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超出基础知识：生成AI

2025年8月22日 17:31 33 Comments
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随着模型景观的扩展，组织在选择适合其应用的基础模型时面临复杂的方案。在这篇博客文章中，我们为亚马逊基岩用户提供了一种系统的评估方法，将理论框架与实际实施策略相结合，以授权数据科学家和机器学习（ML）工程师进行最佳的模型选择。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
大多数评估基础模型的组织将其分析限制为三个主要维度：准确性，延迟和成本。尽管这些指标提供了一个有用的起点，但它们代表了确定现实世界模型性能的因素的复杂相互作用的过度简化。发现模型彻底改变了企业如何开发生成的AI应用程序，从而在理解和产生类似人类的内容方面提供了前所未有的功能。但是，随着模型格局的扩展，组织在为其应用程序选择正确的基础模型时将面临复杂的方案。在这篇博客文章中，我们为亚马逊基地用户提供了一种系统的评估方法，将理论框架与实用的实施策略相结合，以增强数据科学家和机器学习能力（ML）工程师，以进行最佳的模型选择。基础模型选择AmpectionAmazon Bedrock的挑战是一项完全管理的托管服务，提供了诸如AI21之类的高级AI21公司的选择。实验室，拟人化，cohere，deepseek，Luma，meta，Mistral AI，池畔（即将推出），稳定性AI，Twelvelabs（即将推出），作家和亚马逊通过单个API以及一套广泛的功能，以及构建具有安全，隐私，负责的AI的生成AI应用程序。该服务的API驱动方法允许无缝的模型互换性，但是这种灵活性引入了一个关键的挑战：哪种模型将在满足运营限制的同时为特定应用程序提供最佳性能？我们与企业客户的研究会揭示许多基于有限的手动测试或对业务评估的许多早期生成AI项目的选择，揭示了许多早期生成AI项目的选择。这种方法经常导致：由于模型str
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