Quando si prepara un set di dati di training per il fine-tuning dei modelli di base Amazon Bedrock per attività text-to-text, quale formato di dati dovrebbe essere utilizzato?

Per il fine-tuning dei modelli di base Amazon Bedrock per attività text-to-text, è essenziale fornire esempi etichettati che il modello possa imparare. Il formato JSON (JavaScript Object Notation) è il formato standard e preferito per questo scopo, in quanto consente di strutturare facilmente coppie chiave-valore, dove ogni "chiave" può rappresentare l'input (prompt) e la "valore" la risposta desiderata (completion) o altre informazioni rilevanti. Un file JSON contenente esempi etichettati permette al modello di apprendere la relazione tra l'input e l'output desiderato. Le altre opzioni sono errate perché: Un file CSV contenente esempi non etichettati non fornisce al modello l'output corretto da apprendere. Un file CSV con dati tabulari è più adatto per dati strutturati e non per coppie input-output di testo libero. Un file di testo semplice con testo non etichettato non offre la struttura necessaria per associare input e output per il fine-tuning.