AWS Bedrock: Параметры вывода для повышения производительности LLM! скачать в хорошем качестве

AWS Bedrock: Параметры вывода для повышения производительности LLM!

Погрузитесь в тонкости параметров вывода AWS Bedrock с нашим подробным руководством! В этом видео мы раскрываем секреты критически важных настроек, которые могут значительно улучшить выходные данные вашей языковой модели. Температура: Узнайте, как настройка этого параметра управляет случайностью ответов вашей модели, влияя на креативность и согласованность. Top K и Top P (ядерная выборка): Узнайте, как эти настройки влияют на разнообразие генерируемого текста, ограничивая количество потенциальных следующих слов или фокусируясь на наиболее вероятных вариантах. Последовательность остановки: Узнайте, как использовать последовательности остановки для управления остановкой модели, обеспечивая краткость и релевантность ответов. Максимальная длина: Узнайте, как установить максимальную длину токена для управления объемом генерируемого текста и предотвращения переполнения. Освоив эти параметры, вы сможете адаптировать ответы AWS Bedrock к вашим конкретным потребностям, будь то творческое письмо, чат-боты или любое другое приложение. Посмотрите видео прямо сейчас, чтобы получить максимальную отдачу от вашей языковой модели! #AWSBedrock #LLMParameters #TemperatureSetting #TopKTopP #StopSequence #MaxLength #MachineLearning #AI #NaturalLanguageProcessing #LanguageModels #TechTutorial #AIEnhancement #DataScience #MLModels