Które rozwiązanie jest NAJBARDZIEJ opłacalne, aby poprawić dokładność odpowiedzi z aplikacji generatywnej AI, która używa modelu podstawowego (FM) na Amazon Bedrock?

Zastosowanie technik inżynierii promptów jest najbardziej opłacalnym rozwiązaniem, ponieważ pozwala na znaczną poprawę dokładności odpowiedzi bez konieczności ponownego trenowania lub dostrajania modelu, co jest kosztowne i czasochłonne. Inżynieria promptów polega na optymalizacji instrukcji wejściowych (promptów) w celu uzyskania lepszych i bardziej precyzyjnych wyników z istniejącego modelu podstawowego. Dostrajanie modelu podstawowego (fine-tuning) jest skuteczne, ale wymaga danych i zasobów obliczeniowych, co czyni je droższym. Ponowne trenowanie modelu podstawowego oraz trenowanie nowego modelu od podstaw są znacznie bardziej kosztowne i czasochłonne, zazwyczaj zarezerwowane dla sytuacji, gdy inżynieria promptów i dostrajanie nie przynoszą wystarczających rezultatów.