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カスタムモデル
モデルのカスタマイズは、特定のユースケースに合わせてパフォーマンスを向上させるために、モデルにトレーニングデータを提供するプロセスです。Amazon Bedrock 基盤モデルをカスタマイズして、パフォーマンスを向上させ、顧客体験を向上させることができます。Amazon Bedrock では現在、以下のカスタマイズ方法を提供しています。
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プレトレーニングを継続
特定のタイプの入力に慣れ親しませることで、基礎モデルを事前トレーニングするためのラベルのないデータを提供する。特定のトピックのデータを提供して、その分野にモデルを公開することができます。継続的なプレトレーニングプロセスでは、入力データに対応するようにモデルパラメータを微調整し、その分野の知識を向上させます。
たとえば、ビジネス文書など、大規模な言語モデルのトレーニングには公開されていないプライベートデータを使用してモデルをトレーニングできます。さらに、ラベル付けされていないデータが利用可能になったときに、モデルを再トレーニングしてモデルを改善し続けることができます。
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微調整
特定のタスクのパフォーマンスを向上させるようにモデルをトレーニングするために、ラベル付けされたデータを提供する。ラベル付きのサンプルを含むトレーニングデータセットを提供することで、モデルは特定のタイプの入力に対してどのタイプの出力を生成すべきかを関連付けることを学習します。その過程でモデルパラメーターが調整され、トレーニングデータセットに代表されるタスクにおけるモデルのパフォーマンスが向上します。
モデルのカスタマイズクォータについて詳しくは、を参照してください。モデルカスタマイズのクォータ
注記
モデルトレーニングの料金は、モデルによって処理されたトークンの数 (トレーニングデータコーパス内のトークン数 × エポック数) と、モデルごとに毎月請求されるモデルストレージに基づいて課金されます。詳細については、「Amazon Bedrock の料金表
モデルのカスタマイズでは以下のステップを実行します。
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新しいカスタム IAM ロールを使用する予定がある場合は、データの S3 バケットにアクセスするための IAM 権限を設定します。既存のロールを使用することも、適切な権限を持つロールをコンソールに自動的に作成させることもできます。
トピック
