Спектр настройки генеративного ИИ: от инженерии подсказок до пользовательских моделей на AWS

В статье представлена восьмиступенчатая рамочная модель, которая помогает определить наиболее подходящий уровень настройки генеративного ИИ на платформе AWS. Использование базовых моделей без изменений подходит для задач общего характера, таких как суммирование или перевод, и не требует дополнительных данных или настроек.

Для повышения эффективности и точности можно использовать методы улучшения подсказок, такие как системные инструкции, примеры в контексте и цепочки рассуждений, что позволяет значительно повысить качество результатов без изменения модели.

Следующий уровень — это использование методов «harnessing», включающих добавление внешних источников данных, кэширование запросов и дистилляцию модели, что позволяет повысить производительность и снизить задержки при работе с большими объемами данных.

Для более глубоких изменений и адаптации модели под специфические задачи предлагается этап дообучения с использованием ваших данных, что позволяет значительно повысить точность и соответствие модели требованиям.

На самом продвинутом уровне — создание полностью кастомных моделей с нуля с помощью Amazon Nova Forge, что подходит для отраслей с высокими требованиями к точности и уникальности данных.

Статья подчеркивает важность постепенного подхода: начинать с простых методов и только при необходимости переходить к более сложным, что помогает избежать лишних затрат и сложностей. Также приводятся схемы и аналогии, такие как кухня шеф-повара, для иллюстрации принципов выбора подхода.

Обзор сервисов AWS показывает, как каждый этап спектра реализуется с помощью конкретных инструментов, таких как Amazon Bedrock, SageMaker и Nova Forge, что облегчает практическое внедрение выбранных решений.