Amazon Bedrock の基盤モデル上に構築されたチャットボットが、大量の研究論文コーパスを検索していますが、専門的な科学用語が多いため、パフォーマンスが低下しています。プロンプトエンジニアリング後も、パフォーマンスは不十分です。チャットボットを改善するために、会社は何をすべきですか？

正解は、ドメイン適応ファインチューニングを実行して、基盤モデルが複雑な科学用語を学習するようにすることです。これは、特定の専門用語や概念にモデルを適応させる最も効果的な方法です。大規模な研究論文コーパスでファインチューニングすることで、モデルは科学用語のニュアンスを理解し、より正確な回答を生成できるようになります。 フューショットプロンプティングは、モデルに回答の形式やスタイルを指示するのに役立ちますが、モデルが専門用語を理解していない場合、その効果は限定的です。推論パラメータの調整は、モデルの出力の多様性や一貫性に影響を与えますが、根本的な専門知識の欠如を解決するものではありません。研究論文のテキストから科学用語を削除することは、チャットボットの目的を損ない、価値を低下させます。