నేటి వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న సాంకేతిక పరిజ్ఞాన దృష్ట్యా, పెద్ద భాషా నమూనాలు (LLMలు) సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ కోసం శక్తివంతమైన సాధనాలుగా అవతరించాయి. అయితే, అవి స్థిరమైన శిక్షణ డేటాపై ఆధారపడటం వలన వాస్తవ ప్రపంచ పరిస్థితులకు అనుగుణంగా మారలేవు. పరిశ్రమలు మరింత సమాచారం ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకునే AI పరిష్కారాలను కోరుకుంటున్నందున, బాహ్య సాధనాలు మరియు APIల ఏకీకరణ చాలా అవసరం. స్వయంప్రతిపత్త ఏజెంట్ల నిర్ణయాత్మక సామర్థ్యాలను మరియు కార్యాచరణ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఈ సాధనాలను ఉపయోగించే ఖచ్చితత్వం చాలా కీలకం, ఇది అధునాతన ఏజెంటిక్ వర్క్‌ఫ్లోల అభివృద్ధికి మార్గం సుగమం చేస్తుంది.
ఈ కథనం Amazon Bedrock ద్వారా Amazon Nova మోడళ్లను ఉపయోగించి సాధనాలను వినియోగించే సాంకేతిక అంశాలను వివరిస్తుంది. అంతేకాకుండా, సాధనాల వినియోగంలో ఎక్కువ ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించడానికి ఈ మోడళ్లను అనుకూలీకరించడానికి వివిధ పద్ధతులను అన్వేషిస్తుంది.
సాధనాల వినియోగంతో LLM సామర్థ్యాలను విస్తరించడం
LLMలు విస్తృత శ్రేణి సహజ భాషా పనులలో అద్భుతమైన నైపుణ్యాన్ని ప్రదర్శించాయి. అయితే, APIలు మరియు గణన ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల వంటి బాహ్య సాధనాలతో సజావుగా అనుసంధానం చేయడం ద్వారా వాటి నిజమైన సామర్థ్యాన్ని వెలికితీయవచ్చు. ఈ సాధనాలు LLMలకు నిజ-సమయ డేటాను యాక్సెస్ చేయడానికి, డొమైన్-నిర్దిష్ట గణనలను నిర్వహించడానికి మరియు ఖచ్చితమైన సమాచారాన్ని తిరిగి పొందడానికి వీలు కల్పిస్తాయి, తద్వారా వాటి విశ్వసనీయత మరియు బహుముఖ ప్రజ్ఞను మెరుగుపరుస్తాయి.
ఖచ్చితమైన మరియు తాజా వాతావరణ సూచనలను అందించడానికి LLMలను అనుమతించే వాతావరణ API యొక్క ఏకీకరణను పరిశీలించండి. అదేవిధంగా, వికీపీడియా API, LLMలకు విస్తారమైన సమాచార నిధిని యాక్సెస్ చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది, ఇది మరింత ఖచ్చితత్వంతో సంక్లిష్ట ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడానికి వాటిని అనుమతిస్తుంది. శాస్త్రీయ సందర్భాలలో, కాలిక్యులేటర్లు మరియు సింబాలిక్ ఇంజిన్‌ల వంటి సాధనాలు సంఖ్యాపరమైన లోపాలను అధిగమించడానికి LLMలకు సహాయపడతాయి, ఇవి సంక్లిష్ట గణనలకు మరింత విశ్వసనీయంగా ఉంటాయి.
ఈ సాధనాలతో సజావుగా అనుసంధానం చేయడం ద్వారా, LLMలు వాస్తవ ప్రపంచ వినియోగంతో డైనమిక్ మరియు ప్రత్యేక పనులను నిర్వహించగల బలమైన, డొమైన్-అవగాహన వ్యవస్థలుగా అభివృద్ధి చెందుతాయి.
Amazon Nova మోడళ్లు మరియు Amazon Bedrock
డిసెంబర్ 2024లో AWS re:Inventలో ప్రవేశపెట్టిన Amazon Nova మోడళ్లు, అసాధారణమైన ధర-పనితీరు విలువను అందించడానికి రూపొందించబడ్డాయి. ఈ మోడళ్లు వ్యయ-సమర్థతను కొనసాగిస్తూనే కీలకమైన టెక్స్ట్-అండర్‌స్టాండింగ్ బెంచ్‌మార్క్‌లపై అత్యాధునిక పనితీరును అందిస్తాయి. ఈ శ్రేణిలో మూడు వేరియంట్‌లు ఉన్నాయి:
- Micro: అల్ట్రా-సమర్థవంతమైన పనితీరును అందించే ఎడ్జ్ వినియోగం కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన టెక్స్ట్-మాత్రమే మోడల్.
