Para melhorar a precisão das respostas de um aplicativo de IA generativa que usa um modelo de base (FM) no Amazon Bedrock, qual solução é a MAIS econômica?

A engenharia de prompt é a solução mais econômica porque permite otimizar a forma como você interage com o modelo de base existente no Amazon Bedrock, sem a necessidade de modificar o modelo em si. Isso envolve a criação de prompts claros e eficazes para guiar o FM a gerar respostas mais precisas e relevantes. Ajustar o modelo (fine-tuning), retreinar o modelo de base ou treinar um novo modelo do zero são opções mais caras e demoradas. O fine-tuning requer um conjunto de dados rotulado e recursos computacionais, enquanto retreinar ou treinar um novo modelo são processos significativamente mais intensivos em termos de custo e tempo.