アマゾンがベッドロックを展開：AIモデルの評価と人間のベンチマーキング

「アマゾンがベッドロックを展開：AIモデルの評価と人間のベンチマーク」

開発において、Amazon Bedrockは、特定のニーズに合わせて選択し、比較し、最適なファウンデーションモデル（FM）を選択する能力を導入します。プレビュー中のモデル評価機能では、開発者に幅広い評価ツールを提供し、自動評価と人間のベンチマークオプションの両方を提供します。

モデル評価の力

モデルの評価は、開発の各段階で重要な役割を果たします。モデル評価機能を活用することで、開発者は前例のない簡単さで生成型AIアプリケーションを構築することができます。これには、プラットフォームのプレイグラウンド環境でさまざまなモデルを試行すること、自動評価を組み込むことによる反復プロセスの効率化、および人間によるレビューによる品質保証などが含まれます。

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自動モデル評価の簡略化

自動モデル評価では、開発者は独自のデータをシームレスに組み込むか、キュレーションされたデータセットや事前定義されたメトリック（正確さ、堅牢性、有害性など）を利用することができます。この機能により、カスタムモデル評価ベンチマークの設計と実行の複雑さがなくなります。コンテンツ要約、質問応答テキスト分類、テキスト生成などの特定のタスクのモデル評価の容易さは、効率性を求める開発者にとって画期的なものです。

カスタムメトリックのための人間によるモデル評価

Amazon Bedrockでは、使いやすい人間による評価ワークフローも提供しています。フレンドリネスやスタイルなどの主観的なメトリックに対して、開発者は簡単にカスタムメトリックを定義し、自分のデータセットを数クリックで使用することができます。内部チームを審査員とするか、AWS管理チームを選択するか、柔軟な選択肢もあります。この簡略化されたアプローチは、人間による評価ワークフローの構築と管理に関連する手間を排除します。

考慮すべき重要な詳細

プレビューフェーズでは、Amazon Bedrockでは、テキストベースの大規模言語モデル（LLM）の評価と比較が可能です。開発者は、自動評価ジョブごとに1つのモデル、および人間の評価ジョブごとに最大2つのモデルを自分のチームで選択することができます。また、AWS管理チームを通じた人間による評価では、カスタムプロジェクトの要件を指定することもできます。

価格設定は重要な考慮事項であり、プレビューフェーズでは、AWSは評価に必要なモデルの推論にのみ料金を請求し、人間や自動評価に追加料金はありません。関連するコストについてのAmazon Bedrockの価格設定の詳細な内訳も提供されています。

私たちの意見

Amazon Bedrockのモデル評価は、開発者に力を与え、ファウンデーションモデルの意思決定における重要な進歩を示しています。自動評価オプション、簡素化されたワークフロー、透明な価格設定は、AI開発における新しい時代を告げるものです。プレビューフェーズにより、産業界は人工知能の景色に革命的な影響を期待しています。開発者の皆さん、準備してください－モデル選択の未来がやってきました。

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