- Lite: బహుముఖ ప్రజ్ఞ మరియు పనితీరు మధ్య సమతుల్యతను అందించే మల్టీమోడల్ మోడల్.
- Pro: సంక్లిష్ట పనులను పరిష్కరించడానికి రూపొందించబడిన అధిక-పనితీరు గల మల్టీమోడల్ మోడల్.
Amazon Nova మోడళ్లను ఉత్పత్తి మరియు ఏజెంటిక్ వర్క్‌ఫ్లోల అభివృద్ధి సహా అనేక రకాల పనుల కోసం ఉపయోగించవచ్చు. ఈ మోడళ్లు సాధనాల పిలుపుగా పిలువబడే ప్రక్రియ ద్వారా బాహ్య సాధనాలు లేదా సేవలతో సంకర్షణ చెందగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి. ఈ కార్యాచరణను Amazon Bedrock కన్సోల్ మరియు Converse మరియు Invoke వంటి APIల ద్వారా యాక్సెస్ చేయవచ్చు.
ముందుగా శిక్షణ పొందిన మోడళ్లను ఉపయోగించడంతో పాటు, డెవలపర్‌లు మల్టీమోడల్ డేటా (Pro మరియు Lite) లేదా టెక్స్ట్ డేటా (Pro, Lite మరియు Micro)తో ఈ మోడళ్లను ఫైన్-ట్యూన్ చేసే అవకాశం ఉంది. ఈ సౌలభ్యం డెవలపర్‌లు కావలసిన స్థాయి ఖచ్చితత్వం, జాప్యం మరియు వ్యయ-సమర్థతను సాధించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇంకా, డెవలపర్‌లు అమెజాన్ బెడ్‌రాక్ కన్సోల్ మరియు APIలను ఉపయోగించి స్వీయ-సేవ కస్టమ్ ఫైన్-ట్యూనింగ్ మరియు పెద్ద మోడళ్ల నుండి చిన్న వాటిలోకి డిస్టిలేషన్ చేయడానికి వీలుంది.
పరిష్కారం అవలోకనం
పరిష్కారంలో సాధనాల వినియోగం కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన కస్టమ్ డేటాసెట్‌ను సిద్ధం చేయడం ఉంటుంది. ఈ డేటాసెట్‌ను అమెజాన్ బెడ్‌రాక్ ద్వారా అమెజాన్ నోవా మోడళ్ల పనితీరును అంచనా వేయడానికి ఉపయోగిస్తారు, కాన్వర్స్ మరియు ఇన్వోక్ APIలను ఉపయోగించి. తరువాత, అమెజాన్ నోవా మైక్రో మరియు అమెజాన్ నోవా లైట్ మోడళ్లను అమెజాన్ బెడ్‌రాక్ ద్వారా తయారుచేసిన డేటాసెట్‌ను ఉపయోగించి చక్కగా ట్యూన్ చేయబడతాయి. ఫైన్-ట్యూనింగ్ ప్రక్రియ పూర్తయిన తర్వాత, ఈ అనుకూలీకరించిన మోడళ్లను ప్రొవిజన్డ్ త్రూపుట్ ద్వారా అంచనా వేస్తారు.
సాధనాలు
LLMలలో సాధనాల వినియోగం రెండు ముఖ్యమైన కార్యకలాపాలను కలిగి ఉంటుంది: సాధనాల ఎంపిక మరియు ఆర్గ్యుమెంట్ వెలికితీత లేదా ఉత్పత్తి. ఉదాహరణకు, ఒక నిర్దిష్ట ప్రదేశం కోసం వాతావరణ సమాచారాన్ని తిరిగి పొందడానికి రూపొందించిన సాధనాన్ని పరిశీలించండి. “లండన్‌లో ఇప్పుడు వాతావరణం ఎలా ఉంది?” వంటి ప్రశ్నను అడిగినప్పుడు, LLM తగిన సాధనం ఉందో లేదో తెలుసుకోవడానికి దాని అందుబాటులో ఉన్న సాధనాలను అంచనా వేస్తుంది. తగిన సాధనం కనుగొనబడితే, మోడల్ దానిని ఎంచుకుంటుంది మరియు సాధనాన్ని పిలవడానికి అవసరమైన ఆర్గ్యుమెంట్‌లను వెలికితీస్తుంది - ఈ సందర్భంలో, “లండన్”.
