使用 Amazon Bedrock 使用合成数据微调 LLM 以进行基于上下文的问答
在本文中，我们将探讨如何使用 Amazon Bedrock 生成合成训练数据来微调 LLM。此外，我们还提供了具体的评估结果，展示了合成数据在数据稀缺时进行微调的强大功能。
来源:亚马逊云科技 _机器学习客户越来越需要将生成式 AI 融入其业务。许多用例涉及通过检索增强生成 (RAG) 等方法使用预先训练的大型语言模型 (LLM)。但是，对于高级、特定领域的任务或需要特定格式的任务，有时需要使用微调等模型自定义技术。Amazon Bedrock 为您提供了自定义领先基础模型 (FM) 的能力，例如 Anthropic 的 Claude 3 Haiku 和 Meta 的 Llama 3.1。
Amazon BedrockAmazon Bedrock 是一项完全托管的服务，可通过 API 提供来自领先 AI 初创公司和 Amazon 的 FM，因此您可以从各种 FM 中进行选择，以找到最适合您用例的模型。Amazon Bedrock 提供无服务器体验，因此您可以快速上手，使用自己的数据私下自定义 FM，并使用 AWS 工具将它们集成并部署到您的应用程序中，而无需管理任何基础设施。
微调是一种监督训练过程，其中标记的提示和响应对用于进一步训练预训练模型，以提高其针对特定用例的性能。微调的一个一致痛点是缺乏有效定制这些模型的数据。收集相关数据很困难，保持其质量是另一个障碍。此外，微调 LLM 需要大量资源投入。在这种情况下，合成数据生成提供了一个有希望的解决方案。您可以使用更大的语言模型创建合成训练数据，并使用它来微调较小的模型，这具有更快的周转时间的好处。
在本文中，我们探讨了如何使用 Amazon Bedrock 生成合成训练数据来微调 LLM。此外，我们还提供了具体的评估结果，展示了数据稀缺时合成数据在微调中的强大功能。
解决方案概述
该解决方案包括两个主要步骤：