modello di testo Amazon Titan personalizzazione iperparametri
Il modello Amazon Titan Text Premier supporta i seguenti iperparametri per la personalizzazione del modello. Il numero di epoch specificate aumenta i costi di personalizzazione del modello in quanto vengono elaborati più token. Ogni epoch elabora l’intero set di dati di addestramento una volta. Per informazioni sui prezzi, consulta Prezzi di Amazon Bedrock
| Iperparametro (console) | Iperparametro (API) | Definizione | Tipo | Minimo | Massimo | Predefinita |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Epoch | epochCount | Il numero di iterazioni nell’intero set di dati di addestramento | intero | 1 | 5 | 2 |
| Dimensione del batch (micro) | batchSize | Il numero di campioni elaborati prima dell’aggiornamento dei parametri del modello | intero | 1 | 1 | 1 |
| Tasso di apprendimento | learningRate | La velocità con cui i parametri del modello vengono aggiornati dopo ogni batch | virgola mobile | 1,00E-07 | 1,00E-05 | 1,00E-06 |
| Fasi di riscaldamento del tasso di apprendimento | learningRateWarmupSteps | Il numero di iterazioni durante le quali il tasso di apprendimento viene gradualmente aumentato fino a quello specificato | intero | 0 | 20 | 5 |
I modelli Amazon Titan Text, come Lite ed Express, supportano i seguenti iperparametri per la personalizzazione del modello. Il numero di epoch specificate aumenta i costi di personalizzazione del modello in quanto vengono elaborati più token. Ogni epoch elabora l’intero set di dati di addestramento una volta. Per informazioni sui prezzi, consulta Prezzi di Amazon Bedrock
| Iperparametro (console) | Iperparametro (API) | Definizione | Tipo | Minimo | Massimo | Predefinita |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Epoch | epochCount | Il numero di iterazioni nell’intero set di dati di addestramento | intero | 1 | 10 | 5 |
| Dimensione del batch (micro) | batchSize | Il numero di campioni elaborati prima dell’aggiornamento dei parametri del modello | intero | 1 | 64 | 1 |
| Tasso di apprendimento | learningRate | La velocità con cui i parametri del modello vengono aggiornati dopo ogni batch | virgola mobile | 0,0 | 1 | 1.00E-5 |
| Fasi di riscaldamento del tasso di apprendimento | learningRateWarmupSteps | Il numero di iterazioni durante le quali il tasso di apprendimento viene gradualmente aumentato fino a quello specificato | intero | 0 | 250 | 5 |
