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Oregon

• Kendra

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FM 에 쉽게 액세스할 수 있게 되어 기쁩니다. Amazon CodeWhisperer 정식 출시 최적의 기반모델을 구축하고 가장 성능이 뛰어난 클라우드 인프라에서 대규모로 생성 AI 애플리케이션을 실행하는 것이 모든 고객에게 혁신이 될 것입니다. 새로운 경험과 새로운 물결은 사용자에게도 변화를 가져올 것입니다. 생성 AI 를 통해 사용자는 애플리케이션 및 시스템과 보다 자연스럽고 원활한 상호 작용을 할 수 있습니다. 이를 가능하게 하는 강력한 ML 모델에 대해 굳이 알 필요 없이 손쉽게 사용하는 것도 필요합니다. 생성 AI 의 사용이 빠르게 증가할 것으로 예상되는 한 분야는 프로그래밍 영역입니다. 오늘날 소프트웨어 개발자는 매우 간단하고 차별화되지 않은 코드를 작성하는 데 상당한 시간을 할애합니다. 그들은 또한 복잡하고 끊임없이 변화하는 도구와 기술 환경을 따라잡기 위해 많은 시간을 보냅니다. 이 모든 것이 개발자가 새롭고 혁신적인 기능과 서비스를 개발할 시간을 줄여줍니다. 개발자는 웹에서 코드 스니펫을 복사 및 수정하여 이를 극복하려고 합니다. 이로 인해 작동하지 않는 코드, 보안 취약점이 포함된 코드 또는 오픈 소스 소프트웨어의 사용을 추적하지 않는 코드가 실수로 복사될 수 있습니다. 그리고 궁극적으로 검색 및 복사는 좋은 자료에서 여전히 시간을 빼앗아 갑니다. https://www.slalom.com/foundation-models-slalom-aws https://c3.ai/blog/c3-ai-and-aws-are-delivering-enhanced-generative-ai-for-the-enterprise/ https://c3.ai/blog/c3-ai-and-aws-are-delivering-enhanced-generative-ai-for-the-enterprise/ 생성 AI 는 차별화되지 않은 프로그램 코드의 대부분을 “작성”해 주는 작업을 수행할 수 있으므로, 작동하지 않는 코드, 보안 취약점이 포함된 코드 또는 오픈 소스 소프트웨어의 사용을 추적하지 않는 코드가 실수로 복사될 수 있습니다. 그리고 궁극적으로 검색 및 복사는 좋은 자료에서 여전히 시간을 빼앗아 갑니다. https://www.slalom.com/foundation-models-slalom-aws https://c3.ai/blog/c3-ai-and-aws-are-delivering-enhanced-generative-ai-for-the-enterprise/ https://c3.ai/blog/c3-ai-and-aws-are-delivering-enhanced-generative-ai-for-the-enterprise/ 생성 AI 는 차별화되지 않은 프로그램 코드의 대부분을 “작성”해 주는 작업을 수행할 수 있으므로, 개발자는 코딩의 보다 창의적인 측면에 집중할 수 있도록 할 수 있습니다. 그렇기 때문에 작년에 우리는 Amazon CodeWhisperer 라는 소프트웨어 개발을 도와주는 생성 AI 서비스를 미리보기로 출시하였습니다. 기반 모델 사용하여 자연어 및 이전 코드에 대한 개발자의 의견을 기반으로 실시간으로 코드 제안을 생성함으로써 개발자 생산성을 크게 향상시키는 AI 코딩 동반자입니다. CodeWhisperer 를 사용하면, 통합 개발 환경(IDE)에서 개발자가 “CSV 가반의 음악 곡명 문자열 구문 분석”과 같은 작업을 수행하도록 지시하고 아티스트, 제목 및 최고 차트 순위와 같은 값을 기반으로 구조화된 목록을 반환하도록 요청할 수 있습니다. CodeWhisperer 는 문자열을 구문 분석하고 지정된 대로 목록을 반환하는 전체 함수를 생성하여 생산성 향상을 제공합니다. 지난 미리 보기 기간 동안 개발자의 반응은 압도적으로 긍정적이었고 우리는 개발자의 코드 작성을 돕는 것이 결국 우리가 앞으로 보게 될 가장 강력한 생성 AI 사용 중 하나가 될 수 있다고 계속 믿고 있습니다. 미리 보기 기간 동안 우리는 개발자 생산성 콘테스트를 실행했으며 CodeWhisperer 를 사용한 참가자는 CodeWhisperer 를 사용하지 않은 참가자보다 평균 57% 더 빠르게 작업을 완료했으며 성공적으로 완료할 가능성이 27% 더 높았습니다. 이것은 개발자 생산성의 큰 도약이며 우리는 이것이 단지 시작일 뿐이라고 믿습니다. 오늘 Amazon CodeWhisperer 를 정식 출시합니다. 기존의 Python, Java, JavaScript, TypeScript 및 C#과 함께 Go, Kotlin, Rust, PHP 및 SQL 을 포함한 10 개의 새로운 언어를 확대하고, AWS

