Veröffentlicht am: Nov 28, 2023
Amazon Bedrock ist die einfachste Möglichkeit, generative KI-Anwendungen mit Basismodellen (FM) zu erstellen und zu skalieren. Amazon Bedrock unterstützt jetzt die Feinabstimmung für Meta Llama 2 und Cohere Command Light sowie Amazon Titan Text Lite und Amazon Titan Text Express FMs, sodass Sie beschriftete Datensätze verwenden können, um die Modellgenauigkeit für bestimmte Aufgaben zu erhöhen.
Unternehmen mit kleinen, beschrifteten Datensätzen, die ein Modell für eine bestimmte Aufgabe spezialisieren möchten, verwenden einen Prozess namens Feinabstimmung, bei dem die Parameter des Modells angepasst werden, um Ergebnisse zu erzielen, die spezifischer auf ihr Unternehmen zugeschnitten sind. Parameter stellen dar, was das Modell während des Trainings gelernt hat, und deren Anpassung kann das Wissen und die Fähigkeiten des Modells verbessern, Entscheidungen im Kontext einer Organisation zu treffen. Mithilfe einer kleinen Anzahl von beschrifteten Beispielen in Amazon S3 können Sie ein Modell optimieren, ohne große Datenmengen mit Anmerkungen versehen zu müssen. Bedrock erstellt eine separate Kopie des Basismodells, auf die nur Sie zugreifen können, und trainiert diese private Kopie des Modells. Keiner Ihrer Inhalte wird verwendet, um die ursprünglichen Basismodelle zu trainieren. Sie können Ihre Amazon-VPC-Einstellungen so konfigurieren, dass sie auf Amazon-Bedrock-APIs zugreifen und Daten zur Modellfeinabstimmung auf sichere Weise bereitstellen.
Die FMs Meta Llama 2, Cohere Command Light und Amazon Titan Text können jetzt in Amazon Bedrock in den AWS-Regionen USA Ost (Nord-Virginia) und USA West (Oregon) optimiert werden. Weitere Informationen finden Sie im Launch-Blog von AWS News, auf der Amazon Bedrock-Produktseite und in der Dokumentation. Um mit der Feinabstimmung in Amazon Bedrock zu beginnen, besuchen Sie die Amazon Bedrock-Konsole.