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Amazon Bedrock提示优化驱动LLM应用程序创新Yuewen Group

2025年4月21日 22:57 33 Comments
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今天，我们很高兴地宣布在亚马逊基岩上迅速优化。使用此功能，您现在可以使用单个API调用或单击Amazon Bedrock控制台上的按钮来优化几个用例的提示。在这篇博客文章中，我们讨论了如何提示优化改善Yuewen Group中智能文本处理任务的大语言模型（LLMS）的性能。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
Yuewen Group是在线文献和IP操作的全球领导者。通过其海外平台WebNovel，它吸引了200多个国家和地区的大约2.6亿用户，从而在全球范围内推广了中国网络文献。该公司还将高质量的网络小说适应电影，国际市场动画，扩大了中国文化的全球影响力。我们很高兴地宣布对亚马逊贝德洛克的迅速优化可用。使用此功能，您现在可以使用单个API调用或单击Amazon Bedrock控制台上的按钮来优化几个用例的提示。在这篇博客文章中，我们讨论了如何提示优化如何改善Yuewen Group中智能文本处理任务的大型语言模型（LLMS）的性能。在智能文本Processingyuewen组中，从传统的NLP到LLM的进化。最初依靠专有的自然语言处理（NLP）模型，Yuewen Group面临着长时间的发展周期和缓慢更新的挑战。为了提高绩效和效率，Yuewen群体在Amazon Bedrock上转变为Anthropic的Claude 3.5十四行诗。Claude3.5 SONNET提供增强的自然语言理解和发电能力，并以改进的上下文理解和广泛性处理多个任务。使用亚马逊基岩大大降低了技术开销和简化的开发过程。但是，由于迅速工程的经验有限，Yuewen Group最初努力充分利用LLM的潜力。在某些情况下，LLM的性能不足以传统的NLP模型。 例如，在“角色对话归因”的任务中，传统的NLP模型达到了80％的精度，而具有未取代提示的LLM仅达到70％左右。这种差异强调了需要进行战略迅速优化以增强LLM在这些特定用途中的功能
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