419 workds, 1829 characters, 2247 characters (with spaces)

생성 AI 를 통해 사용자는 애플리케이션 및 시스템과 보다 자연스럽고 원활한 상호 작용을 할 수 있습니다. 이를 가능하게 하는 강력한 ML 모델에 대해 굳이 알 필요 없이 손쉽게 사용하는 것도 필요합니다. 생성 AI 의 사용이 빠르게 증가할 것으로 예상되는 한 분야는 프로그래밍 영역입니다. 오늘날 소프트웨어 개발자는 매우 간단하고 차별화되지 않은 코드를 작성하는 데 상당한 시간을 할애합니다. 그들은 또한 복잡하고 끊임없이 변화하는 도구와 기술 환경을 따라잡기 위해 많은 시간을 보냅니다. 이 모든 것이 개발자가 새롭고 혁신적인 기능과 서비스를 개발할 시간을 줄여줍니다. 개발자는 웹에서 코드 스니펫을 복사 및 수정하여 이를 극복하려고 합니다. 이로 인해 작동하지 않는 코드, 보안 취약점이 포함된 코드 또는 오픈 소스 소프트웨어의 사용을 추적하지 않는 코드가 실수로 복사될 수 있습니다. 그리고 궁극적으로 검색 및 복사는 좋은 자료에서 여전히 시간을 빼앗아 갑니다. https://www.slalom.com/foundation-models-slalom-aws https://c3.ai/blog/c3-ai-and-aws-are-delivering-enhanced-generative-ai-for-the-enterprise/ https://c3.ai/blog/c3-ai-and-aws-are-delivering-enhanced-generative-ai-for-the-enterprise/ 생성 AI 는 차별화되지 않은 프로그램 코드의 대부분을 “작성”해 주는 작업을 수행할 수 있으므로, 작동하지 않는 코드, 보안 취약점이 포함된 코드 또는 오픈 소스 소프트웨어의 사용을 추적하지 않는 코드가 실수로 복사될 수 있습니다. 그리고 궁극적으로 검색 및 복사는 좋은 자료에서 여전히 시간을 빼앗아 갑니다. https://www.slalom.com/foundation-models-slalom-aws https://c3.ai/blog/c3-ai-and-aws-are-delivering-enhanced-generative-ai-for-the-enterprise/ https://c3.ai/blog/c3-ai-and-aws-are-delivering-enhanced-generative-ai-for-the-enterprise/ 생성 AI 는 차별화되지 않은 프로그램 코드의 대부분을 “작성”해 주는 작업을 수행할 수 있으므로, 개발자는 코딩의 보다 창의적인 측면에 집중할 수 있도록 할 수 있습니다. 그렇기 때문에 작년에 우리는 Amazon CodeWhisperer 라는 소프트웨어 개발을 도와주는 생성 AI 서비스를 미리보기로 출시하였습니다. 기반 모델 사용하여 자연어 및 이전 코드에 대한 개발자의 의견을 기반으로 실시간으로 코드 제안을 생성함으로써 개발자 생산성을 크게 향상시키는 AI 코딩 동반자입니다. CodeWhisperer 를 사용하면, 통합 개발 환경(IDE)에서 개발자가 “CSV 가반의 음악 곡명 문자열 구문 분석”과 같은 작업을 수행하도록 지시하고 아티스트, 제목 및 최고 차트 순위와 같은 값을 기반으로 구조화된 목록을 반환하도록 요청할 수 있습니다. CodeWhisperer 는 문자열을 구문 분석하고 지정된 대로 목록을 반환하는 전체 함수를 생성하여 생산성 향상을 제공합니다. 지난 미리 보기 기간 동안 개발자의 반응은 압도적으로 긍정적이었고 우리는 개발자의 코드 작성을 돕는 것이 결국 우리가 앞으로 보게 될 가장 강력한 생성 AI 사용 중 하나가 될 수 있다고 계속 믿고 있습니다. 미리 보기 기간 동안 우리는 개발자 생산성 콘테스트를 실행했으며 CodeWhisperer 를 사용한 참가자는 CodeWhisperer 를 사용하지 않은 참가자보다 평균 57% 더 빠르게 작업을 완료했으며 성공적으로 완료할 가능성이 27% 더 높았습니다. 이것은 개발자 생산성의 큰 도약이며 우리는 이것이 단지 시작일 뿐이라고 믿습니다. 오늘 Amazon CodeWhisperer 를 정식 출시합니다. 기존의 Python, Java, JavaScript, TypeScript 및 C#과 함께 Go, Kotlin, Rust, PHP 및 SQL 을 포함한 10 개의 새로운 언어를 확대하고, AWS 가입 여부와 관계없이 모든 개인 사용자에게 무료로 제공합니다. CodeWhisperer 는 VS Code, IntelliJ IDEA, AWS Cloud9 등과 같은 IDE에서 AWS Toolkit IDE 확장을 통해 액세스할 수 있습니다. CodeWhisperer 는 AWS Lambda 콘솔에서도 사용할 수 있습니다.

