Ein Unternehmen muss ein Amazon Bedrock-Modell zur internen Nutzung auswählen und wünscht sich ein Modell, das Antworten im von den Mitarbeitern bevorzugten Stil liefert. Welcher Ansatz ist am besten geeignet, um zu bewerten, welches Modell diesem bevorzugten Stil entspricht?

Die Verwendung menschlicher Gutachter mit benutzerdefinierten Prompt-Datensätzen ist der beste Ansatz, da der "bevorzugte Stil" subjektiv ist und am besten von menschlichen Testern beurteilt werden kann, die mit den internen Anforderungen des Unternehmens vertraut sind. Benutzerdefinierte Prompts stellen sicher, dass die Modelle unter relevanten Bedingungen bewertet werden. Die integrierten Prompt-Datensätze sind möglicherweise nicht spezifisch genug für die internen Stilpräferenzen. Öffentliche Modell-Bestenlisten spiegeln allgemeine Leistung wider, nicht aber unternehmensspezifische Stilpräferenzen. Die InvocationLatency-Metriken sind wichtig für die Leistung, aber irrelevant für die Bewertung des Ausgabestils.