Amazon Cloud Technology의 Vasi Philomin 박사: 생성 AI의 최전선에서 세상과 미래를 봅니다.

2023년, 생성 인공지능이 급속히 대중화되고 있습니다. 인공지능 분야에 헌신해온 일부 첨단 인재들은 이 시대에 밀려 역사의 격류에 이끌려 더 이상 멈출 수 없을 것 같습니다!

Amazon Cloud Technology의 생성 인공 지능 부문 글로벌 부사장 Vasi Philomin 박사

천재의 길

우리의 주요 강점 중 하나는 생성 인공 지능을 포함하여 다양한 기술을 기업 비즈니스 환경에 도입하고 사용자가 실제로 사용할 수 있도록 만드는 것입니다. Vasi Philomin 박사는 Amazon Cloud Technology가 처음부터가 아닌 과거의 축적과 혁신을 바탕으로 생성 인공 지능에 전념하고 있다고 말했습니다

아마존 클라우드 기술을 예로 들면, 1990년대 초 아마존 클라우드 기술은 인간과 컴퓨터의 상호 작용 제품에 대한 최초의 시도였습니다. 오늘날 Amazon Cloud Technology의 사용자 수는 놀라울 정도입니다. 사용자는 1억 명에 달하고 매주 10억 건 이상의 상호 작용이 발생합니다. 실제 애플리케이션 시나리오의 관점에서 Amazon Cloud Technology는 다양한 인간-기계 협업 시나리오를 지원합니다. 예를 들어 Amazon 주문 처리 센터에서는 매일 160만 개의 패키지가 발송됩니다. 인프라 및 공급망 관리에 대한 기업의 투자로 Amazon은 소매 비즈니스 시장에서 점점 더 커지고 있습니다

Amazon Cloud Technology의 생성 AI 글로벌 부사장인 Vasi Philomin 박사는 대부분의 사람들과 같은 생각을 갖고 있습니다. 제너레이티브 AI의 발전 속도는 너무 빠르고, 세상에서 인정받는 행복은 너무 갑작스럽게 찾아온다

1990년으로 돌아가 보면 그 당시에는 머신러닝이 여전히 상대적으로 인기가 없었습니다. 그러나 Vasi Philomin 박사는 이 분야에 너무 열정적이어서 이 분야를 전공으로 결정했습니다. 당시 그의 선택은 그가 미쳤다고 생각한 가족과 친구들의 반대를 받았다. 그러나 Vasi Philomin 박사는 결국 University of Maryland, College Park에서 컴퓨터 비전 및 기계 학습을 전공하여 컴퓨터 과학 박사 학위를 취득하는 데 성공했으며 기계 공학 및 컴퓨터 과학 분야에서 2개의 석사 학위도 취득했습니다. 또한 그는 75개의 미국 특허를 획득했습니다. 오늘날 사람들은 바시 필로민 박사가 인공지능 분야의 천재라고 생각하면서 그의 경력과 경력이 180도 달라졌습니다

Vasi Philomin 박사는 6년 넘게 Amazon Cloud Technology에서 근무했으며 인공 지능과 기계 학습을 핵심 사업으로 하는 사업부를 창설했습니다. 이 기간 동안 그는 언어 서비스, 시각적 서비스는 물론 산업 모니터링, 기업 검색 서비스 등을 포함한 많은 기술 서비스의 출력에 참여했습니다.