374 workds, 1197 characters, 1570 characters (with spaces)

Bedrock 은 현재 제한된 미리 보기 상태이지만, 이미 몇몇 고객이 함께 테스트를 하고 있습니다. 예를 들어, Coda 의 공동 창립자이자 CEO인 Shishir Mehrotra 는 다음과 같이 이야기하였습니다. 오랫동안 AWS 고객으로서 Amazon Bedrock 이 어떻게 Coda AI 에 품질, 확장성 및 성능을 제공할 수 있는지에 대해 기쁘게 생각합니다. 모든 데이터가 이미 AWS 에 있으므로 Bedrock 을 사용하여 제너레이티브 AI 를 신속하게 통합할 수 있으며 데이터 내장을 보호하는 데 필요한 모든 보안 및 개인 정보 보호 기능을 제공합니다. Uber, New York Times, Square와 같은 대규모 팀을 포함하여 수만 개가 넘는 팀이 Coda 에서 실행되고 있으므로 안정성과 확장성이 정말 중요합니다. 우리는 앞으로 몇 달 안에 더 광범위하게  본 서비스를 사용할 수 있게 하기 전에 몇몇 고객과 함께 두개의 Amazon Titan 모델을 미리 테스트 하였습니다. 첫째는 텍스트 요약 및 생성(예: 블로그 게시물 작성), 분류, 개방형 Q&A 및 정보 추출과 같은 작업을 위한 생성 언어 모델입니다. 두 번째는 텍스트 입력(단어, 구문 또는 가능한 큰 텍스트 단위)과 텍스트의 의미론적 의미를 포함하는 숫자 https://coda.io/ 표현(임베딩이라고 함)으로 변환하는 임베딩 언어 모델입니다. 이 LLM 은 텍스트를 생성하지 않지만 임베딩을 비교하여 모델이 단어 일치보다 더 관련성 있고 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있기 때문에 개인화 및 검색과 같은 애플리케이션에 유용합니다. 실제로 Amazon.com 의 제품 검색 기능은 다른 제품 중에서 유사한 임베딩 모델을 사용하여 고객이 원하는 제품을 찾을 수 있도록 도와줍니다. 책임 있는 AI 사용에 대한 모범 사례를 계속 지원하기 위해 Titan 기반 모델은 고객이 제공하는 데이터에서 (증오심 표현, 욕설, 폭력 등) 유해한 콘텐츠를 탐지 및 제거하고, 사용자 입력에서 부적절한 콘텐츠를 거부하고, 부적절한 콘텐츠가 포함된 모델의 출력을 필터링하도록 구축되었습니다. Bedrock 은 모든 규모의 회사에서 기반 모델의 기능에 접근할 수 있도록 하여 모든 개발자가 쉽게 사용할 수 있으므로, 기업 조직 전체에서 ML 사용을 가속화하고 자체 생성 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 우리는 Bedrock 이 기반 모델을 민주화하는 데 큰 진전이 될 것이라고 생각하며 Accenture, Deloitte, Infosys 및 Slalom 과 같은 파트너들이 생성 AI 로 더 빨리 도달할 수 있도록 지원하는 방식을 구축하고 있습니다. 및 Pega 와 같은 ISV(독립 소프트웨어 공급업체)는 C3 AI Bedrock 을 활용하여 AWS 에서 기대하는 모든 보안, 개인 정보 보호 및 안정성을 갖춘 다양한 FM 에 쉽게 액세스할 수 있게 되어 기쁩니다. Amazon CodeWhisperer 정식 출시 최적의 기반모델을 구축하고 가장 성능이 뛰어난 클라우드 인프라에서 대규모로 생성 AI 애플리케이션을 실행하는 것이 모든 고객에게 혁신이 될 것입니다. 새로운 경험과 새로운 물결은 사용자에게도 변화를 가져올 것입니다.

373 workds, 1169 characters, 1541 characters (with spaces)

