Amazon Bedrock упрощает настройку моделей Nova для бизнеса

Amazon Bedrock предлагает простые способы настройки моделей Nova для удовлетворения специфических потребностей бизнеса. В условиях масштабирования AI-разработок компании требуют модели, отражающие их уникальные знания и рабочие процессы. Это может включать поддержание единого голоса бренда в общении с клиентами, обработку сложных отраслевых рабочих процессов или точную классификацию намерений в системах бронирования авиабилетов.

Техники, такие как инженерия подсказок и Retrieval-Augmented Generation (RAG), обеспечивают модели дополнительным контекстом для повышения производительности задач, но не внедряют внутреннее понимание в модель. Amazon Bedrock поддерживает три подхода к настройке моделей Nova: супервизированное обучение (SFT), основанное на размеченных примерах; обучение с подкреплением (RFT), использующее функцию вознаграждения для управления обучением; и дистилляцию модели, которая передает знания от крупной модели-учителя к меньшей, более быстрой модели-ученику.

Каждый из этих методов непосредственно внедряет новые знания в веса модели, что позволяет добиться более быстрой обработки, снижения затрат на токены и повышения точности по важным для бизнеса задачам. Amazon Bedrock автоматически управляет процессом обучения, требуя лишь загрузки данных в Amazon S3 и инициации задания через консоль управления AWS, CLI или API. Глубокие знания в области машинного обучения не требуются.

Модели Nova поддерживают вызов настраиваемых моделей по требованию, что позволяет платить только за фактические вызовы, а не за более дорогую выделенную мощность. В этой статье мы проведем вас через полный процесс настройки модели в Amazon Bedrock, используя модели Nova, демонстрируя каждый шаг на примере классификатора намерений, который достигает превосходной производительности в специфической области.

Вы научитесь готовить качественные тренировочные данные, которые способствуют значительным улучшениям модели, настраивать гиперпараметры для оптимизации обучения без переобучения и развертывать вашу дообученную модель для повышения точности и снижения задержек. Мы покажем, как оценивать результаты с использованием метрик обучения и кривых потерь. Техники настройки, такие как инженерия контекста, позволяют мгновенно обновлять информацию без необходимости в обучении, однако они требуют затрат на токены контекста при каждом вызове, что может увеличить общие затраты и задержки со временем.

Тем не менее, эти техники не обеспечивают хорошей обобщаемости. Модель просто читает инструкции каждый раз, что может вызвать трудности с новыми формулировками или задачами, требующими рассуждений. В отличие от этого, методы настройки встраивают новые знания непосредственно в модель, добавляя адаптерные матрицы дополнительных весов. Это позволяет небольшим моделям достигать производительности, сопоставимой с крупными моделями в специфической области обучения.