열림과 닫힘의 개념을 생각해 보세요

Vasi Philomin의 개회사는 매우 인상적이었고 모두가 우려하는 문제에 대해 논의했습니다. 생성적 AI가 만연한 모드에 들어갈 때 Amazon Cloud Technology의 대형 모델은 다른 모델과 어떻게 비교됩니까? 또한 그는 고객과의 신뢰 관계를 보장하는 방법에 대해서도 언급했습니다

Vasi Philomin 박사는 생성 인공 지능이 독립적인 기술이 아니라 엔드투엔드 통합 기술 스택 역량이 필요하다고 믿습니다. 이것이 바로 Amazon Cloud Technology가 하위 계층, 중간 플랫폼 계층부터 상위 계층 애플리케이션까지 모두 고려하여 포괄적인 서비스 기능을 구축하는 근본적인 이유입니다. 사용자는 인프라와 플랫폼 도구에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 자신의 비즈니스 요구에 따라 선택하고 대규모 모델을 기업 생산 시나리오에 직접 적용하기만 하면 됩니다

하나의 대형 모델이 모든 요구를 충족할 수는 없으므로 사용자 요구를 진정으로 충족시키는 대형 모델은 텍스트, 이미지 등 다양한 장면 요구 사항을 지원할 수 있는 여러 제품을 갖춘 모델 패밀리 플랫폼이어야 합니다. 모델이 텍스트, 이미지 등 다양한 요구 사항을 해결할 수 있더라도 사용자는 다양한 선택이 가능한 것을 선호하며 실제 지연 시간, 비용, 정확도 등의 요소를 기반으로 자신에게 적합한 대규모 모델을 선택합니다

TensorFlow를 예로 들어보겠습니다. 이는 일반적인 경우입니다. TensorFlow는 엔드투엔드 오픈소스 머신러닝 플랫폼입니다. 사용자의 요구를 충족시키기 위해 Amazon Cloud Technology는 이를 최적화하여 기업의 인프라에서 실행할 수 있습니다. 개발자는 Amazon Cloud Technology에서 TensorFlow를 사용하여 애플리케이션의 기계 학습(ML) 기능을 향상하고 컴퓨터 비전(CV), 자연어 처리(NLP), 음성 변환 등의 애플리케이션을 더 효과적으로 개발할 수 있습니다.

일반 대형 모델을 사용할 때의 한 가지 문제는 경쟁사도 동일한 대형 모델을 사용하는 경우 사용자의 기술 투자가 손실될 가치가 없다는 것입니다. 따라서 Amazon Cloud Technology는 기업의 프라이빗 시나리오를 기반으로 다양한 맞춤형 기능을 제공합니다. 예: AI 모델 텍스트 생성 모델 Amazon Titan Text Express 및 Titan Text Lite, 이미지 생성 모델 Titan Image Generator. 그중 Titan Image Generator는 텍스트를 기반으로 이미지를 생성할 수 있을 뿐만 아니라 이미지 편집 및 워터마크 숨기기 기능도 갖추고 있습니다. Amazon Titan Text Express는 사용자가 최대 8,000 단어를 입력할 수 있는 "비용 효율적인" 텍스트 생성 모델입니다. Titan Text Lite는 최대 4,000개의 단어 요소를 입력할 수 있는 카피라이팅에 최적화된 맞춤형 모델입니다

Vasi Philomin 박사와의 인터뷰를 통해 Amazon Cloud Technology의 차별점은 올바른 방향 선택임을 알 수 있습니다. Amazon Cloud Technology는 대형 모델이 유일한 옵션이 되어서는 안 된다는 점을 이해하고 개방적인 태도를 선택하고 더 넓은 범위의 모델을 수용하며 생태학적 관점에서 승리를 달성합니다. 그러나 광범위한 모델 뒤에는 통제와 신뢰라는 어려운 문제가 있을 수 있습니다. 따라서 Amazon Cloud Technology는 대형 모델의 보안, 개인 속성, 맞춤형 속성을 보장하기 위해 많은 노력을 기울였습니다. 이는 과거 엔터프라이즈 분야에서 아마존 클라우드 기술이 보여준 장점일 뿐만 아니라, 고객의 신뢰를 얻는 열쇠이기도 합니다. 따라서 Amazon Cloud Technology는 대형 모델의 전략적 선택에 있어서 흠잡을 곳이 없습니다. 그들은 개방적인 태도와 협력 정신을 가지고 있으며 풀 스택 역량을 구축했습니다

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