Umfassendes Auswahl-Framework für Basismodelle in der generativen KI
Anzeige
Mit dem wachsenden Modellangebot stehen Unternehmen vor komplexen Auswahlentscheidungen für Basismodelle. In diesem Beitrag stellen wir eine systematische Evaluationsmethode für Amazon Bedrock‑Nutzer vor, die theoretische Rahmenwerke mit praxisnahen Implementierungsstrategien verbindet und Datenwissenschaftler sowie ML‑Ingenieure befähigt, optimale Modelle auszuwählen.
Ähnliche Artikel
AWS – Machine Learning Blog
•
Amazon Bedrock Agenten verbinden mit Wissensdatenbanken über Konten hinweg
AWS – Machine Learning Blog
•
Thomson Reuters macht KI für alle zugänglich: Open Arena nutzt Amazon Bedrock
AWS – Machine Learning Blog
•
Transform your MCP architecture: Unite MCP servers through AgentCore Gateway
AWS – Machine Learning Blog
•
Iterate faster with Amazon Bedrock AgentCore Runtime direct code deployment
AWS – Machine Learning Blog
•
Clario streamlines clinical trial software configurations using Amazon Bedrock
AWS – Machine Learning Blog
•
Introducing Amazon Bedrock cross-Region inference for Claude Sonnet 4.5 and Haiku 4.5 in Japan and Australia