Amazon Bedrock을 활용한 Amazon Nova 모델 커스터마이징 가이드

Amazon Bedrock을 활용한 Amazon Nova 모델의 맞춤형 커스터마이징 가이드

서론

Amazon Bedrock은 Amazon Nova 모델의 맞춤화를 통해 다양한 업무 분야에서 효율성과 정확성을 높일 수 있는 기능을 제공합니다. AI 배포를 확장하는 과정에서 고유의 지식과 워크플로를 반영하는 모델이 필요합니다. 이러한 요구를 충족하기 위해 Amazon Bedrock은 사용자가 고유한 비즈니스 요구에 맞게 Amazon Nova 모델을 커스터마이징할 수 있는 간단한 방법을 제공합니다.

본문

Amazon Bedrock은 세 가지 커스터마이징 방법을 제공합니다. 첫 번째는 적합된 입력-출력 예제를 통해 모델을 훈련시키는 감독된 모델 튜닝(SFT)입니다. 두 번째는 보상 함수를 사용하는 강화 모델 튜닝(RFT)이며, 세 번째는 더 큰 교사 모델의 지식을 작은 학생 모델로 이전하는 모델 증류입니다. 이 방법들은 모델의 새로운 지식을 직접 임베드하여 신속한 추론, 낮은 토큰 비용, 높은 정확성을 제공합니다.

Amazon Bedrock은 자동으로 훈련 프로세스를 관리하며, 사용자는 Amazon S3에 데이터를 업로드하고 AWS Management Console, CLI 또는 API를 통해 작업을 시작할 수 있습니다. 데이터 준비, 하이퍼파라미터 설정, 커스터마이즈된 모델 배포를 통해 성능을 향상시키고 지연 시간을 줄이는 방법을 안내합니다.

사용 사례 예시 – 의도 감지
전통적인 머신러닝 모델 대신 Amazon Nova Micro 모델을 사용한 사례를 예로 들 수 있습니다. ATIS 데이터셋으로 맞춤형 Nova Micro 모델을 개발하여, 정확도를 97%로 개선하는데 성공했습니다. 이 과정에서 데이터 준비와 하이퍼파라미터 최적화의 중요성을 강조합니다.

결론

Amazon Bedrock을 이용하면 간단한 데이터 준비와 최소한의 하이퍼파라미터 관리로 효율성을 높일 수 있습니다. 이로써 사용자는 최소한의 데이터 과학 기술 요구 사항으로 Nova 모델을 커스터마이징하여 비용 효율적으로 성능을 향상시킬 수 있습니다. Amazon Bedrock의 온디맨드 추론은 모델을 경제적으로 운영할 수 있도록 돕습니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/customize-amazon-nova-models-with-amazon-bedrock-fine-tuning/