Mit dem letzten Blog des letzten Monats habe ich eine Serie von Beiträgen begonnen, die die Hauptfaktoren herausstellen, warum Kunden Amazon Bedrock wählen. Ich habe erkundet, wie Bedrock es Kunden ermöglicht, eine sichere, konforme Grundlage für generative KI-Anwendungen zu schaffen. Jetzt möchte ich mich einem etwas technischeren, aber ebenso wichtigen Unterscheidungsmerkmal für Bedrock zuwenden – den vielfältigen Techniken, die Sie verwenden können, um Modelle anzupassen und Ihren spezifischen geschäftlichen Anforderungen gerecht zu werden.
Große Sprachmodelle (LLMs) verändern die Art und Weise, wie wir künstliche Intelligenz (KI) nutzen, und ermöglichen es Unternehmen, Kernprozesse neu zu überdenken. Geschult auf umfangreichen Datensätzen können diese Modelle Daten schnell erfassen und relevante Antworten über verschiedene Bereiche generieren, von der Zusammenfassung von Inhalten bis hin zur Beantwortung von Fragen. Die breite Anwendbarkeit von LLMs erklärt, warum Kunden in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Medien und Unterhaltung schnell zu ihrer Einführung übergehen. Unsere Kunden sagen uns jedoch, dass vortrainierte LLMs zwar hervorragend dazu geeignet sind, große Datenmengen zu analysieren, jedoch oft über das spezialisierte Wissen verfügen, das notwendig ist, um spezifische geschäftliche Herausforderungen anzugehen.
Die Anpassung entsperrt das transformative Potenzial großer Sprachmodelle. Amazon Bedrock stattet Sie mit einem leistungsstarken und umfassenden Toolset aus, um Ihre generative KI von einer Einheitslösung in eine maßgeschneiderte Lösung für Ihre einzigartigen Anforderungen zu verwandeln. Die Anpassung umfasst verschiedene Techniken wie Prompt Engineering, Retrieval Augmented Generation (RAG) sowie Feinabstimmung und kontinuierliches Vortraining. Diese Techniken können in Kombination miteinander verwendet werden, um Basismodelle in Amazon Bedrock mit Ihren Daten zu trainieren und kontextbezogene und präzise Ausgaben zu liefern. Mal schauen, wie Kunden Anpassung in Amazon Bedrock nutzen, um ihre Anwendungsfälle umzusetzen.
Thomson Reuters, ein globales Content- und Technologieunternehmen, hat mit Claude 3 Haiku positive Ergebnisse erzielt, rechnet jedoch mit noch besseren Ergebnissen durch Anpassung. Das Unternehmen – das Fachleute in den Bereichen Recht, Steuern, Buchhaltung, Compliance, Regierung und Medien bedient – erwartet, dass es durch die Feinabstimmung von Claude mit ihrem Branchenwissen noch schnellere und relevantere KI-Ergebnisse sieht.
Bei Amazon sehen wir Buy with Prime, das die maßgeschneiderten RAG-Fähigkeiten von Amazon Bedrock nutzt, um eine höhere Effizienz zu erzielen. Ihre Bestellungen auf den Websites von Händlern sind durch Buy with Prime Assist, einen 24/7 Live-Chat-Kundenservice, abgedeckt. Vor kurzem haben sie eine Chatbot-Lösung im Beta-Test gestartet, die in der Lage ist, Produktunterstützungsanfragen zu bearbeiten. Die Lösung wird von Amazon Bedrock betrieben und mit Daten angepasst, um über traditionelle E-Mail-basierte Systeme hinauszugehen. Hinweise:Nach diesen Geschichten verstärken wir weiterhin unsere Anpassungsfähigkeiten für generative KI-Anwendungen, die von Amazon Bedrock unterstützt werden.
Im vorliegenden Blog werden die drei Haupttechniken zur Anpassung von LLMs in Amazon Bedrock erläutert. Zudem werden relevante Ankündigungen vom kürzlich stattgefundenen AWS New York Summit behandelt.
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