ప్రతి సాధనం దాని ఉద్దేశించిన కార్యాచరణ, తప్పనిసరి మరియు ఐచ్ఛిక ఆర్గ్యుమెంట్‌లు మరియు సంబంధిత డేటా రకాలను వివరించే అధికారిక వివరణతో ఖచ్చితంగా నిర్వచించబడింది. ఈ ఖచ్చితమైన నిర్వచనాలను సాధన కాన్ఫిగ్ అని పిలుస్తారు, సాధనాలను సరిగ్గా అమలు చేస్తారని మరియు ఆర్గ్యుమెంట్ పార్సింగ్ సాధనం యొక్క కార్యాచరణ అవసరాలకు అనుగుణంగా ఉంటుందని నిర్ధారిస్తుంది. ఈ అవసరాన్ని అనుసరించి, ఈ ఉదాహరణలో ఉపయోగించిన డేటాసెట్ ఎనిమిది విభిన్న సాధనాలను నిర్వచిస్తుంది, ప్రతి ఒక్కటి దాని స్వంత ఆర్గ్యుమెంట్‌లు మరియు కాన్ఫిగరేషన్‌లను కలిగి ఉంటాయి, అన్నీ JSON ఆకృతిలో నిర్మించబడ్డాయి. నిర్వచించబడిన ఎనిమిది సాధనాలు క్రింది విధంగా ఉన్నాయి:
- weather_api_call: వాతావరణ సమాచారాన్ని తిరిగి పొందడానికి రూపొందించిన అనుకూల సాధనం.
- stat_pull: గణాంకాలను గుర్తించడానికి అనుకూల సాధనం.
- text_to_sql: వచనాన్ని SQL ప్రశ్నలుగా మార్చడానికి అనుకూల సాధనం.
- terminal: టెర్మినల్ వాతావరణంలో స్క్రిప్ట్‌లను అమలు చేయడానికి సాధనం.
- wikipedia: వికీపీడియా పేజీల ద్వారా శోధించడానికి వికీపీడియా API సాధనం.
- duckduckgo_results_json: శోధనలను నిర్వహించడానికి DuckDuckGoని ఉపయోగించే ఇంటర్నెట్ శోధన సాధనం.
- youtube_search: వీడియో జాబితాల కోసం శోధించడానికి YouTube API శోధన సాధనం.
- pubmed_search: PubMed సంగ్రహాలను శోధించడానికి PubMed శోధన సాధనం.
డేటాసెట్
ఈ పరిష్కారంలో ఉపయోగించిన డేటాసెట్ ఒక సింథటిక్ సాధన పిలుపు డేటాసెట్, ఇది అమెజాన్ బెడ్‌రాక్ నుండి ఫౌండేషన్ మోడల్ (FM) సహాయంతో సృష్టించబడింది మరియు తరువాత మానవీయంగా ధృవీకరించబడింది మరియు సర్దుబాటు చేయబడింది. ఈ డేటాసెట్‌ను ఇంతకు ముందు చర్చించిన ఎనిమిది సాధనాల కోసం అభివృద్ధి చేశారు, ఇది మరొక మోడల్‌ను ఈ ఉదాహరణల నుండి తెలుసుకోవడానికి మరియు కనిపించని సాధన పిలుపులకు సాధారణీకరించడానికి వీలు కల్పించే విభిన్నమైన ప్రశ్నలు మరియు సాధనాల ఆహ్వానాల సేకరణను రూపొందించే లక్ష్యంతో.
