이 포스트에서는 아마존 베드록의 평가 기능을 활용하여 로컬라이즈된 프롬프트나 사용자 정의 인프라가 필요하지 않은 다국어 평가 결과를 제공하는 방법을 보여줍니다. 포괄적인 테스트와 분석을 통해, 글로벌 대규모 언어 모델 (LLM) 배포에서 높은 표준을 유지하면서 다국어 평가의 비용과 복잡성을 줄이는 실용적인 전략을 공유합니다.

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