제너레이티브 AI 를 신속하게 통합할 수 있으며 데이터 내장을 보호하는 데 필요한 모든 보안 및 개인 정보 보호 기능을 제공합니다. Uber, New York Times, Square와 같은 대규모 팀을 포함하여 수만 개가 넘는 팀이 Coda 에서 실행되고 있으므로 안정성과 확장성이 정말 중요합니다. 우리는 앞으로 몇 달 안에 더 광범위하게  본 서비스를 사용할 수 있게 하기 전에 몇몇 고객과 함께 두개의 Amazon Titan 모델을 미리 테스트 하였습니다. 첫째는 텍스트 요약 및 생성(예: 블로그 게시물 작성), 분류, 개방형 Q&A 및 정보 추출과 같은 작업을 위한 생성 언어 모델입니다. 두 번째는 텍스트 입력(단어, 구문 또는 가능한 큰 텍스트 단위)과 텍스트의 의미론적 의미를 포함하는 숫자 https://coda.io/ 표현(임베딩이라고 함)으로 변환하는 임베딩 언어 모델입니다. 이 LLM 은 텍스트를 생성하지 않지만 임베딩을 비교하여 모델이 단어 일치보다 더 관련성 있고 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있기 때문에 개인화 및 검색과 같은 애플리케이션에 유용합니다. 실제로 Amazon.com 의 제품 검색 기능은 다른 제품 중에서 유사한 임베딩 모델을 사용하여 고객이 원하는 제품을 찾을 수 있도록 도와줍니다. 책임 있는 AI 사용에 대한 모범 사례를 계속 지원하기 위해 Titan 기반 모델은 고객이 제공하는 데이터에서 (증오심 표현, 욕설, 폭력 등) 유해한 콘텐츠를 탐지 및 제거하고, 사용자 입력에서 부적절한 콘텐츠를 거부하고, 부적절한 콘텐츠가 포함된 모델의 출력을 필터링하도록 구축되었습니다. Bedrock 은 모든 규모의 회사에서 기반 모델의 기능에 접근할 수 있도록 하여 모든 개발자가 쉽게 사용할 수 있으므로, 기업 조직 전체에서 ML 사용을 가속화하고 자체 생성 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 우리는 Bedrock 이 기반 모델을 민주화하는 데 큰 진전이 될 것이라고 생각하며 Accenture, Deloitte, Infosys 및 Slalom 과 같은 파트너들이 생성 AI 로 더 빨리 도달할 수 있도록 지원하는 방식을 구축하고 있습니다. 및 Pega 와 같은 ISV(독립 소프트웨어 공급업체)는 C3 AI Bedrock 을 활용하여 AWS 에서 기대하는 모든 보안, 개인 정보 보호 및 안정성을 갖춘 다양한 FM 에 쉽게 액세스할 수 있게 되어 기쁩니다. Amazon CodeWhisperer 정식 출시 최적의 기반모델을 구축하고 가장 성능이 뛰어난 클라우드 인프라에서 대규모로 생성 AI 애플리케이션을 실행하는 것이 모든 고객에게 혁신이 될 것입니다. 새로운 경험과 새로운 물결은 사용자에게도 변화를 가져올 것입니다. 생성 AI 를 통해 사용자는 애플리케이션 및 시스템과 보다 자연스럽고 원활한 상호 작용을 할 수 있습니다. 이를 가능하게 하는 강력한 ML 모델에 대해 굳이 알 필요 없이 손쉽게 사용하는 것도 필요합니다. 생성 AI 의 사용이 빠르게 증가할 것으로 예상되는 한 분야는 프로그래밍 영역입니다. 오늘날 소프트웨어 개발자는 매우 간단하고 차별화되지 않은 코드를 작성하는 데 상당한 시간을

361 workds, 1214 characters, 1574 characters (with spaces)

