アプリケーションのカスタマイズ

基礎モデルをトレーニングして特定のタスクのパフォーマンスを改善する (微調整と呼ばれる) か、特定のタイプの入力に慣れてモデルを事前にトレーニングする (継続的事前トレーニングと呼ばれる)。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。ジェネレーティブAIアプリケーションの開発を合理化し、文書、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自動化ソリューションを構築できます。
• 業界トップクラスの精度を低コストで実現、さらに説明しやすい信頼度スコア付きの視覚的グラウンディングや組み込みの幻覚緩和機能などの機能も備えています。
• Amazon Bedrock ナレッジベースと統合されているため、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 に対してより適切な回答を提供できます。

Amazon Bedrock Model Distillation を使用すると、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する、より小さく、より高速で、費用対効果の高いモデルを使用できます。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、希望する精度の「教師」モデルで微調整します 
• 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Model Distillation では、プロンプトを入力し、それを使用して回答を生成し、学生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。