서진호

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아마존 웹서비스(AWS)는 계속해서 아마존 노바라는 이름으로 파운데이션 모델 시리즈를 발표하고 있다. 최근에 최신 인공지능(AI) 모델인 Amazon Nova Premier의 출시를 공식 블로그를 통해 발표했다. 아마존 노바 프리미어 모델은 복잡한 작업 수행과 모델 증류(knowledge distillation)를 위한 Teacher 모델로서의 역할을 수행하도록 설계되었는 데, 블로그 내용을 요약 정리해보겠다.

그림 - 아마존 노바

1. Amazon Nova Premier의 주요 특징

  • 멀티모달 처리 능력: 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 처리할 수 있으며, 오디오는 아직 미지원
  • 긴 컨텍스트 처리: 최대 100만 토큰의 컨텍스트 길이를 지원하여, 매우 긴 문서나 대규모 코드베이스를 한 번에 처리
  • 복잡한 작업 수행: 깊은 맥락 이해, 다단계 계획, 다양한 도구 및 데이터 소스를 활용한 정밀한 실행이 필요한 복잡한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘함
  • 모델 증류 지원: Amazon Bedrock의 모델 증류 기능을 통해 Nova Premier의 고급 기능을 Nova Pro, Lite, Micro와 같은 소형 모델에 이전하여, 비용 효율적이고 지연 시간이 낮은 맞춤형 모델을 생성할 수 있음

2. Amazon Nova Premier 성능 비교

  • SimpleQA: 지식 검색 테스트에서 우수한 성능을 보였음
  • MMMU: 시각적 이해 테스트에서 높은 점수를 기록했음
  • SWE-Bench Verified: 코딩 테스트에서는 Google의 Gemini 2.5 Pro보다 낮은 성능을 보였음
  • 수학 및 과학 지식 평가: GPQA Diamond 및 AIME 2025 벤치마크에서는 상대적으로 낮은 성능을 나타냈음

3. 활용 사례: 투자 리서치에서의 다중 에이전트 협업

  • Nova Premier는 복잡한 워크플로우를 조정하는 슈퍼바이저 에이전트로 활용될 수 있음

  • 금융 전문가의 작업을 간소화하고, 더 빠르고 정확한 투자 분석을 가능하게 함

    • 질의 분석: 예를 들어 “재생 에너지 투자에서의 신흥 트렌드는 무엇인가?”와 같은 질의를 분석함
    • 하위 에이전트 선정: 관련 주제와 데이터 소스에 특화된 하위 에이전트를 선택함
    • 데이터 수집: 각 하위 에이전트가 경제 지표, 기술 분석, 시장 심리 데이터를 수집함
    • 결과 통합: 슈퍼바이저 에이전트가 수집된 정보를 종합하여 포괄적인 보고서를 생성함

4. 모델 증류를 통한 생산 환경 최적화

  • Nova Premier는 고성능을 제공하지만, 생산 환경에서는 지연 시간과 비용을 고려해야 함
  • Nova Premier를 Teacher 모델로 활용하여 소형 모델(Nova Pro, Lite, Micro)을 증류할 수 있음
    • Nova Pro를 증류하여 API 호출 정확도를 20% 향상시킨 사례가 있음

5. 참고

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