Une entreprise doit choisir un modèle Amazon Bedrock à utiliser en interne et souhaite un modèle qui produit des réponses dans le style préféré des employés. Quelle est la meilleure approche pour évaluer quel modèle correspond à ce style préféré ?

La meilleure approche est d'utiliser des évaluateurs humains avec des jeux de données d'invite personnalisés. Le style de réponse est une caractéristique subjective qui ne peut être évaluée avec précision que par des humains. Les jeux de données d'invite personnalisés garantissent que les modèles sont testés sur des scénarios pertinents pour l'entreprise. Les jeux de données d'invite intégrés sont génériques et ne reflètent pas les préférences spécifiques. Les classements publics des modèles sont utiles pour la performance générale mais pas pour des préférences stylistiques internes. Les métriques CloudWatch comme InvocationLatency mesurent la performance technique (latence), pas la qualité stylistique des réponses.