← Назад

products

Amazon Bedrock внедряет инструмент для оптимизации промптов и миграции моделей

Amazon Bedrock представила Advanced Prompt Optimization — инструмент для автоматической оптимизации промптов и сравнения их эффективности на нескольких моделях одновременно. Это сокращает время и усилия, необходимые для миграции и улучшения моделей.

AS1 NewsИсточник: aws.amazon.com

generative-modelsprompt-optimizationamazon-bedrockmachine-learninginfrastructuremultimodal
AMZN$256.78-0.82%COST$904.77-2.23%Scale AI

Amazon Bedrock запустила новую функцию — Advanced Prompt Optimization, которая позволяет автоматизированно оптимизировать промпты для до пяти моделей одновременно. Этот инструмент использует обратную связь на основе метрик, что позволяет систематически улучшать качество ответов без необходимости ручного переписывания промптов. В отличие от традиционных методов, новая система работает в стиле обучения с подкреплением, оценивая ответы моделей и автоматически переписывая промпты для достижения лучших результатов.

Преимущество этого подхода — возможность сравнивать исходные и оптимизированные промпты по качеству, задержке и стоимости, что помогает разработчикам принимать обоснованные решения о миграции на новые модели или повышении эффективности текущих.

Инструмент поддерживает мультимодальные входные данные, такие как изображения и PDF, что расширяет его применение в задачах анализа документов, классификации изображений и визуального вопросно-ответного взаимодействия.

Использование этого инструмента позволяет значительно сократить цикл разработки и тестирования, заменяя дни ручных итераций автоматизированным процессом, что особенно важно при работе с большими объемами промптов и моделями.

В целом, Advanced Prompt Optimization способствует более быстрой адаптации к новым моделям, снижению затрат и повышению качества генеративных AI решений, что важно для компаний, развивающих AI-продукты и сервисы.

нейтрально

Инновационный инструмент значительно ускоряет и упрощает процессы миграции и оптимизации промптов, повышая эффективность разработки генеративных AI моделей.