డేటాసెట్‌లోని ప్రతి ఎంట్రీ JSON ఆబ్జెక్ట్‌గా నిర్మించబడింది, ఇందులో ప్రశ్న (మోడల్ కోసం సహజ భాషా వినియోగదారు ప్రశ్న), వినియోగదారు ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వడానికి అవసరమైన గ్రౌండ్ ట్రూత్ సాధనం, దాని ఆర్గ్యుమెంట్‌లు (సాధనాన్ని అమలు చేయడానికి అవసరమైన పారామితులను కలిగి ఉన్న నిఘంటువు) మరియు order_matters: boolean వంటి అదనపు పరిమితులు, ఇది ఆర్గ్యుమెంట్‌ల క్రమం కీలకమైనదా అని సూచిస్తుంది మరియు arg_pattern: optional, ఆర్గ్యుమెంట్ ధ్రువీకరణ లేదా ఫార్మాటింగ్ కోసం సాధారణ వ్యక్తీకరణ (regex). ఈ గ్రౌండ్ ట్రూత్ లేబుల్‌లు ముందుగా శిక్షణ పొందిన అమెజాన్ నోవా మోడళ్లను పర్యవేక్షించడానికి, సాధనాల వినియోగం కోసం వాటిని అనుకూలీకరించడానికి ఉపయోగిస్తారు. సూపర్వైజ్డ్ ఫైన్-ట్యూనింగ్ అని పిలువబడే ఈ ప్రక్రియను తదుపరి విభాగాలలో మరింత అన్వేషిస్తారు.
శిక్షణ సెట్‌లో 560 ప్రశ్నలు ఉన్నాయి, అయితే పరీక్షా సెట్‌లో 120 ప్రశ్నలు ఉన్నాయి. పరీక్షా సెట్‌ను సాధనం వర్గానికి 15 ప్రశ్నలను కలిగి ఉండేలా నిర్మించారు, మొత్తం 120 ప్రశ్నలు.
Amazon Nova కోసం డేటాసెట్‌ను సిద్ధం చేయడం
అమెజాన్ నోవా మోడళ్లతో ఈ డేటాసెట్‌ను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించడానికి, డేటాను నిర్దిష్ట చాట్ టెంప్లేట్ ప్రకారం ఫార్మాట్ చేయడం అవసరం. స్థానిక సాధన పిలుపు మోడల్‌కు పంపే ముందు ఇన్‌పుట్‌లను తగిన ఆకృతిలో ఫార్మాట్ చేసే అనువాద పొరను కలిగి ఉంటుంది. ఈ పరిష్కారంలో, అనుకూల ప్రాంప్ట్ టెంప్లేట్‌ను ఉపయోగించి DIY సాధన వినియోగ విధానాన్ని స్వీకరించారు. ప్రత్యేకంగా, సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్, సాధన కాన్ఫిగ్‌తో పొందుపరచబడిన వినియోగదారు సందేశం మరియు గ్రౌండ్ ట్రూత్ లేబుల్‌లను అసిస్టెంట్ సందేశంగా జోడించాలి.
అమెజాన్ S3కి డేటాసెట్‌ను అప్‌లోడ్ చేయడం
ఫైన్-ట్యూనింగ్ ప్రక్రియలో శిక్షణ డేటాను యాక్సెస్ చేయడానికి అమెజాన్ బెడ్‌రాక్‌ను ప్రారంభించడానికి ఈ దశ చాలా అవసరం. అమెజాన్ సింపుల్ స్టోరేజ్ సర్వీస్ (అమెజాన్ S3) కన్సోల్ ద్వారా లేదా ప్రోగ్రామాటిక్‌గా డేటాసెట్‌ను అప్‌లోడ్ చేయవచ్చు.
అమెజాన్ బెడ్‌రాక్ API ద్వారా బేస్ మోడళ్లతో సాధనాలను పిలవడం
అవసరమైన విధంగా సృష్టించబడిన మరియు ఫార్మాట్ చేయబడిన సాధన వినియోగ డేటాసెట్‌తో, అమెజాన్ నోవా మోడళ్లను పరీక్షించడానికి దీనిని ఉపయోగించవచ్చు. అమెజాన్ బెడ్‌రాక్‌లో సాధన వినియోగం కోసం కాన్వర్స్ మరియు ఇన్వోక్ APIలను ఉపయోగించవచ్చు. కాన్వర్స్ API డైనమిక్, సందర్భోచిత సంభాషణలను అనుమతిస్తుంది, మోడల్‌లను బహుళ-మలుపు సంభాషణలలో పాల్గొనడానికి అనుమతిస్తుంది, అయితే ఇన్వోక్ API అమెజాన్ బెడ్‌రాక్‌లోని అంతర్లీన మోడళ్లను పిలవడానికి మరియు సంకర్షణ చెందడానికి వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది.
