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Amazon SageMaker JumpStart Foundation 模型
Amazon 為使用案例 SageMaker JumpStart 提供 state-of-the-art基礎模型，例如內容撰寫、程式碼產生、問題回答、複製撰寫、摘要、分類、資訊擷取等。使用 JumpStart 基礎模型建置您自己的生成式 AI 解決方案，並將自訂解決方案與其他 SageMaker 功能整合。如需詳細資訊，請參閱 Amazon 入門 SageMaker JumpStart
基礎模型是一個大型的預先訓練模型，可以適應許多下游任務，並且通常是開發更專業模型的起點。基礎模型的範例包括 LLaMa-3-70b、BLOOM176B、FLAN-T5 XL 或 GPT-J 6B，這些模型已針對大量文字資料進行預先訓練，並可針對特定語言任務進行微調。
Amazon 會 SageMaker JumpStart 加入並維護公開可用的基礎模型，讓您存取、自訂和整合到機器學習生命週期中。如需詳細資訊，請參閱公開的基礎模型。Amazon SageMaker JumpStart 也包含第三方供應商的專屬基礎模型。如需詳細資訊，請參閱專屬基礎模型。
若要開始探索和試驗可用模型，請參閱JumpStart 基礎模型用量。所有基礎模型都可以透過程式設計方式與 搭配使用 SageMaker Python SDK。如需詳細資訊，請參閱搭配 使用基礎模型 SageMaker Python SDK。
如需選擇模型時應注意事項的更多資訊，請參閱模型來源和授權合約。
如需有關自訂和微調基礎模型的詳細資訊，請參閱基礎模型自訂。
有關基礎模型的更多一般資訊，請參閱文獻關於基礎模型的機會和風險
