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La personalización del modelo es el proceso de proporcionar datos de entrenamiento a un modelo para mejorar su rendimiento en casos de uso específicos. Puede personalizar un modelo fundacional de Amazon Bedrock para mejorar su rendimiento y crear una mejor experiencia para el cliente. Actualmente, Amazon Bedrock ofrece los siguientes métodos de personalización.
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Destilación
Utilice la destilación para transferir el conocimiento de un modelo más grande e inteligente (conocido como profesor) a un modelo más pequeño, rápido y rentable (conocido como estudiante). Amazon Bedrock automatiza el proceso de destilación mediante el uso de las últimas técnicas de síntesis de datos para generar respuestas diversas y de alta calidad a partir del modelo docente y ajusta el modelo estudiantil.
Para utilizar la destilación, debe seleccionar un modelo de profesor cuya precisión desee lograr para su caso de uso y un modelo de estudiante para ajustarlo con precisión. A continuación, proporciona indicaciones específicas para cada caso de uso como datos de entrada. Amazon Bedrock genera respuestas a partir del modelo de profesor para las indicaciones dadas y, a continuación, utiliza las respuestas para ajustar el modelo de alumno. Si lo desea, puede proporcionar datos de entrada etiquetados como pares de preguntas y respuestas.
Para obtener más información sobre el uso de la destilación, consulte. Personaliza un modelo con destilación en Amazon Bedrock
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Ajuste
Proporcione datos etiquetados para entrenar un modelo a fin de mejorar su rendimiento en tareas específicas. Al proporcionar un conjunto de datos de entrenamiento con ejemplos etiquetados, el modelo aprende a asociar qué tipos de salidas deben generarse para determinados tipos de entradas. Los parámetros del modelo se ajustan en el proceso y mejora el rendimiento del modelo de las tareas representadas en el conjunto de datos de entrenamiento.
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Formación previa continua
Proporcione datos sin etiquetar para entrenar previamente un modelo fundacional para familiarizarlo con ciertos tipos de entradas. Puede proporcionar datos de temas específicos para exponer un modelo a dichas áreas. El proceso de entrenamiento previo continuado modificará los parámetros del modelo para adaptarlos a los datos de entrada y mejorar su conocimiento del dominio.
Por ejemplo, puede entrenar un modelo con datos privados, como documentos empresariales, que no estén disponibles públicamente para entrenar modelos lingüísticos grandes. Además, puede seguir mejorando el modelo reentrenándolo con más datos sin etiquetar a medida que estén disponibles.
Para obtener más información sobre las cuotas de personalización de los modelos, consulte los Amazon Bedrock endpoints and quotas en la Referencia general de AWS.
nota
El entrenamiento de modelos se cobra en función del número de tokens procesados por el modelo (número de tokens en el corpus de datos de entrenamiento x número de épocas) y el almacenamiento del modelo se cobra por mes y por modelo. Para obtener más información, consulte Precios de Amazon Bedrock
Directrices para la personalización de modelos
Los parámetros ideales para personalizar un modelo dependen del conjunto de datos y de la tarea para la que está diseñado el modelo. Debe experimentar con los valores para determinar qué parámetros funcionan mejor en su caso específico. Podría ayudarle evaluar su modelo ejecutando un trabajo de evaluación del modelo. Para obtener más información, consulte Evalúe el rendimiento de los recursos de Amazon Bedrock.
Utilice las métricas de formación y validación de los archivos de salida que se generan al enviar un trabajo de personalización de modelos para ayudarle a ajustar sus parámetros. Busque estos archivos en el bucket de Amazon S3 en el que escribió el resultado o utilice la GetCustomModeloperación.
