Personalizza le tue applicazioni

Addestra un modello di base sui tuoi dati per migliorare le prestazioni su attività specifiche. La messa a punto consente di modellare la terminologia, lo stile di scrittura, i formati di output e le conoscenze specifiche del dominio, rendendoli più accurati e coerenti
per i tuoi casi d'uso.

Usa la messa a punto quando hai bisogno di modelli per:

• seguire strutture di output o requisiti di formattazione specifici
• padroneggiare lessico specializzato, linguaggio tecnico o terminologia interna
• imitare un tono particolare, una voce o uno stile del marchio
• Migliora la precisione nelle attività di routine ben definite

La messa a punto di rinforzo migliora la precisione del modello utilizzando il feedback sulle risposte anziché su set di dati di grandi dimensioni. Insegni ai modelli cosa significa «buono» valutando i loro risultati, permettendo loro di apprendere le tue preferenze e i tuoi standard di qualità attraverso un feedback iterativo. Usa l’ottimizzazione di rinforzo quando hai chiari criteri di successo ma dati di formazione limitati o quando i tuoi requisiti si evolvono nel tempo. L’ottimizzazione di rinforzo in Amazon Bedrock offre in media un aumento della precisione del 66% rispetto ai modelli base.

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Amazon Bedrock Data Automation è un'API completamente gestita che può essere facilmente integrata nelle tue applicazioni. Semplifica lo sviluppo di applicazioni di IA generativa e automatizza i flussi di lavoro che coinvolgono documenti, immagini, audio e video.

• Crea soluzioni di automazione intelligenti per l'elaborazione dei documenti, l'analisi multimediale e altre soluzioni multimodali incentrate sui dati.
• Precisione leader del settore a costi inferiori, insieme a funzionalità come l'ancoraggio visivo con punteggi di affidabilità per la spiegabilità e la mitigazione delle allucinazioni integrata.
• Integrato con le Knowledge Base per Amazon Bedrock, lo strumento semplifica la generazione di informazioni significative da contenuti multimodali non strutturati per fornire risposte più pertinenti per la generazione potenziata da recupero dati (RAG).

Con Amazon Bedrock Model Distillation, puoi utilizzare modelli più piccoli, veloci e convenienti che offrono una precisione specifica per i casi d'uso, paragonabile a quella dei modelli più avanzati di Amazon Bedrock. I modelli distillati in Amazon Bedrock sono fino al 500% più veloci e fino al 75% meno costosi rispetto a quelli originali, con una perdita di precisione inferiore al 2% per casi d'uso come la generazione potenziata da recupero dati (RAG).

• Esegui il fine-tuning di un modello studente con un modello insegnante con la precisione desiderata. 
• Massimizza le prestazioni dei modelli distillati con la sintesi dei dati proprietari
• Riduci i costi trasferendo facilmente i tuoi dati di produzione. La distillazione di modelli consente di fornire prompt e quindi di utilizzarli per generare risposte e perfezionare i modelli studente.
• Aumenta la precisione delle previsioni delle chiamate della funzione per gli agenti. Consenti a modelli più piccoli di prevedere con precisione le chiamate di funzione per contribuire a fornire tempi di risposta sostanzialmente più rapidi e costi operativi inferiori