详细内容或原文请订阅后点击阅览
使用Amazon BedRock Guardrails的自动推理检查构建可验证的解释性
在这篇文章中，我们探讨了如何通过各种常见的FSI方案（例如保险法律分解，承保规则验证和索赔处理）来工作。
来源:亚马逊云科技 _机器学习基础模型（FMS）和生成AI正在改变金融服务机构（FSIS）如何运作其核心业务职能。 AWS FSI客户，包括纳斯达克，印度国家银行和布里奇沃特，都使用FMS重新构想其业务运营并提供改进的成果。
基础模型 生成aifms本质上是概率的，并产生了一系列结果。尽管这些模型可以通过预训练，微调和及时工程的相互作用来产生复杂的输出，但其决策过程仍然不如经典预测方法透明。尽管诸如工具使用和检索增强生成（RAG）之类的新兴技术旨在提高透明度，但它们也依赖于概率机制，无论是在检索相关上下文还是选择适当的工具中。即使是注意力可视化和及时追踪等方法也会产生概率见解，而不是确定性的解释。
预训练，微调 提示工程 工具使用 检索增强发电AWS客户在保险，银行，付款和资本市场等受监管行业中运营的客户，在决策透明度至关重要的情况下，希望启动具有传统，确定性软件相同信心的FM驱动应用程序。为了应对这些挑战，我们正在Amazon BedRock护栏（预览）中引入自动推理检查。更重要的是，自动推理检查可以解释为什么使用数学上可验证的确定性正式逻辑准确地陈述。
自动推理检查 亚马逊基石护栏在这篇文章中，我们探讨了如何通过各种常见的FSI方案（例如保险法律分解，承保规则验证和索赔处理）来工作。
机器学习 方案a