찾고, 신속하게 시작하고, 자체 데이터로 기반 모델을 비공개로 사용자 지정하고, AWS 도구 및 기능을 사용하여 애플리케이션에 쉽게 통합 및 배포할 수 있습니다. https://aws.amazon.com/bedrock https://aws.amazon.com/bedrock/titan 이제 생성 AI 을 위한 인프라를 관리할 필요 없이 다른 모델을 테스트하기 위한 실험 및 기반 모델을 대규모로 관리하기 위한 파이프라인과 같은 Amazon SageMaker ML 기능과 통합됩니다. Bedrock 고객은 현재 사용 가능한 가장 최첨단 기반 모델 중 일부를 선택할 수 있습니다. 여기에는 스페인어, 프랑스어, 독일어, 포르투갈어, 이탈리아어 및 네덜란드어로 텍스트를 생성하기 위해 자연어 생성을 지원하는 AI21 Labs 의 Jurassic-2 다국어 LLM 제품군이 포함됩니다. Anthropic 의 LLM 인 Claude 는 다양한 대화 및 텍스트 처리 작업을 수행할 수 있으며 정직하고 책임감 있는 AI 시스템 교육에 대한 Anthropic 의 광범위한 연구를 기반으로 합니다. 또한 Bedrock 은 독특하고 사실적인 고품질 이미지, 예술, 로고 및 디자인 등도 생성할 수 있습니다. Bedrock 의 가장 중요한 기능 중 하나는 맞춤형 모델을  쉽게 만드는 것입니다. AWS 고객은 Amazon S3에서 레이블이 지정된 몇 가지 데이터를 Bedrock 에 가리키기만 하면 서비스가 대량의 데이터에 주석을 달지 않고도 특정 작업에 대한 모델을 미세 조정할 수 있습니다(20개 미만의 데이터면 충분함). 예를 들어, 선도적인 패션 소매업체에서 근무하는 콘텐츠 마케팅 관리자가 곧 출시될 새로운 핸드백 라인을 위한 신선하고 타겟팅된 광고 및 캠페인 카피를 개발해야 한다고 상상해 보십시오. 이를 위해 Bedrock 에 관련 제품 설명과 함께 과거 캠페인에서 가장 실적이 좋은 태그 라인의 몇 가지 레이블이 지정된 예를 제공하면, 새 핸드백에 대한 효과적인 소셜 미디어, 디스플레이 광고 및 웹 카피를 자동으로 생성할 수 있습니다. AWS 고객의 데이터는 기반 모델을 훈련하는 데 절대로 사용되지 않으며 모든 데이터가 암호화되고 고객의 Virtual Private Cloud (VPC)를 떠나지 않기 때문에 고객은 데이터가 비공개 및 기밀로 유지된다는 것을 신뢰할 수 있습니다. Bedrock 은 현재 제한된 미리 보기 상태이지만, 이미 몇몇 고객이 함께 테스트를 하고 있습니다. 예를 들어, Coda 의 공동 창립자이자 CEO인 Shishir Mehrotra 는 다음과 같이 이야기하였습니다. 오랫동안 AWS 고객으로서 Amazon Bedrock 이 어떻게 Coda AI 에 품질, 확장성 및 성능을 제공할 수 있는지에 대해 기쁘게 생각합니다. 