Reflection が開発した Beam モデルを Amazon SageMaker JumpStart と AWS Trainium で提供開始
米国企業の Reflection が提供する初のオープンウェイトモデルである Beam が、Amazon SageMaker AI のモデルハブである Amazon SageMaker JumpStart で利用可能になりました。Beam の開発元によると、Beam は推論、コーディング、エージェント系の各ベンチマークで高い性能を示しており、同クラスのオープンウェイトモデルの中でも最先端の水準にあります。Beam は、オープンウェイトモデルを単に呼び出すだけでなく、それを基盤として、またそれを活用して構築を行うチームを対象としています。フロンティアモデルを自社のドメインに適応させたいお客様は、データとインフラストラクチャをすべて完全に管理したまま、モデルをファインチューニングしたり、重みを検査して変更したり、エージェントやワークフローに深く組み込んだりすることができます。Beam は、SageMaker AI で既存のモデルと併用できるほか、SageMaker AI のあらゆるデプロイに組み込まれている管理機能、監査証跡、モニタリング機能を活用しながら、本番環境の処理需要に合わせてスケールできます。さらに、Beam は AWS Trainium3 向けに移植および最適化されており、お客様は初日から、高性能でコスト効率の高い方法でモデルをデプロイし、スケールできるようになりました。「Reflection は、デベロッパーが API 経由でいわば借りて利用するのではなく、自ら管理できる最先端の AI を提供しています。Beam を SageMaker AI に導入することで、何百万人ものデベロッパーが、信頼できるインフラストラクチャ上で、その機能を利用できるようになります。デベロッパーは、自身の AWS アカウント内で自分たちのデータを使用してモデルを実行し、完全に自らの管理下に置くことができます」と、Reflection の共同創業者兼 CEO である Misha Laskin 氏は述べています。
Beam を基盤に構築を行うチームは、API の呼び出しにとどまらず、自社独自のコードやデータでのファインチューニング、自社ドメインへの特化、複数のツールをまたがるマルチステップのエージェンティックワークフローへの組み込みといった形で、Beam を幅広く活用できます。具体的には、単に利用するだけのモデルではなく、自ら手を加えられるモデルで、実際のソフトウェア問題の解決、コードの生成とレビュー、運用作業の自動化、高度な数学や科学の推論に取り組むことができます。Beam は Apache 2.0 ライセンスで公開されているため、モデルの内容を確認してカスタマイズできるほか、自社の AWS アカウント内で実行することもできます。これにより、データのプライバシーを保ち、自社の管理下に置きながら、既に利用している AWS のセキュリティ機能とコンプライアンス機能によってデータを保護できます。「Beam のような高度な AI モデルが Amazon SageMaker で利用可能になったことで、私たちはモデルの重み、データ、パイプラインのすべてを把握しながら、最先端のオープンウェイト AI を自社の安全な環境内のみで運用できるようになりました。複数の AI モデルを活用する時代において、オープン性とマネージドインフラストラクチャの組み合わせは、AI エコシステムに欠かせない新たな要素です。クライアント固有のセキュリティ要件や管理および制御の仕組みに対応しながら、任務上の課題に応じて高度な AI を自由にデプロイし、カスタマイズできることは、より多くの機関が組織全体に高度な AI を導入するうえで、さらなる柔軟性をもたらします」と、Accenture Federal Services の最高 AI 責任者である Garrett Berntsen 氏は語っています。
Beam は、まず米国東部 (バージニア北部) と米国東部 (オハイオ) の 2 つのリージョンにおいて、Amazon SageMaker JumpStart で利用可能になります。このモデルは BF16、FP8、NVFP4 の各チェックポイントバリアントで提供されており、フルマネージド型の SageMaker JumpStart エンドポイントを通じてデプロイできます。使用を開始するには、Amazon SageMaker Studio 内の SageMaker JumpStart で「Beam」を検索するか、SageMaker AI に直接デプロイしてください。 詳細については、AWS 機械学習ブログの「Introducing Reflection Beam」を参照してください。デプロイのガイダンスについては、SageMaker AI のドキュメントおよび SageMaker JumpStart のドキュメントを参照してください。