Personnalisez vos applications

Entraînez un modèle de fondation pour améliorer ses performances sur des tâches spécifiques (peaufinage), ou préentraînez un modèle en le familiarisant avec certains types d’entrées (préentraînement continu). Adaptez les modèles de fondation à vos besoins spécifiques pour des résultats optimaux sur des tâches spécialisées.

L’automatisation des données Amazon Bedrock est une API entièrement gérée qui s’intègre facilement à vos applications. Elle permet de rationaliser le développement d’applications d’IA générative et d’automatiser les flux de travail impliquant des documents, des images, de l’audio et des vidéos.

• Créez des solutions d’automatisation intelligentes centrées sur les données multimodales, telles que le traitement de documents, l’analyse des médias et d’autres applications similaires.
• Précision de pointe à moindre coût, avec des caractéristiques telles que l’ancrage visuel accompagné de scores de confiance pour l’explicabilité et la réduction intégrée des hallucinations.
• Intégration aux bases de connaissances Amazon Bedrock, ce qui facilite la génération d’informations pertinentes à partir de contenus multimodaux non structurés, afin de fournir des réponses plus adaptées pour les systèmes RAG.

Avec la distillation de modèles Amazon Bedrock, vous pouvez exploiter des modèles plus petits, plus rapides et plus économiques, tout en conservant une précision adaptée à vos cas d’utilisation, comparable à celle des modèles les plus performants disponibles dans Amazon Bedrock. Les modèles distillés dans Amazon Bedrock sont jusqu’à 500 % plus rapides et jusqu’à 75 % moins coûteux que les modèles d’origine, avec une perte de précision inférieure à 2 % pour des cas d’utilisation tels que la RAG.

• Optimisez un modèle étudiant à l’aide d’un modèle enseignant disposant du niveau de précision souhaité. 
• Optimisez les performances des modèles distillés grâce à une synthèse des données exclusives.
• Réduisez les coûts en utilisant vos données de production. La distillation de modèles vous permet de fournir des invites, utilisées pour générer des réponses servant à optimiser les modèles étudiants.
• Améliorez la précision des prédictions d’appels de fonctions pour les agents. Permettez à des modèles plus légers de prédire correctement les appels de fonctions afin de réduire considérablement les temps de réponse et les coûts opérationnels.