모든 데이터가 이미 AWS 에 있으므로 Bedrock 을 사용하여 제너레이티브 AI 를 신속하게 통합할 수 있으며 데이터 내장을 보호하는 데 필요한 모든 보안 및 개인 정보 보호 기능을 제공합니다. Uber, New York Times, Square와 같은 대규모 팀을 포함하여 수만 개가 넘는 팀이 Coda 에서 실행되고 있으므로 안정성과 확장성이 정말 중요합니다.

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218 words, 737 characters, 959 characters (with spaces)

Amazon Bedrock 파운데이션 모델(FM)을 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 확장하는 가장 쉬운 방법입니다.  개요 Amazon Bedrock은 API를 통해 Amazon 및 주요 AI 스타트업의 파운데이션 모델(FM)을 사용할 수 있게 하는 완전관리형 서비스입니다. 다양한 FM 중에서 선택하여 사용 사례에 가장 적합한 모델을 찾을 수 있습니다. Amazon Bedrock 서버리스 환경을 사용하면 빠르게 시작하고, FM을 쉽게 실험하고, 자체 데이터로 FM을 비공개로 사용자 지정하며, AWS 도구 및 기능을 사용하여 FM을 애플리케이션에 원활하게 통합 및 배포할 수 있습니다. Amazon Bedrock용 에이전트는 생성형 AI 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있게 하는 완전관리형으로, 독점적 지식 소스를 기반으로 최신 답변을 제공하고 광범위한 사용 사례에 대한 작업을 완료할 수 있습니다. 작동 방식 Bedrock의 서버리스 환경을 사용하면 인프라를 관리할 필요 없이 수행하려는 작업에 적합한 모델을 쉽게 찾고, 빠르게 시작하며, 자체 데이터로 FM을 비공개로 맞춤화하고, 익숙한 AWS 도구 및 기능(다양한 모델을 테스트하기 위한 실험 및 대규모로 FM을 관리하기 위한 파이프라인과 같은 Amazon SageMaker ML 기능과의 통합 포함)을 사용하여 애플리케이션에 쉽게 통합 및 배포할 수 있습니다. 주요 사용 사례로 빠르게 시작하기 텍스트 생성 단편 소설, 에세이, 소셜 미디어 게시물, 웹 페이지 카피와 같은 독창적인 콘텐츠를 새롭게 창작할 수 있습니다.  챗봇 챗봇과 가상 도우미 같은 대화형 인터페이스를 구축하여 고객의 사용자 경험을 개선합니다.  검색 정보를 검색하고 찾고 합성하여 대량의 데이터에서 원하는 인사이트를 얻습니다.   텍스트 요약 기사, 블로그 게시물, 책, 문서 등 텍스트 콘텐츠를 요약한 정보를 얻어, 전체 콘텐츠를 읽지 않고도 요점을 파악할 수 있습니다

