アマゾンウェブサービス（AWS）は、企業顧客向けにカスタムの最先端モデルを作成するための新たなツールを発表しました。これは、Nova AIモデルをトレーニングするサービス「Nova Forge」に続くものです。AWSは、11月に開催された「AWS re:Invent」カンファレンスにて、Amazon BedrockとAmazon SageMaker AIの新機能を発表しました。これらの新機能は、開発者がカスタムの大規模言語モデル（LLM）を構築しやすくすることを目的としています。
クラウドプロバイダーのAWSは、SageMakerにおけるサーバーレスモデルカスタマイゼーションを導入しました。これにより、開発者はコンピュートリソースやインフラストラクチャを考慮せずにモデルを構築することが可能です。AWSのAIプラットフォーム担当ゼネラルマネージャー、アンカー・メフロトラ氏によれば、開発者はセルフガイドのポイント・アンド・クリックパスや、ナチュラルランゲージを用いてSageMakerをプロンプトするエージェント主導の体験を選択できるということです。このエージェント主導機能はプレビューでの提供を開始します。
「例えば、医療用語をより深く理解するモデルを求める医療分野のお客様は、ラベル付きデータがあればSageMaker AIを指示し、技術を選択するだけで、SageMakerがモデルを微調整します」とメフロトラ氏は述べています。この機能は、AmazonのNovaモデルや、DeepSeekやMetaのLlamaなどのオープンソースモデル（公開されているモデルウェイトを持つもの）のカスタマイズに利用可能です。
また、AWSは、Bedrockにおいて「Reinforcement Fine-Tuning」を導入し、開発者が報酬関数または事前設定されたワークフローを選択し、Bedrockがモデルカスタマイゼーションプロセスを自動で開始から終了まで実行することを可能にしました。
最先端のLLMとモデルカスタマイゼーションは、今年のカンファレンスでのAWSの注力分野であるとしています。AWSは、企業顧客向けにカスタムNovaモデルを年間10万ドル（約1,550万円）で構築するサービス「Nova Forge」を、AWSのCEOであるマット・ガーマン氏の基調講演で発表しました。
「多くの顧客が、『競合他社も同じモデルにアクセスできる中で、どうやって差別化すればよいか？』と質問しています」とメフロトラ氏は述べています。「データ、ユースケースに最適化された独自のソリューションを構築し、ブランドを最適化するために、カスタマイズされたモデルを作成することが鍵です」としています。
AWSは、AIモデルのユーザーベースを大きく獲得していませんが、Menlo Venturesの7月の調査では、企業はAnthropic、OpenAI、Geminiを他のモデルよりも好んでいることが分かりました。しかし、これらのLLMをカスタマイズし微調整する能力が、AWSに競争上の優位性をもたらす可能性があるということです。