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# 自訂模型，以改善其針對使用案例的效能
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模型自訂是將訓練資料提供給模型的程序，以改善特定使用案例的效能。您可以自訂 Amazon Bedrock 基礎模型以改善其效能，並打造更完善的客戶體驗。Amazon Bedrock 目前提供下列自訂方法。
+ **受監督的微調**

  提供*標記*的資料，以訓練模型來改善特定任務的效能。透過提供已標記範例的訓練資料集，模型會學習將特定類型的輸入與應產生的輸出類型建立關聯。模型參數會在程序中受到調整，並針對訓練資料集所代表的任務改善模型的效能。

  如需使用監督式微調的詳細資訊，請參閱 [在 Amazon Bedrock 中使用微調來自訂模型](custom-model-fine-tuning.md)。
+ **強化微調**

  強化微調可透過以意見回饋為基礎的學習，改善基礎模型與特定使用案例的一致性。您可以定義評估回應品質的獎勵函數，而不是提供標記的輸入輸出對。此模型透過從這些獎勵函數接收意見回饋分數，反覆學習。

  您可以上傳訓練提示資料集，或提供現有的 Bedrock 調用日誌。您可以使用 定義獎勵函數 AWS Lambda ，以評估回應品質。Amazon Bedrock 可自動化訓練工作流程，並提供即時指標來監控模型學習進度。

  如需使用強化微調的詳細資訊，請參閱[在 Amazon Bedrock 中使用強化微調來自訂模型](reinforcement-fine-tuning.md)。
+ **蒸餾**

  使用蒸餾將知識從更大型的智慧模型 (稱為老師) 轉移到更小、更快速且符合成本效益的模型 (稱為學生)。Amazon Bedrock 會使用最新的資料合成技術，從教師模型產生多樣化、高品質的回應，並微調學生模型，以自動化蒸餾程序。

  若要使用蒸餾，您可以選取想要為使用案例達到準確度的教師模型，以及要微調的學生模型。然後，您提供使用案例特定的提示作為輸入資料。Amazon Bedrock 會針對給定提示產生教師模型的回應，並利用這些回應微調學生模型。您可以選擇提供標記的輸入資料作為提示-回應對。

  如需有關使用蒸餾的詳細資訊，請參閱 [在 Amazon Bedrock 中自訂具有蒸餾的模型](model-distillation.md)。

如需模型自訂配額的相關資訊，請參閱《 AWS 一般參考》中的 [Amazon Bedrock 端點和配額](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html)。

**注意**  
系統會根據模型處理的字符數量 (訓練資料語料庫中的字符數目 × epochs 數目)，以及每個模型每月收取模型儲存費用的模型訓練費用。如需詳細資訊，請參閱 [Amazon Bedrock 定價](https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/)。