사기 방지 현대화: 실시간 추론을 위한 GraphStorm v0.5

GraphStorm v0.5의 새로운 기능을 활용하여 아마존 세이지메이커를 통해 그래프 신경망(GNN) 모델을 배포하여 실시간 사기 방지를 구현하는 방법을 소개합니다. 운영 오버헤드를 최소화하면서 수십억 개의 노드와 엣지를 가진 트랜잭션 그래프에서 서브초 단위의 사기 탐지를 가능하게 합니다.

아마존 세이지메이커 하이퍼팟에서 일본어 능력을 향상시킨 일본 주권 LLM인 Training Llama 3.3 Swallow 훈련

도쿄 과학 연구소가 아마존 세이지메이커 하이퍼팟을 사용하여 70억 개의 파라미터를 가진 일본어 능력이 향상된 대형 언어 모델 Llama 3.3 Swallow을 성공적으로 훈련시켰다. 이 모델은 GPT-4o-mini 및 다른 선두 모델을 능가하는 일본어 작업에서 우수한 성능을 보여준다. 이 기술 보고서는 프로젝트 중 개발된 훈련 인프라, 최적화 및 모범 사례를 상세히 설명한다.