❓ AWS: как выбрать уровень кастомизации генеративного ИИ — от промптов до своих моделей

AWS ML Blog опубликовал практический фреймворк из 8 шагов, который помогает выбрать подход к настройке генеративных моделей без лишних затрат. Проблема, которую он решает, знакома многим командам: одни сразу бросаются в fine-tuning, хотя хватило бы хорошо структурированного промпта, другие неделями крутят промпты там, где нужны доменные данные.

Спектр делится на три категории. USE (шаги 1–2): модель не трогаем — работаем с системными инструкциями, few-shot примерами и chain-of-thought, а качество промптов измеряем через prompt evaluation и оптимизируем автоматически. ENHANCE (шаги 3–5): веса заморожены, но вокруг модели добавляем RAG с вашими документами, кеширование дорогих промптов и дистилляцию большой модели в компактную. TRAIN (шаги 6–8): меняем сами веса — fine-tuning на размеченных данных, continued pre-training на больших неразмеченных корпусах или полностью своя модель через Amazon Nova Forge.

Маппинг сервисов: шаги 1–7 закрывает Amazon Bedrock (модели Anthropic, Meta, Mistral и Amazon), шаги 6–8 — Amazon SageMaker, шаг 8 — Nova Forge. Главное правило — начинать с шага 1 и подниматься только тогда, когда текущий уровень перестаёт отвечать требованиям по точности, задержке или специфике домена. По оценке авторов, большинство рабочих нагрузок не выходит за пределы шага 3.

#AI #AWS #Design #Framework #GenAI #Customization