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使用 Amazon SageMaker AI 自定义基础模型 [重复].pdf

上传人: 明**** 编号:1013243 2025-12-21 34页 4.34MB

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全文主要介绍了使用Amazon SageMaker AI定制化基础模型的方法和最佳实践。以下是关键点: 1. **定制化原因**:为了适应特定领域、品牌一致性、提高效率和降低成本。 2. **定制化方法**:包括提示工程、检索增强生成、训练自己的LLM等。 3. **SageMaker AI工具**:SageMaker JumpStart和HyperPod recipes,提供预训练模型和定制化工具。 4. **模型定制流程**:包括问题识别、模型选择、数据策略、模型定制和部署监控。 5. **案例研究**:资产管理部门通过自动化分析来减少收益分析时间。 6. **数据策略**:使用内部和外部数据集,包括FinQA等。 7. **模型定制技术**:监督式微调、强化学习和偏好优化。 8. **最佳实践**:数据质量优先,选择合适的方法,优化生产,持续改进,以及安全和治理。
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