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JumpStart 基礎模型
Amazon SageMaker JumpStart 為內容撰寫、程式碼產生、問題回答、文案撰寫、摘要、分類、資訊擷取等使用案例提供 state-of-the-art 基礎模型。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，請參閱開始使用 Amazon 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 L LaMa -2-7b、綻放 176B、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，並可針對特定語言工作進行微調。
Amazon 登入並 SageMaker JumpStart 維護公開可用的基礎模型，以便您存取、自訂並整合到您的機器學習生命週期。如需詳細資訊，請參閱 公開的基礎模型。Amazon SageMaker JumpStart 還包括來自第三方供應商的專有基礎模型。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，請參閱如何使用 JumpStart 基礎模型。所有基礎模型都可以透過程式設計方式與 SageMaker Python SDK 搭配使用。如需詳細資訊，請參閱 搭配 SageMaker Python SDK 使用基礎模型。
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，請參閱自訂基礎模型。
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
