AI 플랫폼을 사용하여 언어 프롬프트를 통해 객체, 주제, 장면, 환경 등의 예술적이고 현실적인 이미지를 생성할 수 있습니다.

이는 기업이 제품, 서비스, 블로그, 기사, 카탈로그 및 기타 문서에 추가할 이미지를 생성하는 데 유용합니다. 이를 통해 고객의 제품 참여도를 높이고 비즈니스를 더욱 성장시킬 수 있습니다.

지원 및 교육

현재 Bedrock은 사용자에게 온라인 지원을 제공하고 있습니다. Amazon에서 제공하므로 더 나은 지원을 기대할 수 있으며 문의 사항을 신속하게 해결할 수 있습니다. 중소기업, 대기업, 프리랜서, 정부 기관, 비영리 단체 모두 양질의 지원을 받을 수 있습니다.

또한 Bedrock은 사용자 교육을 위한 설명서를 제공합니다.

Amazon Bedrock의 미래

Amazon Bedrock은 애플리케이션에 뛰어난 성능, 확장성, 품질을 제공할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. Amazon은 2023년 4월 13일에 Bedrock을 발표했습니다. 이 생성형 AI 서비스는 아직 제한적인 평가 단계에 있지만, 일부 고객에게는 조기 액세스 권한을 부여하여 서비스를 사용해보고 피드백을 제공할 기회를 제공하고 있습니다.

초기에는 생성형 LLM과 임베딩 LLM의 두 가지 Titan FM 모델을 출시할 계획입니다. 이들은 텍스트, 이미지 생성부터 검색 및 개인화에 이르기까지 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

Bedrock은 기업이 더 나은 안정성, 확장성 및 성능으로 ML 사용을 가속화할 수 있도록 지원함으로써 FM의 민주화를 향한 큰 발걸음이 될 것입니다. Bedrock은 앞으로 몇 달 안에 널리 사용될 것으로 예상됩니다. 그 때까지 최신 뉴스를 계속 확인해 주시기 바랍니다.

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