Welke oplossing is het MEEST kosteneffectief om de nauwkeurigheid van antwoorden van een generatieve AI-applicatie die een foundation model (FM) op Amazon Bedrock gebruikt, te verbeteren?

Prompt engineering is de meest kosteneffectieve oplossing omdat het geen herhaalde training van het model vereist, wat duur en tijdrovend is. Door de instructies en context in de prompt te verfijnen, kan de nauwkeurigheid van de antwoorden aanzienlijk worden verbeterd zonder de onderliggende modelarchitectuur te wijzigen. Het fine-tunen van een foundation model is duurder en complexer dan prompt engineering, omdat het een subset van de trainingsgegevens vereist en rekenkracht verbruikt. Het opnieuw trainen van een foundation model of het trainen van een nieuw model vanaf nul is extreem duur en tijdrovend, en daarom niet kosteneffectief voor het verbeteren van de nauwkeurigheid van antwoorden.