アプリケーションのカスタマイズ

特定のタスクのパフォーマンスを向上させるために基盤モデルをトレーニング (ファインチューニング) するか、特定の種類の入力に慣れさせることによってモデルを事前トレーニングする (継続的な事前トレーニング) ことができます。基盤モデルを特定のニーズに合わせて調整し、特殊なタスクのパフォーマンスを向上させます。

Amazon Bedrock Data Automation は、アプリケーションに簡単に統合できるフルマネージド API です。生成 AI アプリケーションの開発を合理化し、ドキュメント、画像、音声、動画を含むワークフローを自動化します。

• インテリジェントなドキュメント処理、メディア分析、その他のマルチモーダルデータ中心のオートメーションソリューションを構築
• 業界トップクラスの精度を低コストで実現し、説明可能性に関する信頼性スコア付き視覚的グラウンディングや、ハルネーション緩和機能も搭載されています。
• Amazon Bedrock ナレッジベースと統合されるため、構造化されていないマルチモーダルコンテンツから有意義な情報を簡単に生成して、RAG のためにより適切な回答を提供することができます

Amazon Bedrock モデル蒸留では、さらに小規模かつ高速で、費用対効果の高いモデルを使用して、Amazon Bedrock の最も高度なモデルに匹敵するユースケース固有の精度を実現できます。Amazon Bedrock の蒸留モデルは、元のモデルよりも最大 500% 高速で、最大 75% 安価で、RAG などのユースケースでの精度の低下は 2% 未満です。

• 「生徒」モデルを、必要な精度を備えた「教師」モデルでファインチューニング 
• 独自のデータ合成で抽出モデルのパフォーマンスを最大化
• 本番環境のデータを使用することでコストを削減。モデル蒸留では、プロンプトを提供し、それを使用して応答を生成し、生徒モデルを微調整することができます
• エージェントの予測精度を呼び出すブースト関数。より小規模なモデルでも関数の呼び出しを正確に予測できるようになり、応答時間を大幅に短縮し、運用コストを削減できます。