Uma empresa precisa escolher um modelo Amazon Bedrock para uso interno e quer um modelo que produza respostas no estilo que os funcionários preferem. Qual é a melhor abordagem para avaliar qual modelo corresponde a esse estilo preferido?

A abordagem mais eficaz é usar avaliadores humanos com conjuntos de dados de prompt personalizados. Isso porque o "estilo preferido" é uma métrica subjetiva e qualitativa que só pode ser avaliada com precisão por humanos que compreendem o contexto e as nuances culturais da empresa. Conjuntos de dados de prompt personalizados garantem que os modelos sejam testados em cenários relevantes para o uso interno. Usar conjuntos de dados de prompt integrados não captura as preferências específicas da empresa. Confiar em tabelas de classificação públicas pode não refletir as necessidades ou o estilo desejado pela organização. Verificar as métricas de tempo de execução InvocationLatency no Amazon CloudWatch é importante para o desempenho técnico, mas não avalia a qualidade ou o estilo das respostas.