최근 모델 랜드스케이프가 확장되면서, 조직들은 애플리케이션에 적합한 적절한 Foundation 모델을 선택할 때 복잡한 시나리오에 직면하게 되었다. 이 블로그 포스트에서는 Amazon Bedrock 사용자를 위한 체계적인 평가 방법론을 소개한다. 이 방법론은 이론적 프레임워크와 실용적인 전략을 결합하여 데이터 과학가와 머신러닝 엔지니어가 최적의 모델 선택을 할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 Generative AI 분야에서 발전된 모델 선택에 기여할 수 있다.

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