기자가 일전에 아마존 클라우드 테크놀로지로부터 입수한 소식에 따르면 아마존 클라우드 테크놀로지는 데이터 베이스 구축에 필수적인 3대 핵심 능력, 즉 모델 미세 조정과 사전 훈련에 필요한 데이터 처리 능력, 독점 데이터와 모델을 이용하여 빠르게 결합하여 독특한 가치를 창출하는 능력, 그리고 새로운 데이터를 효과적으로 처리하여 생성식 AI 응용의 지속적이고 빠른 발전을 촉진하는 능력을 가속화하고 있으며, 기업이 전면적인 데이터 베이스를 구축하여 데이터 잠재력을 충분히 발휘하고 생성식 AI 기술의 착지를 가속화하도록 돕고 있다.
생성식 AI 시대에 데이터는 기업이 두각을 나타내는 관건이다.아마존 클라우드 과학기술 중화권 제품부 총경리 천샤오젠은 기초 모델은 대규모 고품질 데이터 세트에 의존하며, 생성식 AI의 차별화 우세는 기업의 전유 데이터에서 비롯되며, 생성식 AI 응용으로 발생한 대량의 새로운 데이터도 적시에 효과적으로 관리하고 이용해야 한다고 말했다.
"기업이 필요로 하는 것은 업무를 이해하고 사용자를 이해하는 생성식 AI 응용이다. 이런 응용을 만들려면 데이터부터 시작해야 한다."진효건은 아마존 클라우드 테크놀로지가 데이터 베이스를 구축하는 3대 핵심 능력은 기초 모델 훈련에서 생성식 AI 응용 구축의 중요한 장면까지 포괄하며, 기업이 대량의 다중 모드 데이터에 쉽게 대응하고 기초 모델 능력을 향상시킬 수 있도록 도울 수 있으며, 사용자 업무와 데이터 안전을 확보하는 전제하에 데이터의 독특한 가치와 AI 응용 비즈니스 생성을 가속화할 수 있다.
데이터 스토리지의 경우 확장성과 응답 속도가 중요합니다.Amazon S3 오브젝트 스토리지는 광범위한 데이터 프로토콜을 지원하여 다양한 데이터 유형에 쉽게 대응할 수 있으며 지능형 계층화를 지원하여 훈련 비용을 절감할 수 있습니다.특별히 구축된 파일 스토리지 서비스인 Amazon FSx for Lustre는 밀리초 지연 시간과 수백만 IOPS의 처리 성능을 제공하여 모델 최적화 속도를 더욱 높일 수 있습니다.
기술적 수단을 통해 데이터와 모델의 결합을 가속화하는 것은 기업 데이터 베이스의 두 번째 핵심 능력이 된다.아마존 클라우드 테크놀로지는 벡터 검색의 지원 기능을 주류 데이터 서비스에 추가하여 데이터와 벡터를 함께 저장함으로써 데이터 조회 성능을 향상시킨다.
생성식 AI 응용 프로그램이 새로 생성한 데이터를 어떻게 처리하고 모델 호출 효율을 높이는 것이 기업 데이터 베이스의 세 번째 핵심 능력이 되었다.Amazon Memory DB 메모리 데이터베이스는 이전 질의응답에서 생성된 새로운 데이터를 캐시하여 유사한 질문에 대한 빠른 응답과 정확한 답변을 실현하는 동시에 기초 모델의 호출 빈도를 효과적으로 낮추는 것으로 알려졌다.Amazon Memory DB는 수백만 개의 벡터를 저장하고 몇 밀리초의 응답 시간으로 99% 의 리콜률로 초당 백만 건의 쿼리 성능을 구현할 수 있습니다.