కాన్వర్స్ APIని ఉపయోగించడానికి, సందేశాలు, సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్ (ఏదైనా ఉంటే) మరియు సాధన కాన్ఫిగ్‌ను నేరుగా APIకి పంపుతారు.
LLM ప్రతిస్పందన నుండి సాధనం మరియు ఆర్గ్యుమెంట్‌లను విశ్లేషించడానికి, “హే, పారిస్‌లో ఇప్పుడు ఉష్ణోగ్రత ఎంత?” అనే ప్రశ్నను పరిగణించండి. ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వడానికి అవసరమైన సాధనం మరియు ఆర్గ్యుమెంట్‌లను గుర్తించడానికి అవుట్‌పుట్‌ను విశ్లేషిస్తారు.
మెరుగైన సాధనాల వినియోగం కోసం అమెజాన్ నోవా మోడళ్లను ఫైన్-ట్యూన్ చేయడం
అమెజాన్ నోవా వంటి ముందుగా శిక్షణ పొందిన భాషా నమూనాలను నిర్దిష్ట పనులకు అనుగుణంగా మార్చడంలో ఫైన్-ట్యూనింగ్ ఒక కీలకమైన దశ. కావలసిన అనువర్తనానికి అనుగుణంగా డేటాసెట్‌లో మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా, మోడల్ ఎక్కువ ఖచ్చితత్వంతో మరియు సామర్థ్యంతో పనిని నిర్వహించడం నేర్చుకుంటుంది. సాధనాల వినియోగ సందర్భంలో, సముచితమైన సాధనాన్ని ఎన్నుకునే మరియు సరైన ఆర్గ్యుమెంట్‌లను సంగ్రహించే మోడల్ సామర్థ్యాన్ని ఫైన్-ట్యూనింగ్ గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది.
శిక్షణ డేటాసెట్‌లోని దాని అంచనాలు మరియు గ్రౌండ్ ట్రూత్ లేబుల్‌ల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని తగ్గించడానికి మోడల్ యొక్క అంతర్గత పారామితులను సర్దుబాటు చేయడాన్ని ఫైన్-ట్యూనింగ్ ప్రక్రియ కలిగి ఉంటుంది. దీనిని సాధారణంగా ఒక పునరావృత ప్రక్రియ ద్వారా సాధిస్తారు, ఇక్కడ మోడల్ పదేపదే శిక్షణ డేటాకు గురవుతుంది మరియు గమనించిన లోపాల ఆధారంగా దాని పారామితులను సర్దుబాటు చేస్తారు.
ఫైన్-ట్యూనింగ్ డేటాసెట్‌ను సిద్ధం చేయడం
వాస్తవ ప్రపంచ పరిస్థితులలో మోడల్ నిర్వహించాల్సిన ప్రశ్నలు మరియు సాధన ఆహ్వానాల రకాలను ప్రతిబింబించేలా ఫైన్-ట్యూనింగ్ డేటాసెట్‌ను జాగ్రత్తగా నిర్వహించాలి. డేటాసెట్‌లో విభిన్న సాధనాల వర్గాలు మరియు ఆర్గ్యుమెంట్ నమూనాలను కవర్ చేస్తూ విభిన్న శ్రేణి ఉదాహరణలు ఉండాలి.
డేటాసెట్‌లోని ప్రతి ఉదాహరణలో ప్రశ్న, పిలవాల్సిన సంబంధిత సాధనం మరియు సాధనాన్ని అమలు చేయడానికి అవసరమైన ఆర్గ్యుమెంట్‌లు ఉంటాయి. ఆర్గ్యుమెంట్‌లను సాధారణంగా JSON ఆబ్జెక్ట్‌గా నిర్మాణాత్మక పద్ధతిలో ఫార్మాట్ చేయాలి.
ఫైన్-ట్యూనింగ్ ప్రక్రియ
అమెజాన్ బెడ్‌రాక్ కన్సోల్ లేదా APIలను ఉపయోగించి ఫైన్-ట్యూనింగ్ ప్రక్రియను నిర్వహించవచ్చు. ఫైన్-ట్యూన్ చేయవలసిన మోడల్, ఫైన్-ట్యూనింగ్ డేటాసెట్ మరియు కావలసిన శిక్షణ పారామితులను పేర్కొనడం ఈ ప్రక్రియలో ఉంటుంది.
