Welche Lösung ist am kostengünstigsten, um die Genauigkeit der Antworten einer generativen KI-Anwendung zu verbessern, die ein Foundation Model (FM) auf Amazon Bedrock verwendet?

Prompt Engineering-Techniken sind die kostengünstigste Methode, um die Genauigkeit einer generativen KI-Anwendung zu verbessern, die ein Foundation Model (FM) auf Amazon Bedrock verwendet. Durch die Optimierung der Prompts können Sie das FM dazu anleiten, relevantere und genauere Antworten zu generieren, ohne die zugrunde liegende Modellarchitektur zu ändern oder umfangreiche Rechenressourcen zu verbrauchen. Das Feinabstimmen (Fine-Tuning) eines FMs ist teurer und zeitaufwändiger, da es das Training des Modells mit einem spezifischen Datensatz erfordert. Das erneute Trainieren oder das Trainieren eines neuen FMs von Grund auf sind die teuersten und ressourcenintensivsten Optionen, die nur in seltenen Fällen gerechtfertigt sind, wenn Prompt Engineering und Fine-Tuning nicht ausreichen.