Tokyo

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223 workds, 1126 characters, 1348 characters (with spaces)

생성 AI 를 통해 사용자는 애플리케이션 및 시스템과 보다 자연스럽고 원활한 상호 작용을 할 수 있습니다. 이를 가능하게 하는 강력한 ML 모델에 대해 굳이 알 필요 없이 손쉽게 사용하는 것도 필요합니다. 생성 AI 의 사용이 빠르게 증가할 것으로 예상되는 한 분야는 프로그래밍 영역입니다. 오늘날 소프트웨어 개발자는 매우 간단하고 차별화되지 않은 코드를 작성하는 데 상당한 시간을 할애합니다. 그들은 또한 복잡하고 끊임없이 변화하는 도구와 기술 환경을 따라잡기 위해 많은 시간을 보냅니다. 이 모든 것이 개발자가 새롭고 혁신적인 기능과 서비스를 개발할 시간을 줄여줍니다. 개발자는 웹에서 코드 스니펫을 복사 및 수정하여 이를 극복하려고 합니다. 이로 인해 작동하지 않는 코드, 보안 취약점이 포함된 코드 또는 오픈 소스 소프트웨어의 사용을 추적하지 않는 코드가 실수로 복사될 수 있습니다. 그리고 궁극적으로 검색 및 복사는 좋은 자료에서 여전히 시간을 빼앗아 갑니다. https://www.slalom.com/foundation-models-slalom-aws https://c3.ai/blog/c3-ai-and-aws-are-delivering-enhanced-generative-ai-for-the-enterprise/ https://c3.ai/blog/c3-ai-and-aws-are-delivering-enhanced-generative-ai-for-the-enterprise/ 생성 AI 는 차별화되지 않은 프로그램 코드의 대부분을 “작성”해 주는 작업을 수행할 수 있으므로, 작동하지 않는 코드, 보안 취약점이 포함된 코드 또는 오픈 소스 소프트웨어의 사용을 추적하지 않는 코드가 실수로 복사될 수 있습니다. 그리고 궁극적으로 검색 및 복사는 좋은 자료에서 여전히 시간을 빼앗아 갑니다. https://www.slalom.com/foundation-models-slalom-aws https://c3.ai/blog/c3-ai-and-aws-are-delivering-enhanced-generative-ai-for-the-enterprise/ https://c3.ai/blog/c3-ai-and-aws-are-delivering-enhanced-generative-ai-for-the-enterprise/ 생성 AI 는 차별화되지 않은 프로그램 코드의 대부분을 “작성”해 주는 작업을 수행할 수 있으므로, 개발자는 코딩의 보다 창의적인 측면에 집중할 수 있도록 할 수 있습니다. 그렇기 때문에 작년에 우리는 Amazon CodeWhisperer 라는 소프트웨어 개발을 도와주는 생성 AI 서비스를 미리보기로 출시하였습니다. 기반 모델 사용하여 자연어 및 이전 코드에 대한 개발자의 의견을 기반으로

194 words, 624 characters, 817 characters (with spaces)

