Hyperparamètres de personnalisation du modèle de Titan texte Amazon - Amazon Bedrock

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Hyperparamètres de personnalisation du modèle de Titan texte Amazon

Le modèle Amazon Titan Text Premier prend en charge les hyperparamètres suivants pour la personnalisation du modèle. Le nombre d'époques que vous spécifiez augmente le coût de personnalisation de votre modèle en traitant davantage de jetons. Chaque époque traite l'intégralité de l'ensemble de données d'entraînement une seule fois. Pour plus d'informations sur les tarifs, consultez les tarifs d'Amazon Bedrock.

Hyperparamètre (console) Hyperparamètre (API) Définition Type Minimum Maximum Par défaut
Époques epochCount Nombre d’itérations dans l’ensemble du jeu de données d’entraînement entier 1 5 2
Taille du lot (micro) batchSize Nombre d’échantillons traités avant la mise à jour des paramètres du modèle entier 1 1 1
Taux d’apprentissage learningRate Fréquence à laquelle les paramètres du modèle sont mis à jour après chaque lot float 1,00E-07 1,00E-05 1,00E-06
Étapes de préparation du taux d’apprentissage learningRateWarmupÉtapes Nombre d’itérations au cours desquelles le taux d’apprentissage est progressivement augmenté jusqu’au taux spécifié entier 0 20 5

Les modèles Amazon Titan Text, tels que Lite et Express, prennent en charge les hyperparamètres suivants pour la personnalisation du modèle. Le nombre d'époques que vous spécifiez augmente le coût de personnalisation de votre modèle en traitant davantage de jetons. Chaque époque traite l'intégralité de l'ensemble de données d'entraînement une seule fois. Pour plus d'informations sur les tarifs, consultez les tarifs d'Amazon Bedrock.

Hyperparamètre (console) Hyperparamètre (API) Définition Type Minimum Maximum Par défaut
Époques epochCount Nombre d’itérations dans l’ensemble du jeu de données d’entraînement entier 1 10 5
Taille du lot (micro) batchSize Nombre d’échantillons traités avant la mise à jour des paramètres du modèle entier 1 64 1
Taux d’apprentissage learningRate Fréquence à laquelle les paramètres du modèle sont mis à jour après chaque lot float 0.0 1 1.00E-5
Étapes de préparation du taux d’apprentissage learningRateWarmupÉtapes Nombre d’itérations au cours desquelles le taux d’apprentissage est progressivement augmenté jusqu’au taux spécifié entier 0 250 5