الضبط الدقيق بالتعزيز من Amazon Bedrock يضيف دعمًا للنماذج ذات الوزن المفتوح مع واجهات برمجة التطبيقات المتوافقة مع OpenAI
تعمل Amazon Bedrock الآن على توسيع دعم الضبط الدقيق بالتعزيز (RFT) لتشمل نماذج الوزن المفتوح الشائعة، بما في ذلك نماذج OpenAI GPT-OSS وQwen، وتقدم واجهات برمجة تطبيقات الضبط الدقيق المتوافقة مع OpenAI. تسهل هذه الإمكانات على المطورين تحسين دقة النماذج ذات الوزن المفتوح دون الحاجة إلى خبرة عميقة في تعلّم الآلة أو كميات كبيرة من البيانات المصنفة. يعمل الضبط الدقيق بالتعزيز في Amazon Bedrock على أتمتة سير عمل التخصيص بالكامل، مما يسمح للنماذج بالتعلم من التعليقات على الاستجابات المتعددة المحتملة باستخدام مجموعة صغيرة من الأوامر، بدلاً من مجموعات بيانات التدريب الكبيرة التقليدية. يتيح الضبط الدقيق بالتعزيز للعملاء استخدام متغيرات نماذج أصغر وأسرع وأكثر فعالية من حيث التكلفة مع الحفاظ على الجودة العالية.
غالبًا ما تكافح المؤسسات لتكييف النماذج التأسيسية لتلبي متطلبات أعمالها الفريدة، مما يؤدي إلى المفاضلة بين النماذج العامة ذات الأداء المحدود ومسارات التخصيص المعقدة والمكلفة التي تتطلب بنية تحتية وخبرة متخصصة. تزيل Amazon Bedrock هذا التعقيد من خلال توفير تجربة ضبط دقيق بالتعزيز مُدارة بالكامل وآمنة. يحدد العملاء وظائف المكافآت باستخدام أدوات تقدير تستند إلى قواعد يمكن التحقق منها أو أدوات تقييم قائمة على الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك النماذج المضمنة لكل من المهام الموضوعية مثل إنشاء التعليمات البرمجية والتفكير الرياضي والمهام الذاتية مثل اتباع التعليمات أو جودة المحادثة. أثناء التدريب، يمكن للعملاء استخدام وظائف AWS Lambda لتطبيق منطق تقدير مخصص، والوصول إلى نقاط تحقق النماذج الوسيطة لتقييم النموذج الأفضل أداءً وتصحيحه واختياره، وتحسين سرعة التكرار وكفاءة التدريب. تظل جميع البيانات الخاصة ضمن بيئة AWS الآمنة والمدارة طوال عملية التخصيص.
النماذج المدعومة في هذا الإطلاق هي: qwen.qwen3-32b وopenai.gpt-oss-20b. بعد اكتمال الضبط الدقيق، يمكن للعملاء على الفور استخدام النموذج الناتج عن الضبط الدقيق للاستدلال عند الطلب من خلال واجهات برمجة تطبيقات Amazon Bedrock المتوافقة مع OpenAI، وهي واجهة برمجة تطبيقات الاستجابات وواجهة برمجة تطبيقات إكمال الدردشة، دون أي خطوات نشر إضافية. لمعرفة المزيد، راجع وثائق Amazon Bedrock.