Amazon Titan Text 모델 사용자 지정 하이퍼파라미터
Amazon Titan Text Premier 모델은 모델 사용자 지정을 위해 다음과 같은 하이퍼파라미터를 지원합니다. 지정하는 에포크 수는 더 많은 토큰을 처리하여 모델 사용자 지정 비용을 높입니다. 각 에포크는 전체 훈련 데이터세트를 한 번 처리합니다. 요금에 대한 자세한 내용은 Amazon Bedrock 요금
| 하이퍼파라미터(콘솔) | 하이퍼파라미터(API) | 정의 | 유형 | 최소 | Maximum | Default |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 에포크 | epochCount | 전체 훈련 데이터 세트를 통한 반복 횟수 | 정수 | 1 | 5 | 2 |
| 배치 크기(마이크로) | batchSize | 모델 파라미터를 업데이트하기 전에 처리된 샘플 수 | 정수 | 1 | 1 | 1 |
| 학습률 | learningRate | 각 배치 이후 모델 파라미터가 업데이트되는 비율 | float | 1.00E-7 | 1.00E-05 | 1.00E-06 |
| 학습률 워밍업 단계 | learningRateWarmupSteps | 학습률이 지정된 비율까지 점진적으로 증가하는 반복 횟수입니다. | 정수 | 0 | 20 | 5 |
Lite 및 Express와 같은 Amazon Titan Text 모델은 모델 사용자 지정을 위해 다음과 같은 하이퍼파라미터를 지원합니다. 지정하는 에포크 수는 더 많은 토큰을 처리하여 모델 사용자 지정 비용을 높입니다. 각 에포크는 전체 훈련 데이터세트를 한 번 처리합니다. 요금에 대한 자세한 내용은 Amazon Bedrock 요금
| 하이퍼파라미터(콘솔) | 하이퍼파라미터(API) | 정의 | 유형 | 최소 | Maximum | Default |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 에포크 | epochCount | 전체 훈련 데이터 세트를 통한 반복 횟수 | 정수 | 1 | 10 | 5 |
| 배치 크기(마이크로) | batchSize | 모델 파라미터를 업데이트하기 전에 처리된 샘플 수 | 정수 | 1 | 64 | 1 |
| 학습률 | learningRate | 각 배치 이후 모델 파라미터가 업데이트되는 비율 | float | 0.0 | 1 | 1.00E-5 |
| 학습률 워밍업 단계 | learningRateWarmupSteps | 학습률이 지정된 비율까지 점진적으로 증가하는 반복 횟수입니다. | 정수 | 0 | 250 | 5 |
