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Personalizar o modelo para melhorar a performance para o caso de uso
A personalização de modelos é o processo de fornecer dados de treinamento a um modelo a fim de melhorar sua performance em casos de uso específicos. É possível personalizar modelos de base do Amazon Bedrock para melhorar sua performance e criar uma experiência melhor para o cliente. No momento, o Amazon Bedrock fornece os métodos de personalização a seguir.
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Ajuste fino supervisionado
Forneça dados rotulados a fim de treinar um modelo para melhorar a performance em tarefas específicas. Ao fornecer um conjunto de dados de treinamento com exemplos rotulados, o modelo aprende a associar quais tipos de saída deve gerar para determinados tipos de entrada. Os parâmetros do modelo são ajustados no processo e a performance do modelo é aprimorada para as tarefas representadas pelo conjunto de dados de treinamento.
Para obter mais informações sobre como usar o ajuste fino supervisionado, consulte. Personalize um modelo com ajustes finos no Amazon Bedrock
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Ajuste fino de reforço
O ajuste fino do reforço melhora o alinhamento do modelo básico com seu caso de uso específico por meio do aprendizado baseado em feedback. Em vez de fornecer pares de entrada-saída rotulados, você define funções de recompensa que avaliam a qualidade da resposta. O modelo aprende iterativamente recebendo pontuações de feedback dessas funções de recompensa.
Você pode carregar seus conjuntos de dados de solicitações de treinamento ou fornecer registros de invocação existentes do Bedrock. Você pode definir funções de recompensa usando AWS Lambda para avaliar a qualidade da resposta. O Amazon Bedrock automatiza o fluxo de trabalho de treinamento e fornece métricas em tempo real para monitorar o progresso do aprendizado do modelo.
Para obter mais informações sobre o uso do ajuste fino de reforço, consulte. Personalize um modelo com ajuste fino de reforço no Amazon Bedrock
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Destilação
Use a destilação do para transferir o conhecimento de um modelo maior e mais inteligente (conhecido como instrutor) para um modelo menor, mais rápido e econômico (conhecido como aprendiz). O Amazon Bedrock automatiza o processo de destilação usando as mais recentes técnicas de síntese de dados para gerar respostas diversas e de alta qualidade com base no modelo instrutor e ajustar o modelo aprendiz.
Para usar a destilação, selecione um modelo instrutor cuja precisão você deseja obter para seu caso de uso e um modelo aprendiz para ajuste fino. Em seguida, forneça prompts específicos de casos de uso como dados de entrada. O Amazon Bedrock gera respostas do modelo instrutor para o prompt em questão e, em seguida, usa as respostas para ajustar o modelo aprendiz. Opcionalmente, você pode fornecer dados de entrada rotulados como pares de prompt-resposta.
Para ter mais informações sobre como usar a destilação, consulte Personalizar um modelo com destilação no Amazon Bedrock.
Para obter informações sobre cotas de personalização de modelos, consulte Amazon Bedrock endpoints and quotas no Referência geral da AWS.
nota
Você recebe cobrança pelo treinamento de modelos com base no número de tokens processados pelo modelo (número de tokens no corpo de dados de treinamento × o número de epochs), e o armazenamento de modelos é cobrado por mês por modelo. Para obter mais informações, consulte Preços do Amazon Bedrock
