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Beekeeper 如何使用 Amazon Bedrock 优化用户个性化
Beekeeper 的自动排行榜方法和用于动态法学硕士和即时配对选择的人工反馈循环系统解决了组织在快速发展的语言模型领域面临的关键挑战。
来源:亚马逊云科技 _机器学习这篇文章由 Beekeeper 的 Mike Koźmiński 共同撰写。
大型语言模型 (LLM) 正在迅速发展，使得组织很难为每个特定用例选择最佳模型、优化质量和成本提示、适应不断变化的模型功能以及针对不同用户提供个性化响应。
选择“正确的”LLM 和提示并不是一次性的决定，它会随着模型、价格和要求的变化而变化。系统提示变得越来越大（例如人择系统提示）并且更加复杂。许多中型公司没有资源来快速评估和改进它们。为了解决这个问题，Beekeeper 构建了一个由 Amazon Bedrock 驱动的系统，该系统持续评估模型+提示候选者，在实时排行榜上对它们进行排名，并将每个请求路由到该用例的当前最佳选择。
养蜂人：连接并增强一线员工的能力
Beekeeper 提供专为一线劳动力运营而设计的全面数字工作场所系统。该公司提供移动优先的通信和生产力解决方案，将非办公桌员工彼此之间以及总部连接起来，使组织能够简化运营、提高员工敬业度并有效管理任务。他们的系统具有与现有业务系统（人力资源、调度、工资单）强大的集成功能，同时针对拥有大量无办公桌劳动力的行业，例如酒店、制造、零售、医疗保健和运输。 Beekeeper 的核心是通过提供可访问的数字工具来解决一线员工与其组织之间传统的脱节问题，这些工具可增强沟通、运营效率和员工保留率，所有这些都是通过基于云的 SaaS 系统提供的，该系统具有移动应用程序、管理仪表板和企业级安全功能。