శిక్షణ పారామితులు అభ్యాస రేటు, బ్యాచ్ సైజు మరియు ఎపోక్‌ల సంఖ్య వంటి ఫైన్-ట్యూనింగ్ ప్రక్రియ యొక్క వివిధ అంశాలను నియంత్రిస్తాయి. అభ్యాస రేటు ప్రతి పునరావృతంలో చేసిన పారామితి సర్దుబాటుల పరిమాణాన్ని నిర్ణయిస్తుంది. బ్యాచ్ సైజు ప్రతి పునరావృతంలో ప్రాసెస్ చేయబడిన ఉదాహరణల సంఖ్యను నిర్ణయిస్తుంది. ఎపోక్‌ల సంఖ్య మోడల్ మొత్తం శిక్షణ డేటాసెట్‌కు గురయ్యే సార్లు సంఖ్యను నిర్ణయిస్తుంది.
ఫైన్-ట్యూన్డ్ మోడల్‌ను అంచనా వేయడం
ఫైన్-ట్యూనింగ్ ప్రక్రియ పూర్తయిన తర్వాత, ఫైన్-ట్యూన్డ్ మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడం చాలా అవసరం. ఫైన్-ట్యూనింగ్ ప్రక్రియలో ఉపయోగించని ప్రత్యేక పరీక్షా డేటాసెట్‌లో మోడల్‌ను పరీక్షించడం ద్వారా దీనిని చేయవచ్చు.
పరీక్షా డేటాసెట్ వాస్తవ ప్రపంచ పరిస్థితులలో మోడల్ నిర్వహించాల్సిన ప్రశ్నలు మరియు సాధన ఆహ్వానాల రకాలను సూచించేలా ఉండాలి. ఖచ్చితత్వం, ఖచ్చితత్వం, రీకాల్ మరియు F1-స్కోర్ వంటి కొలమానాలను కొలవడం ద్వారా మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయవచ్చు.
సాధనాల వినియోగం కోసం అమెజాన్ నోవా మోడళ్లను అనుకూలీకరించడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలు
సాధనాల వినియోగం కోసం అమెజాన్ నోవా మోడళ్లను అనుకూలీకరించడం వల్ల అనేక ప్రయోజనాలు ఉన్నాయి:
- మెరుగైన ఖచ్చితత్వం: పని-నిర్దిష్ట డేటాసెట్‌లో మోడల్‌ను ఫైన్-ట్యూన్ చేయడం సాధనం ఎంపిక మరియు ఆర్గ్యుమెంట్ సంగ్రహణ యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది.
- పెరిగిన సామర్థ్యం: ఫైన్-ట్యూన్డ్ మోడల్‌లు తరచుగా ముందుగా శిక్షణ పొందిన మోడళ్ల కంటే సాధనాల వినియోగ పనులను మరింత సమర్థవంతంగా చేయగలవు.
- మెరుగైన అనుకూలత: నిర్దిష్ట డొమైన్‌లు మరియు ఉపయోగ సందర్భాలకు అనుగుణంగా మోడల్‌ను అనుకూలీకరించడానికి ఫైన్-ట్యూనింగ్ అనుమతిస్తుంది.
- తగ్గిన ఖర్చులు: కొన్ని సందర్భాల్లో, ఫైన్-ట్యూనింగ్ సాధనాల వినియోగ పనులను నిర్వహించడానికి అవసరమైన గణన వనరులను తగ్గించగలదు.
ముగింపు
సాధనాల వినియోగం కోసం అమెజాన్ నోవా మోడళ్లను అనుకూలీకరించడం అనేది LLMల పనితీరు మరియు అనుకూలతను మెరుగుపరచడానికి విలువైన సాంకేతికత. పని-నిర్దిష్ట డేటాసెట్‌లో మోడల్‌ను ఫైన్-ట్యూన్ చేయడం ద్వారా, డెవలపర్‌లు సాధనాల వినియోగ అనువర్తనాల ఖచ్చితత్వం, సామర్థ్యం మరియు అనుకూలతను గణనీయంగా మెరుగుపరచవచ్చు. సమాచారం ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకునే AI పరిష్కారాలను పరిశ్రమలు ఎక్కువగా కోరుకుంటున్నందున, సాధనాల వినియోగం కోసం LLMల అనుకూలీకరణ మరింత ముఖ్యమైనది అవుతుంది.