モデルをカスタマイズしてユースケースのパフォーマンスを向上させる - Amazon Bedrock

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モデルをカスタマイズしてユースケースのパフォーマンスを向上させる

モデルのカスタマイズは、特定のユースケースのパフォーマンスを向上させるために、モデルにトレーニングデータを提供するプロセスです。Amazon Bedrock 基盤モデルをカスタマイズして、パフォーマンスを向上させ、カスタマーエクスペリエンスを向上させることができます。Amazon Bedrock は現在、以下のカスタマイズ方法を提供しています。

  • 継続的な事前トレーニング

    ラベル付けされていないデータを提供し、特定のタイプの入力に慣れることで、基盤モデルを事前トレーニングします。特定のトピックからのデータを提供して、モデルをそれらの領域に公開できます。継続的な事前トレーニングプロセスでは、入力データに対応し、ドメインの知識を向上させるためにモデルパラメータを微調整します。

    例えば、ビジネスドキュメントなどのプライベートデータを使用してモデルをトレーニングできます。これは、大規模な言語モデルのトレーニングには公開されていません。さらに、ラベル付けされていないデータが利用可能になったときに、モデルを再トレーニングしてモデルを改善し続けることができます。

  • 微調整

    特定のタスクのパフォーマンスを向上させるためにモデルをトレーニングするために、ラベル付きデータを提供します。ラベル付き例のトレーニングデータセットを提供することで、モデルは特定のタイプの入力に対して生成する出力のタイプを関連付けることを学びます。モデルパラメータはプロセスで調整され、トレーニングデータセットによって表されるタスクのモデルのパフォーマンスが向上します。

モデルカスタマイズクォータの詳細については、「」の「Amazon Bedrock エンドポイントとクォータ」を参照してください AWS 全般のリファレンス。

注記

モデルトレーニングには、モデルによって処理されるトークンの数 (トレーニングデータコーパスのトークン数 × エポック数) と、モデルごとに月ごとに課金されるモデルストレージに基づいて課金されます。詳細については、「Amazon Bedrock の料金」を参照してください。

モデルカスタマイズでは、次の手順を実行します。

  1. カスタマイズタスクのトレーニングデータセットと、該当する場合は検証データセットを作成します。

  2. 新しいカスタムIAMロールを使用する予定がある場合は、データの S3 バケットにアクセスするためのIAMアクセス許可を設定します。既存のロールを使用するか、コンソールに適切なアクセス許可を持つロールを自動的に作成させることもできます。

  3. （オプション) KMSキーや を設定VPCしてセキュリティを強化します。

  4. トレーニング前の微調整ジョブまたは継続ジョブ を作成し、ハイパーパラメータ値を調整してトレーニングプロセスを制御します。

  5. トレーニングまたは検証メトリクスを確認するか、モデル評価を使用して結果を分析します。

  6. 新しく作成したカスタムモデルのプロビジョンドスループットを購入します。

  7. モデル推論などの Amazon Bedrock タスクの基本モデルと同様に、カスタムモデルを使用します。