조직들은 생성형 AI 모델에 대한 단일 샷 세밀 조정 방법을 구현할 때 종종 어려움을 겪습니다. 이 방법은 훈련 데이터 선택, 하이퍼파라미터 구성, 결과 기대에 맞게 조정을 하지 못하는 상황에서 즉각적인 조정을 할 수 없으며, 이로 인해 최적화되지 않은 결과물을 얻게 됩니다. 이와 같은 단일 샷 세밀 조정은 종종 부적합한 결과를 초래하며, 개선이 필요할 때 전체 프로세스를 다시 시작해야 합니다. 이 문제를 해결하기 위해 Amazon은 Amazon Bedrock를 통해 반복적인 세밀 조정 기능을 제공합니다. 이를 통해 모델의 성능을 점진적으로 향상시키고 최적화할 수 있습니다. Amazon Bedrock를 사용하면 효율적인 모델 개선을 위해 이전 모델 또는 훈련 데이터에서 얻은 통찰을 활용할 수 있습니다.

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