두 번째는 텍스트 입력(단어, 구문 또는 가능한 큰 텍스트 단위)과 텍스트의 의미론적 의미를 포함하는 숫자 https://coda.io/ 표현(임베딩이라고 함)으로 변환하는 임베딩 언어 모델입니다. 이 LLM 은 텍스트를 생성하지 않지만 임베딩을 비교하여 모델이 단어 일치보다 더 관련성 있고 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있기 때문에 개인화 및 검색과 같은 애플리케이션에 유용합니다. 실제로 Amazon.com 의 제품 검색 기능은 다른 제품 중에서 유사한 임베딩 모델을 사용하여 고객이 원하는 제품을 찾을 수 있도록 도와줍니다. 책임 있는 AI 사용에 대한 모범 사례를 계속 지원하기 위해 Titan 기반 모델은 고객이 제공하는 데이터에서 (증오심 표현, 욕설, 폭력 등) 유해한 콘텐츠를 탐지 및 제거하고, 사용자 입력에서 부적절한 콘텐츠를 거부하고, 부적절한 콘텐츠가 포함된 모델의 출력을 필터링하도록 구축되었습니다. Bedrock 은 모든 규모의 회사에서 기반 모델의 기능에 접근할 수 있도록 하여 모든 개발자가 쉽게 사용할 수 있으므로, 기업 조직 전체에서 ML 사용을 가속화하고 자체 생성 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 우리는 Bedrock 이 기반 모델을 민주화하는 데 큰 진전이 될 것이라고 생각하며 Accenture, Deloitte, Infosys 및 Slalom 과 같은 파트너들이 생성 AI 로 더 빨리 도달할 수 있도록 지원하는 방식을 구축하고 있습니다. 및 Pega 와 같은 ISV(독립 소프트웨어 공급업체)는 C3 AI Bedrock 을 활용하여 AWS 에서 기대하는 모든 보안, 개인 정보 보호 및 안정성을 갖춘 다양한

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218 words, 737 characters, 959 characters (with spaces)

Amazon Bedrock 파운데이션 모델(FM)을 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 구축하고 확장하는 가장 쉬운 방법입니다.  개요 Amazon Bedrock은 API를 통해 Amazon 및 주요 AI 스타트업의 파운데이션 모델(FM)을 사용할 수 있게 하는 완전관리형 서비스입니다. 다양한 FM 중에서 선택하여 사용 사례에 가장 적합한 모델을 찾을 수 있습니다. Amazon Bedrock 서버리스 환경을 사용하면 빠르게 시작하고, FM을 쉽게 실험하고, 자체 데이터로 FM을 비공개로 사용자 지정하며, AWS 도구 및 기능을 사용하여 FM을 애플리케이션에 원활하게 통합 및 배포할 수 있습니다. Amazon Bedrock용 에이전트는 생성형 AI 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있게 하는 완전관리형으로, 독점적 지식 소스를 기반으로 최신 답변을 제공하고 광범위한 사용 사례에 대한 작업을 완료할 수 있습니다. 작동 방식 Bedrock의 서버리스 환경을 사용하면 인프라를 관리할 필요 없이 수행하려는 작업에 적합한 모델을 쉽게 찾고, 빠르게 시작하며, 자체 데이터로 FM을 비공개로 맞춤화하고, 익숙한 AWS 도구 및 기능(다양한 모델을 테스트하기 위한 실험 및 대규모로 FM을 관리하기 위한 파이프라인과 같은 Amazon SageMaker ML 기능과의 통합 포함)을 사용하여 애플리케이션에 쉽게 통합 및 배포할 수 있습니다. 주요 사용 사례로 빠르게 시작하기 텍스트 생성 단편 소설, 에세이, 소셜 미디어 게시물, 웹 페이지 카피와 같은 독창적인 콘텐츠를 새롭게 창작할 수 있습니다.  챗봇 챗봇과 가상 도우미 같은 대화형 인터페이스를 구축하여 고객의 사용자 경험을 개선합니다.  검색 정보를 검색하고 찾고 합성하여 대량의 데이터에서 원하는 인사이트를 얻습니다.   텍스트 요약 기사, 블로그 게시물, 책, 문서 등 텍스트 콘텐츠를 요약한 정보를 얻어, 전체 콘텐츠를 읽지 않고도 요점을 파악할 수 있습니다